一、GBDT 在介绍AdaBoost的时候我们讲到了,AdaBoost算法是模型为加法模型,损失函数为指数函数(针对分类为题),学习算法为前向分步算法时的分类问题。而GBDT算法是模型为加法模型,学习算法为前向分步算法,基函数为CART树(树是回归树),损失函数为平方损失函数的回归问题,为指数函数的分类问题和为一般损失函数的一般决策问题。在针对基学习器的不足上,AdaBoost算法是通过提升错分数据点的权重来定位模型的不足,而梯...
短网址(Short URL),顾名思义就是在形式上比较短的网址。通常用的是asp或者php转向,在Web 2.0的今天,不得不说,这是一个潮流。目前已经有许多类似服务,借助短网址您可以用简短的网址替代原来冗长的网址,让使用者可以更容易的分享链接。 例如:http://t.cn/SzjPjA短网址服务,可能很多朋友都已经不再陌生,现在大部分微博、手机邮件提醒等地方已经有很多应用模式了,并占据了一定的市场。估计很多朋友现在也正在使用。 看过新...
冒泡排序比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。对每一对相邻元素做同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。针对所有的元素重复以上的步骤,除了最后一个。持续每次对越来越少的元素重复上面的步骤,直到没有任何一对数字需要比较堆排序将初始待排序关键字序列(R1,R2....Rn)构建成大顶堆,此堆为初始的无须区;将堆顶元素R[1]与最后一个元素R[n]交换,此时得到新的无序...
一、介绍 Powell算法是图像配准里面的常用的加速算法,可以加快搜索速度,而且对于低维函数的效果很好,所以本篇博客主要是为了介绍Powell算法的原理以及实现。 由于网上已经有了对于Powell算法的讲解,所以我只是把链接放出来(我觉得自己目前还没有这个讲解的能力),大家自己去了解。 放在这里主要也是为了节省大家搜索的时间。(都是我辛辛苦苦搜出来的^-^)。二、预备知识 了解一维搜索算法:进退法,消去法,黄金...
【机器学习】算法原理详细推导与实现(五):支持向量机(下)上一章节介绍了支持向量机的生成和求解方式,能够根据训练集依次得出\(\omega\)、\(b\)的计算方式,但是如何求解需要用到核函数,将在这一章详细推导实现。核函数在讲核函数之前,要对上一章节得到的结果列举出来。之前需要优化的凸函数为:\[
min_{\gamma,\omega,b}->\frac{1}{2}||\omega||^2
\]\[
y^{(i)}(\omega^Tx^{(i)}+b) \geq 1 ,i=1,2,...,m
\]这里假设数据是线性可...
具体原理网址:http://wenku.baidu.com/link?url=zSDn1fRKXlfafc_tbofxw1mTaY0LgtH4GWHqs5rl8w2l5I4GF35PmiO43Cnz3YeFrrkGsXgnFmqoKGGaCrylnBgx4cZC3vymiRYvC4d3DF3自组织特征映射神经网络(Self-Organizing Feature Map。也称Kohonen映射),简称为SMO网络,主要用于解决模式识别类的问题。SMO网络属于无监督学习算法,与之前的Kmeans算法类似。所不同的是,SMO网络不需要预先提供聚类的数量,类别的数量是由网络自动识别出来的。...
MD5(单向散列算法)的全称是Message-DigestAlgorithm 5(信息-摘要算法),经MD2、MD3和MD4发展而来。MD5算法的使用不须要支付不论什么版权费用。 MD5功能: 输入随意长度的信息,经过处理,输出为128位的信息(数字指纹); 不同的输入得到的不同的结果(唯一性); 依据128位的输出结果不可能反推出输入的信息(不可逆); MD5属不属于加密算法: 觉得不属于的人是由于他们觉得不能从密文(散列值)反过来得...
首先什么是人工神经网络?简单来说就是将单个感知器作为一个神经网络节点,然后用此类节点组成一个层次网络结构,我们称此网络即为人工神经网络(本人自己的理解)。当网络的层次大于等于3层(输入层+隐藏层(大于等于1)+输出层)时,我们称之为多层人工神经网络。1、神经单元的选择 那么我们应该使用什么样的感知器来作为神经网络节点呢?在上一篇文章我们介绍过感知器算法,但是直接使用的话会存在以下问题: 1)感知器训...
