[算法基础] 第25页

机器学习算法基础 Day4

概率基础概率定义为一件事情发生的可能性联合概率和条件概率问题1、女神喜欢的概率？4/72、职业是程序员并且体型匀称的概率？P(程序员，匀称)=3/7*4/7=12/493、在女神喜欢的条件下，职业是程序员的概率？P(程序员|喜欢)=2/44、在女神喜欢的条件下，职业是产品，体重是超重的概率？P(产品，超重|喜欢)=P（产品|喜欢）P（超重|喜欢）=1/2*1/4=1/8朴素贝叶斯公式问题：从上面的

小浩码出未来！·2022-12-16 16:48

机器学习算法基础 Day2

1数据的特征抽取特征抽取对文本等数据进行特征值化。API：sklearn.feature_extraction字典特征抽取sklearn.feature_extraction.DictVectorizerDictVectorizer语法DictVectorizer(sparse=True，…）：sparse=Teur意思是产生稀疏矩阵DictVectorizer.fit_transform(X)：

小浩码出未来！·2022-12-16 16:18

机器学习算法基础 Day3

定义如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法计算距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3)计算距离公式两个样本的距离可以通过如下公式计算，又叫欧式距离比如说，a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3

小浩码出未来！·2022-12-16 16:18

机器学习算法基础-day2

机器学习算法基础sklearn数据集与机器学习组成机器学习组成：模型、策略、优化开发机器学习应用程序的步骤scikit-learn数据集sklearn.datasets模型的选择如何选择合适的算法模型监督学习中三类问题的解释分类问题回归问题标注问题模型检验

沸腾鱼o_o·2022-12-16 16:43

机器学习算法基础 Day5

分类算法-决策树、随机森林认识决策树信息论基础-银行贷款分析决策树的生成泰坦尼克号乘客生存分类例子：决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法信息的度量和作用假设有32支球队，猜谁“谁是世界杯冠军”的信息量应该比5比特少。香农指出，它的准确信息量应该是：H=-(p1logp1+p2logp2+…+p32log32

小浩码出未来！·2022-12-16 16:39

机器学习算法基础6-模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)

文章目录一、模型的保存与加载二、逻辑回归-分类算法1.逻辑回归介绍2.逻辑回归损失函数3.逻辑回归API4.LogisticRegression回归案例-良／恶性乳腺癌肿瘤预测5.LogisticRegression总结6.判别模型与生成模型三、k-means-聚类-(非监督学习算法)1.k-means步骤2.聚类案例-用户对物品种类喜好分析3.Kmeans性能评估指标4.Kmeans性能评估指标

哎呦-_-不错·2022-12-16 11:16

机器学习算法基础8-模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)

目录一、模型的保存与加载二、逻辑回归-分类算法1.逻辑回归介绍2.逻辑回归损失函数3.逻辑回归API4.LogisticRegression回归案例-良／恶性乳腺癌肿瘤预测5.LogisticRegression总结6.判别模型与生成模型三、k-means-聚类-(非监督学习算法)1.k-means步骤2.聚类案例-用户对物品种类喜好分析3.Kmeans性能评估指标4.Kmeans性能评估指标AP

qq_42749341·2022-12-16 11:10

机器学习算法基础 6 模型保存与加载、逻辑回归、Kmeans(聚类)

模型的保存与加载#sklearn模型的保存与加载fromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressio

eddiechen10081·2022-12-16 11:36

人工智能-算法入门-

1入门1.1算法基础和算法选择https://www.cnblogs.com/skying555/p/6898150.html步骤0：了解基本知识在我们深入学习之前，我们先重温基础知识。

yuezhilangniao·2022-12-16 04:12

数据结构和算法基础Python语言实现

等了有1年多了，这本《数据结构和算法基础Python语言实现》终于和大家见面了。书本配套教程：https://github.com/liangxuCHEN/Algorithms_python

