机器学习算法day02_贝叶斯分类算法及应用 课程大纲朴素贝叶斯算法原理Bayes算法概述Bayes算法思想Bayes算法要点朴素贝叶斯算法案例1需求Python实现朴素贝叶斯算法案例2需求Python实现 课程目标： 1、理解朴素贝叶斯算法的核心思想 2、理解朴素贝叶斯算法的代码实现 3、掌握朴素贝叶斯算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定 4、 1. 朴素贝叶斯分类算法原理 1.1 概述 贝叶斯分类算法是一大类分类算法的总称 贝叶斯分...
机器学习算法day02_Kmeans聚类算法及应用 课程大纲Kmeans聚类算法原理Kmeans聚类算法概述Kmeans聚类算法图示Kmeans聚类算法要点Kmeans聚类算法案例需求用Numpy手动实现用Scikili机器学习算法库实现Kmeans聚类算法补充算法缺点改良思路 课程目标： 1、理解Kmeans聚类算法的核心思想 2、理解Kmeans聚类算法的代码实现 3、掌握Kmeans聚类算法的应用步骤：数据处理、建模、运算和结果判定 4、 1. Kmeans聚类算法原理 1.1 概述 K...
问题定义 输入：人的集合P = {P1,P2,...,Pn}，其中，P1<P2<...<Pn 工作的集合J = {J1,J2,...,Jn}，J是偏序集合，也就是说，J中某些元素之间存在序关系 矩阵[Cij]，Cij表示工作Jj分配给Pi的代价 输出：每个人都被分配到某一工作，不同人分配到不同工作，且满足以下条件：如果F(Pi) ≤ F(Pj)，那么Pi<Pj。其中，F:P→J,表示p被分配给工作j。 矩阵[Xij]，Xij = 1表示Jj分配给Pi，Σ分析以及生成解空间 定义1：J的...
KMP算法实现就是字符查找问题，假设现在有这样一个问题，有一个文本串S和一个模式串P，要查找P在S中的位置，即从文本串S中找出模式串P第一次出现的位置。 如何比较字符串int j;j=0;//j可以看做表示当前已经匹配完的模式串的最后一位的位置 //如果看不懂，你也可以理解为j表示模式串匹配到第几位了 for(int i=1;i<=la;i++){while(j&&b[j+1]!=a[i])j=kmp[j];//如果失配 ，那么就不断向回跳，直到可以继续匹配 if (b[j+1]==a[i]) j++;...
本系列文章将于2021年整理出版，书名《算法竞赛专题解析》。 前驱教材：《算法竞赛入门到进阶》 清华大学出版社 网购：京东 当当 ??? ?作者签名书 如有建议，请加QQ 群：567554289，或联系作者QQ：15512356 目录1、树形DP的基本操作2、背包与树形DP3、应用示例：树的重心4、树形DP习题 ?? 在树这种数据结构上做DP是常见的题型：给出一棵树，要求实现最少的代价（或最大收益）。 ?? 在树上做动态规划显得非常自然，因为树本身有...
其实不管redis还好，Mysql也好 这种数据存储介质，在分布式场景中都存在共同问题:即集群场景下服务路由。比如redis集群场景下，原本我们分3主3从部署。但万一有一天出现访问量暴增或其中一台机器挂了的场景，那么服务路由(一般采用HASH取模定位的方式)重新计算后 会面临数据在新的节点找不到，于是乎又会走DB查询数据进缓存，如果又是流量很大的场景，会给数据库造成不少压力。如果有一种算法，无论遇到扩容、缩容问题，最终受影响...
所谓的“进制”， 就是用多少个字符来表示整数 十进制是0～9这十个数字字符，二进制是0、 1两个字符 十进制转换为二进制， 采用的是“除以2求余数”的算法 将整数不断除以2，每次得到的余数就是由低到高的二进制位“除以2”的过程， 得到的余数是从低到高的次序， 而输出则是从高到低， 所以需要一个栈来反转次序 def divideBy2(decNumber):remstack = Stack()while decNumber > 0:rem = decNumber % 2remstack.push(rem)decNumber...