经典的7种排序算法 原理C++实现排序是编程过程中经常遇到的操作,它在很大程度上影响了程序的执行效率。7种常见的排序算法大致可以分为两类:第一类是低级排序算法,有选择排序、冒泡排序、插入排序;第二类是高级排序算法,有堆排序、排序树、归并排序、快速排序。一、低级排序算法1. 选择排序排序过程:给定一个数值集合,循环遍历集合,每次遍历从集合中选择出最小或最大的放入集合的开头或结尾的位置,下次循环从剩余的元素集合...
本文为实现分布式任务调度系统中用到的一些关键技术点分享——Consistent Hashing算法原理和Java实现,以及效果测试。 背景介绍 一致性Hashing在分布式系统中经常会被用到, 用于尽可能地降低节点变动带来的数据迁移开销。Consistent Hashing算法在1997年就在论文Consistenthashing and random trees中被提出。 先来简单理解下Hash是解决什么问题。假设一个分布式任务调度系统,执行任务的节点有n台机器,现有m个job在这n台...
3、 Canny算法的实现流程 由于本文主要目的在于学习和实现算法,而对于图像读取、视频获取等内容不进行阐述。因此选用OpenCV算法库作为其他功能的实现途径(关于OpenCV的使用,作者将另文表述)。首先展现本文将要处理的彩色图片。图2 待处理的图像3.1 图像读取和灰度化 编程时采用上文所描述的第二种方法来实现图像的灰度化。其中ptr数组中保存的灰度化后的图像数据。具体的灰度化后的效果如图3所示。IplImage* Colo...
DES的每个分组是64位,既明文和密钥都是64位(密钥实际用56位,每字节第8位为校验)。这个算法的核心是Feistel密码,由于其设计的巧妙,加密解密都用一个函数,具体原理请查阅其他资料。DES的流程基本是执行16轮下面的运算:
1 初始变换Initial Permutation
2 右边32位f函数
2.1 E置换
2.2 与轮密钥XOR
2.3 S盒替换
2.4 P置换
2.5 和左边32位XOR
3 左右交换,最终变换final permutation
需要特别注意的是,最后一轮是不需要做左右交...
前言 想必大家都听过数据挖掘领域那个经典的故事 - "啤酒与尿布" 的故事。 那么,具体是怎么从海量销售信息中挖掘出啤酒和尿布之间的关系呢? 这就是关联分析所要完成的任务了。 本文将讲解关联分析领域中最为经典的Apriori算法,并给出具体的代码实现。关联分析领域的一些概念 1. 频繁项集: 数据集中经常出现在一起的物品的集合。例如 "啤酒和尿布" 2. 关联规则: 指两个物品集之间可能存在很强的关系。例如 "{啤...
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#define MAX 100
int n=0,i=0;
char *keyshuru[6]={"begin","if","then","while","do","end"};void KEYword(char shuru[MAX])
{int k=0,key=0;char token[MAX];while(shuru[i]!=‘#‘){ while((shuru[i]>=‘a‘&&shuru[i]<=‘z‘) || (shuru[i]>=‘A‘&&shuru[i]<=‘Z‘)){if((shuru[i]>=‘a‘&&shuru[i]<=‘z‘) || (shuru[i]>=‘A‘&&shuru[i]<=‘Z‘)){token[n]=shuru[i];n++;token[n]...
内容简介
TensorFlow是谷歌研发的人工智能学习系统,是一个用于数值计算的开源软件库。《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》以基础 实践相结合的形式,详细介绍了TensorFlow深度学习算法原理及编程技巧。通读全书,读者不仅可以系统了解深度学习的相关知识,还能对使用TensorFlow进行深度学习算法设计的过程有更深入的理解。
《TensorFlow深度学习算法原理与编程实战》共14章,主要内容有:人工智能、大数据、机器学习和深度学...