懂一点的陈老师·2022-12-16 03:47

基于ENVI 5.3单通道算法：普适性算法和TIRS 10_SC算法操作要点

提示：本文基于上一篇单通道算法基础，只写操作要点。

江子姬·2022-12-15 16:50

朴素贝叶斯模型

朴素贝叶斯模型朴素贝叶斯方法是在贝叶斯算法基础上进行了相应的简化，即假定给定目标值时属性之间相互条件独立。

big_matster·2022-12-14 20:13

【人工智能算法】算法基础之K均值聚类算法

本文重点主要有：聚类质心非监督训练K均值算法理解训练集多组观测值通常被划分为称作“训练集”的大型集合，这些数据都被用于训练机器学习算法。“训练”指的是通过调整算法的内部状态，使得机器学习算法的输出符合预期输出的过程。按所使用的训练集不同，机器学习算法宽泛地分为两类：监督学习和非监督学习。在非监督学习过程中，你仅仅向算法提供向量形式的输入数据，但却不设置预期输出；聚类算法就是一种非监督学习。非监督学

桑桑在路上·2022-12-14 15:05

改进的Patchwork数字水印算法——C++实现

Patchwork数字水印算法基础原理Patchwork原意为一种用各种颜色和形状拼接成的布料。

Atrix·M·2022-12-14 11:28

2023计划安排

年江苏省程序设计竞赛2023-2024赛季中国大学生程序设计竞赛2023-2024赛季国际大学生程序设计竞赛（数学建模类）2023年美国大学生数学建模竞赛2023年中国大学生数学建模竞赛学习内容：1.AcWing算法基础课

钰见梵星·2022-12-14 10:53

ACC算法学习笔记（一）：ACC法规

瑾以此博记录自动驾驶算法学习之路，本次更新ACC控制算法基础（一）：法规要求。

镇江小阿彬·2022-12-13 18:47

寒假总结 2022.2.19

通过牛客算法基础集训，进一步提升了解题能力。不足之处：某些算法还没来得及复习导致遗忘，新学算法掌握不深。2.JavaJavaSE完结。学习数据库SQL，掌握基本查询语句。学了一部分JDBC。

m0_51303687·2022-12-13 18:34

计算机视觉处理算法基础及视觉特征提取

1.图中矩阵分别为二维原图像素矩阵，二维的图像滤波矩阵，以及最后滤波后的新像素图。对于原图像的每一个像素点，计算它的领域像素和滤波器矩阵的对应元素的乘积，然后加起来，作为当前中心像素位置的值，这样就完成了滤波的过程了。平滑滤波包括平均滤波、高斯滤波、中值滤波等方法，其中高斯滤波最为常用。平均滤波：输出像素值是核窗口内像素值的均值高斯滤波：将输入数组的每一个像素点与高斯内核卷积，将卷积和当作输出像素

liangchenyu2010·2022-12-13 13:40

何川, 周军. 具有直线结构保护的网格化图像拼接[J]. 中国图象图形学报, 2018

本文在NISwGSP（naturalimagestitchingwiththeglobalsimilarityprior）算法基础上提出了一种具有直线结构保护的图像拼接算法（MISwLP）。

guet_gjl·2022-12-12 16:09

量子搜索算法基础: Quantum Amplititude Amplification

1.IntroductionYouhavelikelyheardthatoneofthemanyadvantagesaquantumcomputerhasoveraclassicalcomputerisitssuperiorspeedsearchingdatabases.Grover’salgorithmdemonstratesthiscapability.Thisalgorithmcanspee

元之田·2022-12-12 13:32

DeepSort目标跟踪算法

DeepSort目标跟踪算法是在Sort算法基础上改进的。

彭祥.·2022-12-11 09:48

机器学习算法基础——多元线性回归

多元线性回归和一元线性回归基本一致，只介绍sklearn的方法实现：importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltfrommpl_toolkits.mplot3dimportAxes3Dfromsklearn.linear_modelimportLinearRegressiondata=np.genfromtxt('Delivery.csv',deli

snowy2002·2022-12-10 16:43

Three.js层级模型节点命名、查找、遍历

如果你有一定的算法基础对树结构肯定会非常了解，如果你了解前端的DOM树结构也非常有助于本节课的学习，如果这些都不了解也没有关系，直接体验本节课的案例源码。

郭隆邦技术博客·2022-12-10 09:41

最常见算法面试题

文章目录前言一、算法好处二、算法基础三、五大算法思想四、高频面试算法题1.链表反转2.环形链表3.大数相加4.冒泡排序优化5.LRU实现前言算法题是现在面试必考题，作者通过最近面试复盘并总结一下相关的算法题

