最小二乘法原理最小二乘法的目标：求误差的最小平方和，对应有两种：线性和非线性。线性最小二乘的解是closed-form（如下文），而非线性最小二乘没有closed-form，通常用迭代法求解（如高斯牛顿迭代法，本文不作介绍）。【首先得到线性方程组】1.概念最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之...
package com.sxt.review;/*内部排序：（在内存）* 插入排序-->希尔排序* 冒泡排序-->快速排序* 选择排序-->堆排序* 归并排序* 基数排序* 外部排序：（排序过程需访问外存）*/import java.util.Arrays;publicclass TestSort {publicstaticvoid main(String[] args) {int[] arr = { 2, 45, 3, 0, 7, 9, 2, 88 };// BubbleSort(arr);// System.out.println("冒泡排序："+Arrays.toString(arr));// ChoiceSort(arr);// System.out.prin...
什么是最小树形图？相信大家如果会过来看这篇文章，想必也应该对最小生成树有所了解的，最小生成树求的是无向图的一颗生成树的最小权值。我们的最小树形图就是来解决一个有向图的一颗生成树的最小权值，对于度娘来说，最小树形图是这样定义的：最小树形图，就是给有向带权图中指定一个特殊的点root，求一棵以root为根的有向生成树T，并且T中所有边的总权值最小。通解最小树形图的一种算法是是1965年朱永津和刘振宏提出的复杂度为O(...
下载：https://pan.baidu.com/s/12-s95JrHek82tLRk3UQO_w更多分享资料：https://www.cnblogs.com/javapythonstudy/《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》PDF，带书签，347页。《大数据架构详解：从数据获取到深度学习》PDF，带书签，373页。配套源代码。《深度学习与计算机视觉 算法原理、框架应用》全书共13章，分为2篇，第1篇基础知识，第2篇实例精讲。用通俗易懂的文字表达公式背后的原理，实例部分提供了一些工具，很实...
今天讲讲 Union-Find 算法，也就是常说的并查集算法，主要是解决图论中「动态连通性」问题的。名词很高端，其实特别好理解，等会解释，另外这个算法的应用都非常有趣。说起这个 Union-Find，应该算是我的「启蒙算法」了，因为《算法4》的开头就介绍了这款算法，可是把我秀翻了，感觉好精妙啊！后来刷了 LeetCode，并查集相关的算法题目都非常有意思，而且《算法4》给的解法竟然还可以进一步优化，只要加一个微小的修改就可以把时间...
上一篇BLOG已经介绍了revolver RUDP的传输性能、基本的框架和接口，这篇文章我重点讲述RUDP的实现细节。在RUDP的模块中最为重要的是其收发缓冲控制和CCC发送窗口控制、CCC发送慢启动控制、CCC快恢复控制等几个过程。（关于RUDP源代码实现在revolver开源项目的RUDP目录:点击打开链接）数据块定义在RUDP模块中，所有发送的数据被定义成RUDPRecvSegment 和 RUDPSendSegment结构，其中RUDPSendSegment是发送块定义，RUDPRecvSegment 是...
前面我们学习二叉搜索树的时候发现在一些情况下其高度不是很均匀，甚至有时候会退化成一条长链,所以我们引用一些”平衡”的二叉搜索树。红黑树就是一种”平衡”的二叉搜索树，它通过在每个结点附加颜色位和路径上的一些约束条件可以保证在最坏的情况下基本动态集合操作的时间复杂度为O(nlgn).下面会总结红黑树的性质，然后分析红黑树的插入操作，并给出一份完整代码。先给出红黑树的结点定义：#define RED 1#define BLACK 0///红黑...
我们先看一下负权环为什么这么特殊：在一个图中，只要一个多边结构不是负权环，那么重复经过此结构时就会导致代价不断增大。在多边结构中唯有负权环会导致重复经过时代价不断减小，故在一些最短路径算法中可能会凭借不断重复经过负权环来得到权和为无穷小的最短路径，但因重复经过边不符合简单路径的定义导致这些算法跑最短路时要避免有负权环的出现。这类算法说的就是Bellman-ford以及基于它进行优化的spfa了。由于负权环的出现导...
