A*算法详尽的入门教程 一： 为什么我们需要A*算法求最短路径或者最小代价的算法有很多。其本质就是图的搜索策略。图的直接搜索方法有很多种，比较典型的是广度优先搜索、深度优先搜索。所谓的广度优先搜索是每到达一个节点就优先遍历该节点的所有相邻节点。而对应的深度优先搜索是指一直延伸到从未达到过的节点。基于以上两种基本思想的最短路径算法有Dijkstra算法和Floyd算法。当搜索完毕也遍历了整张图，其时间开销是很大的，尤其...
蒙特卡罗法在介绍Q-learing算法之前，我们还是对蒙特卡罗法（MC）进行一些介绍。MC方法是一种无模型（model-free）的强化学习方法，目标是得到最优的行为价值函数\(q_*\)。在前面一篇博客中，我们所介绍的动态规划算法则是一种有模型的算法。那么问题来了，什么是模型（model）？模型其实就是我们在第一篇博客：DQN（Deep Q-learning）入门教程（一）之强化学习介绍种所介绍的状态转化模型： \(P_{ss‘}^a\)。在动态规划解决问题的...
这篇文章主要介绍了Python图算法,结合实例形式详细分析了Python数据结构与算法中的图算法实现技巧,需要的朋友可以参考下本文实例讲述了Python图算法。分享给大家供大家参考，具体如下：#encoding=utf-8 import networkx,heapq,sys from matplotlib import pyplot from collections import defaultdict,OrderedDict from numpy import array # Data in graphdata.txt: # a b 4 # a h 8 #&nb1. Python图算法简介：这篇文章主要介绍...
01.简介 概念 线性回归(Linear regression)是利用回归方程(函数)对一个或多个自变量(特征值)和因变量(目标值)之间关系进行建模的一种分析方式。特点：只有一个自变量的情况称为单变量回归，多于一个自变量情况的叫做多元回归 使用场景 房价预测销售额度预测贷款额度预测 02.入门案例 基本步骤 导入依赖准备数据数据基本处理特征工程机器学习模型评估 示例：假设知道一组学生的平时成绩和期末考试成绩及最终成绩，现在有一个新的同学...
壹 ? 引 我在之前初识WXML与数据绑定两篇文章中，介绍了小程序静态模板与样式相关概念，以及小程序几种常用数据绑定方式，在知道这些知识后，我们可以写一些不算复杂的小程序页面，并能将一些自定义的数据渲染到视图层，这非常棒。那么本文我们将继续介绍小程序中比较重要的事件概念，在学习完事件后，我们可以让小程序具备一定的交互性，那么本文开始。 贰 ? 初识小程序事件 在小程序中，事件是视图层到逻辑层的通讯方式。 比如，...
文章目录1. 求$f^TLf$的导数2. $f$ 的定义3. 求解 $arg \min \limits_{f \in \R^6} f^TLf$5. 拓展到 k > 26. 正则拉普拉斯矩阵7. RatioCut 和 Ncut 在上一篇博客中，我们知道目标函数变为 argmin?f∈R6fTLfarg \min \limits_{f \in \R^6} f^TLfargf∈R6min?fTLf，即找到一个fff，使得 fTLff^TLffTLf 取得最小值 这篇博客将通过求导的方式取得目标函数的最小值。 1. 求fTLff^TLffTLf的导数 目标函数的未知量为fff，那么 fTLff^TLffT...