Ariel小葵·2022-12-09 15:32

机器学习算法基础5-线回归与岭回归

文章目录一、线回归1.线性回归的定义2.线性回归策略-损失函数-最小二乘法1）最小二乘法之正规方程2）最小二乘法之梯度下降3.sklearn线性回归正规方程、梯度下降API4.线性回归案例-波士顿房价数据集分析5.回归性能评估6.LinearRegression与SGDRegressor评估7.过拟合与欠拟合8.正则化二、岭回归一、线回归1.线性回归的定义回归问题的判定？-目标值连续线性回归：定义

哎呦-_-不错·2022-12-09 13:15

机器学习算法基础 4 决策树与随机森林

决策树决策树思想的来源非常朴素，程序设计中的条件分支结构就是if-then结构，最早的决策树就是利用这类结构分割数据的一种分类学习方法信息论基础信息熵依据Boltzmann’sH-theorem，香农把随机变量XXX的熵值HΗH（希腊字母Eta）定义如下，其值域为x1,...,xn{x_1,...,x_n}x1,...,xn：H(X)=∑iP(xi) I(xi)=−∑iP(xi)log⁡bP(xi

eddiechen10081·2022-12-09 13:07

机器学习算法基础 2

数据降维特征选择特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征，特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值，但是选择后的特征维数肯定比选择前小，毕竟我们只选择了其中的一部分特征。特征选择原因：冗余：部分特征的相关度高，容易消耗计算性能噪声：部分特征对预测结果有负影响主要方法Filter(过滤式):VarianceThreshold（方差Variance）Embedded(嵌入式)

eddiechen10081·2022-12-09 13:37

机器学习算法基础 3

K-近邻算法(KNN)定义：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。通俗来说，就是根据你的邻居来推断你的类别来源：KNN算法最早是由Cover和Hart提出的一种分类算法计算距离公式（欧氏距离）（重点）相似的样本，特征之间的值应该都是相近的K-近邻算法需要对数据作标准化处理K-近邻算法实例-预测入住位置https://www

eddiechen10081·2022-12-09 13:37

机器学习算法基础 5 线回归与岭回归

线性回归线性回归的定义回归问题的判定？目标值连续线性回归定义？通过一个或者多个自变量与因变量之间之间进行建模的回归分析。其中特点为一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合，通俗理解，就是属性与权重的线性组合。通俗理解，就是属性与权重的线性组合一元线性回归：涉及到的变量只有一个多元线性回归：涉及到的变量两个或两个以上y=kx+by=kx+by=kx+b其中，bbb偏置是为了单个特征的情况更加适用。

eddiechen10081·2022-12-09 13:33

多层感知机、激活函数（pointnet算法基础知识）

一、视频资料：跟着李沐学AI二、感知机（人工智能最早模型（六七十年代））1、定义：给定输入x(向量），权重w(向量），偏移b（标量），感知机输出。实质就是二分类问题，0也可以是负数。区分：回归输出实数，softmax回归输出概率，多分类问题。2、缺点：不能拟合XOR函数（也就是处理异或），产生线性分割面，导致第一个AI的寒冬。三、多层感知机1、网络模型一步分不了，一个函数分不了，就分为两步，分两个

费马罗尔拉格朗日柯西……·2022-12-09 09:34

【python算法基础】回溯算法

意义一种系统地搜索问题的解回溯算法实际上一个类似枚举的搜索尝试过程，主要是在搜索尝试过程中寻找问题的解，当发现已不满足求解条件时，就“回溯”返回，尝试别的路径。回溯法是一种选优搜索法，按选优条件向前搜索，以达到目标。与优化搜索区别深度度优先搜索的能够在图结构里搜索到通往特定终点的一条或者多条特定路径。每条路深入到不能再深入，并且每条个点只访问一次;属于盲目搜索,最糟糕的情况算法时间复杂度为O(n!