利用ID3算法实现从数据集归纳出决策树。背景： 张三想要买一套房，可能左右他是否愿意购买这套房主要有四个方面的因素，这四种因素及可能出现的值如下表所示：院子 车库数 楼层数 地理位置大/小 1/2/3 2/3 城郊/市中心张三看了14套房子，以下是这些房子具备的属性以及张三对于购买这些房子的意愿：院子 车库数 楼层数 地理位置 是否愿意购买大 3 2 城郊 是小 2 3 市中心 是小 1 3 市中心 否小 2 3 城郊 是大 3 3 市中心 是大 2 3 市...
蚂蚁算法的应用（01背包、函数极值、TSP） ? 笔者是一位大一的萌新，这篇算法是自己查阅文献以及参考别人的博客再加上自身的理解写出来的。有错误的地方希望及时指正。这篇文章我使用的是Matlab，后续会给出python版本。以后会陆续出其他的优化算法以及人工智能算法，机器学习，深度学习等。这是我在b站的详细讲解目录：原理应用_TSP应用_函数极值应用_01背包1. 原理背景介绍? 在了解蚂蚁算法前，首先当然是了解一下算法的背景。 ...
空降 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 10 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 1 void swap(int& x,int& y) {//交换x和yint temp = x; x=y; y =temp; } ``## <span id="2">2</span> ```C++ #include <iostream>template<typename T,int n> int count(const T(&a)[n], const T& value) {int sum = 0;for (int i = 0; i != n; ++i)if (a[i] == value)++sum...
导航 3 4 5 6 7 18 19 21 22 23 24 25 26 27 28 29 35 36 3 可能不同，也可能不同。依编译器而决定。4 指令空间，数据空间，环境栈空间，形参变量，临时数据空间。5 1) 3 * 8 = 24 bytes 2) 10 * 100 * 4 = 4000 bytes 3) 100 * 5 * 20 * 8 = 80,000 bytes 4) 10 * 10 * 10 * 5 * 4 = 20,000 bytes 5) 2 * 3 * 4 * 1 = 24 bytes 6) 3 * 3 * 3 * 3 * 4 = 324 bytes67 int factorial(int n) {// Return n!.if (n <= 1)return 1;int f...
http://neuralnetworksanddeeplearning.com/chap4.html 总结： 1. vanishing gradient problem：神经网络的不同层学习的速度显著不同。原因：weights式服从正态分布，那么w<1，而σ(zi) 服从N(0,1/4)，那么w*σ(zi)<=1/4，而dC/db1的公式为，那么dC/dbi是逐层减少的。 2. Exploding gradient problem： 6.1 深度神经网络中训练难点 到目前为止，我们例子中使用的神经网络一共只有3层（一个隐藏层）。我们用以上神经网络（通过调参...
5.1 Cross-Entropy Cost 上节实现了一个简单的神经网络所需要的所有function，包括梯度下降算法，BP算法等，利用python实现最简单的神经网络。从本节课开始介绍另外一种cost function。 我们理想情况是让神经网络学习更快。 假设简单模型：只有一个输入、一个神经元、一个输出： 我们想让这个简单模型：输入为1的时候，输出为0. 初始w=0.6，b=0.9，初始测试的输出a=0.82,需要学习，学习率为0.15： I = 1*0.6+0.9 = 1.5 O = 1/1+...
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4.1 Backpropagation算法上 1）传统的分类器： 上一节，我们利用了3层神经网络算法，来识别数字，达到了95%的精确度。这里我们不以图片的像素点为输入，用神经网络算法，而以平均灰度作为衡量准确率的指标。 平均灰度（Average Darkness）：输入照片是由像素点组成的（28*28=784），每一个像素点都有一个灰度值是0~255，归一化后将这 个值降到了[0,1]。可以把所有像素点的灰度值相加，再除以784，得出来得值做为metrix去衡量。看训...