图王大胜: 动态规划（Dynamic Programming）是一种算法设计技术，用于解决具有重叠子问题和最优子结构性质的问题。它通过将问题分解为相互重叠的子问题，并利用子问题的解来构建更大规模的问题的解决方案。 动态规划在解决问题时遵循以下步骤： 1. 定义子问题：将原始问题划分为一系列重叠且相互依赖的子问题。 2. 构建状态转移方程：找到子问题之间的递推关系，即通过已解决的子问题来求解更大规模的问题。 3. 确定初始条件：确定最小规模的子问题的解决方案。 4. 自底向上求解：根据状态转移方程，从最小规模的子问题开始，逐步求解更大规模的子问题，直到解决整个原始问题。 动态规划的核心思想是利用已解决的子问题的解来避免重复计算，从而提高效率。通过存储子问题的解，避免了重复的计算过程，减少了时间复杂度。 动态规划常用于解决优化问题，例如最短路径问题、背包问题、序列比对问题等。它在解决实际问题时的优势包括： 1. 提高效率：通过避免重复计算，动态规划能够大幅度减少计算量，提高问题的求解效率。 2. 解决复杂问题：动态规划适用于解决具有较高复杂性和多个决策变量的问题，能够将问题划分为更小的子问题，简化求解过程。 3. 求解最优解：动态规划通过构建最优子结构来找到问题的最优解，能够在所有可能的解中选择最佳的解决方案。 4. 可应用于多领域：动态规划广泛应用于计算机科学、运筹学、经济学、生物学等领域，为解决各种实际问题提供了有效的工具。 尽管动态规划在解决问题时有较高的效率和准确性，但它对问题的划分和状态转移方程的设计要求较高，并且在一些问题中可能会导致状态空间爆炸，从而增加计算复杂度。因此，在应用动态规划时需要仔细分析问题的特点和限制，确保其适用性和可行性。

图王大胜: 机器学习通过从已知的数据中学习模式和规律，然后将这些学到的知识应用于未知的数据，从而对未知数据进行预测。 机器学习对未知数据进行预测的一般步骤如下： 1. 数据准备：首先，需要准备未知数据，确保其与用于训练的数据具有相同的特征和格式。这可能涉及数据清洗、特征提取、数据转换等预处理步骤。 2. 模型选择和训练：从机器学习算法中选择适合问题的模型，并使用已知数据进行训练。在训练过程中，模型会学习输入数据和对应的输出标签之间的关系，并调整模型的参数以最好地拟合已知数据。 3. 模型评估：使用一部分已知数据作为验证集或交叉验证集，对训练后的模型进行评估。评估指标可以根据具体问题而定，例如准确率、均方误差、对数损失等。 4. 特征提取或转换：如果未知数据的特征与训练数据不完全匹配，可能需要对未知数据进行特征提取或转换，以便与模型的输入要求相匹配。 5. 数据预测：使用经过训练的模型，将未知数据输入模型进行预测。模型会根据已学到的模式和规律，生成相应的预测结果。 6. 结果解释和应用：解释模型的预测结果，并根据具体应用场景做出相应的决策或采取行动。 机器学习模型对未知数据的预测能力取决于其在训练阶段的学习能力和泛化能力。良好的机器学习模型应该能够从训练数据中学到一般化的模式，以便在未知数据上产生准确和可靠的预测结果。此外，对未知数据进行预测时，还需要考虑模型的不确定性和可靠性，例如使用置信度或概率来表示预测结果的可信程度。

CSDN-Ada助手: 机器学习如何对未知的数据进行预测？

CSDN-Ada助手: 算法中的动态规划是什么？它如何帮助解决实际问题？

leo好难啊: 感谢回复，之前看源码的时候看到了 TRUSTED这个 flag，加上就解决了