代码 & 数学

C++中顺序容器

一个容器就是一些特定类型对象的集合。顺序容器提供了控制元素存储和访问顺序的能力。

决策树和随机森林算法简介

决策树（decision tree）是一种分类与回归方法，本文主要讨论用于分类的决策树，决策树的结构呈树形结构，在分类问题中，其代表基于特征对数据进行分类的过程，通常可以认为是if-then规则的集合，也可以认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布。其主要优点是模型可读性好并且分类速度快。训练的时候，利用训练数据根据损失函数最小化的原则建立决策树模型。预测时对于新的数据，利用决策树进行分类。决策树的学习通常包括三个步骤：特征选择，生成决策树，对决策树进行剪枝。这些决策树的思想主要来自Quinlan在1986年提出的ID3算法和1993年提出的C4.5算法，以及Breiman等人在1984年提出的CART算法。

C++中的IO类

C++语言不直接处理输入输出，而是通过一组定义在标准库中的类型来处理IO。这些类型支持从设备读取数据，向设备写入数据的IO操作，设备可以是文件，控制台窗口等。还有一些类型允许内存IO，即从string读取数据，向string写入数据等。

等式约束的优化问题求解

本文将讨论下类形状的优化问题

线性规划中的对偶问题

每个线性规划问题都有一个与之对应的对偶问题，对偶问题也是一个线性规划问题，并且对偶问题的对偶问题是原问题。原问题的最优解可以由对偶问题得到，有时候利用对偶理论求解线性规划问题更加简单，也更能了解问题的本质。在对偶理论的启发下，单纯形法的性能得到了改进，也出现了一些求解线性规划问题的非单纯形法，本文暂不详解。

C++函数中的参数传递

在C++程序中，调用函数的时候需要向函数传入一个参数，除了空参数(void)之外，参数传递分为**引用传递**和**值传递**两种

求解线性规划问题的单纯形算法

1947年，丹齐格提出了一种求解线性规划问题的方法，即今天所称的单纯形法，这是一种简洁且高效的算法，被誉为20世纪对科学发展和工程实践影响最大的十大算法之一。

线性规划概述

在最优化问题中有一类问题被称作线性规划问题，属于有约束下的优化问题，线性规划是在**线性约束条件**下（等式或不等式）**求解线性目标函数极值**的问题。