第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程9.1.3 基于协同过滤的推荐第九章 推荐系统算法详解9.1 常用推荐算法分类9.1.1 基于人口统计学的推荐与用户画像9.1.2 基于内容的推荐与特征方程特征按照不同的数据类型分类，有不同的特征处理方法推荐系统常见反馈数据基于 UGC 的推荐TF-IDF算法代码示例9.1.3 基于协同过滤的推荐基于近邻的协同过滤的推荐基于模型的...
有什么特征可以帮助我们来区分导致功能和表型变化的变异和其他变异，然后我们如何综合特征来做出一个预测模型？表型或功能的改变(phenotypical/functional effect)a,个体表型上的体现（导致疾病的或不导致疾病的）b,演化上的概念（它是不是会影响这个人的适应性，deleterious,还是说它对人的 这个 适应性没有影响，即neutral）c,特征（比如头发，身高）…………一般来说，蛋白序列的改变，它就更有可能结构和功能的改变，就更有可能...
/*首先呢，手动@一下逸安dalao。前几天一是考试没时间，再就是这个算法我只是懂，没写过题所以不敢写一个专题博客。终于抽出时间写一下这个noip基本不会涉及的算法啦*/首先我们知道回文的定义：正反读都是一样的字符串叫做回文串。如：madam，lol，oppo，zz，甚至连单字符都可以被称为回文（串）。上面的例子可以看出，回文串可以分为两种：奇数回文和偶数回文。如果我们想知道以一个字符串的所有子串中，最长的回文串是多长，怎么...
尺度不变特征变换匹配算法详解Scale Invariant Feature Transform(SIFT)Just For Fun zdd zddmail@gmail.com or (zddhub@gmail.com) 对于初学者，从David G.Lowe的论文到实现，有许多鸿沟，本文帮你跨越。如果你学习SIFI得目的是为了做检索，也许OpenSSE更适合你，欢迎使用。 1、SIFT综述尺度不变特征转换(Scale-invariant feature transform或SIFT)是一种电脑视觉的算法用来侦测与描述影像中的局部性特征，它在空间尺度中寻找极值...
一、前言 在学习The Apriori algorithm算法时，参考了多篇博客和一篇论文，尽管这些都是很优秀的文章，但是并没有一篇文章详解了算法的整个流程，故整理多篇文章，并加入自己的一些注解，有了下面的文章。大部分应该是copy各篇博客和翻译了论文的重要知识。 关联规则的目的在于在一个数据集中找出项之间的关系，也称之为购物蓝分析 (market basket analysis)。例如，购买鞋的顾客，有10%的可能也会买袜子，60%的买面包的顾客...
题目描述给定一个由不同的小写字母组成的字符串，输出这个字符串的所有全排列。我们假设对于小写字母有‘a‘ < ‘b‘ < ... < ‘y‘ < ‘z‘，而且给定的字符串中的字母已经按照从小到大的顺序排列。输入输入只有一行，是一个由不同的小写字母组成的字符串，已知字符串的长度在1到6之间。输出输出这个字符串的所有排列方式，每行一个排列。要求字母序比较小的排列在前面。字母序如下定义：已知S = s1s2...sk , T = t1t2...tk，则S ...
前言CMS，全称Concurrent Low Pause Collector，是jdk1.4后期版本开始引入的新gc算法，在jdk5和jdk6中得到了进一步改进，它的主要适合场景是对响应时间的重要性需求 大于对吞吐量的要求，能够承受垃圾回收线程和应用线程共享处理器资源，并且应用中存在比较多的长生命周期的对象的应用。CMS是用于对tenured generation的回收，也就是年老代的回收，目标是尽量减少应用的暂停时间，减少full gc发生的几率，利用和应用程序线程并发的...