浪里摸鱼·2022-12-09 04:20

机器学习算法基础——Logistic回归、K-means

机器学习算法基础——Logistic回归、K-means分类算法——逻辑回归逻辑回归sklearn逻辑回归APILogisticRegression回归案例LogisticRegression总结生成模型和判别模型非监督学习

糖糖Amor·2022-12-09 02:19

【算法基础】(一)基础算法 --- 归并排序

✨个人主页：bitme✨当前专栏：算法基础专栏简介：该专栏主要更新一些基础算法题，有参加蓝桥杯等算法题竞赛或者正在刷题的铁汁们可以关注一下归并排序一.归并排序（分治）二.逆序对的数量一.归并排序（分治）

bit me·2022-12-08 07:24

机器学习算法基础 1

机器学习概述机器学习的定义机器学习是从数据中自动分析获得规律（模型），并利用规律对未知数据进行预测为什么需要机器学习？让机器学习程序代替手动步骤，减少企业的成本代替企业的效率，如：解放生产力–智能客服解决专业问题–ET医疗提供社会便利–城市大脑机器学习在各领域带来的价值—医疗、航空、教育、物流、电商数据集的组成工具：pandas：一个数据读取非常方便以及基本处理数据格式的工具。如缺失值处理、数据转

eddiechen10081·2022-12-08 02:14

算法寒假打卡记录

算法寒假打卡算法基础课算法题算法提高课算法题用博客来记录寒假期间刷算法题的过程，督促自己刷算法题主要刷acwing上的算法题包括下面两部分，算法基础课算法题之前已经刷过95%，再刷一编就比较快了，提高课没刷过

Chen的博客·2022-12-07 12:46

差速移动机器人轨迹跟踪控制方法及实现-NJUST

差速移动机器人数学建模三、基于PID的差分移动机器人轨迹跟踪方法1、控制律设计2、航向角PID控制器设计3、距离PID控制器设计四、基于PurePursuit算法的差分移动机器人轨迹跟踪方法1.PurePursuit算法基础

在梦里-119·2022-12-07 07:41

基于PCL的ICP及其变种算法实现

文章目录前言一、ICP算法基础1.1提取待匹配点对1.2计算旋转平移矩阵1.3计算变换后的点和目标点之间的偏差二、ICP算法变种2.1PLICP2.2PointToPlaneICP2.3NICP2.4LM_ICP

人狮子·2022-12-07 05:19

算法基础——递归神经网络RNN

CNN主要用于CV领域，RNN主要用于NLP领域，RNN的输入数据是文本数据。假设t1时刻，有输入x1进入隐藏层，得到特征h1，h1会返回和t2时刻的输入x2一起输入隐藏层，得到特征h2，h2接着返回，依次类推，前一层的输出结果保留下来，参与下一层的运算。RNN网络考虑时间序列的一些事情，不同时刻的输出都有一定的联系。在RNN中，信息只在一个方向上移动。当它作出决定时，会考虑当前的输入以及它从之前

Evan_qin_yi_quan·2022-12-06 21:59

《数据结构与算法基础》学习笔记——第二章线性表 List

目录第二章线性表List2.1线性表的定义和特点2.1.1线性表的例子共同特性总结2.1.2线性表的逻辑特征2.2案例引入2.3线性表的类型定义抽象数据类型线性表的定义如下：2.4线性表的顺序表示和实现2.4.1线性表的顺序存储表示线性表类型定义模板：补充：元素类型说明顺序表类型定义数组定义C++的动态存储分配（借助来简化）2.4.2顺序表基本操作的实现2.5链表2.5.1与链式存储有关的术语讨论

鱼丸·2022-12-05 21:08

python 算法基础

目录基础算法一元回归算法多项式回归预测任意函数回归分类算法kNNk最邻近算法聚类算法k-meansDBSCAN推荐算法（暂时不写）降维算法数据预处理主成分分析PCA因子分析FactorAnalysissklearn.decomposition.FactorAnalysis检验是否适合因子分析factor_analyzer.FactorAnalyzer时间序列预测算法ADF检验AIC定阶ARIMA自

波啵菠波·2022-12-05 09:21

贝叶斯算法

贝叶斯算法基础知识：贝叶斯算法的基础知识主要是概率论，比如概率、条件概率、联合概率等。

微凉.@_@·2022-12-05 02:10

算法基础课：第五讲——动态规划

常用模型：背包问题、线性DP、区间DP、状态压缩DP、树型DP、计数类DP、数位统计DP、记忆化搜索（实现方式）闫氏DP分析法：从集合的角度来思考，一般来说从两个角度来考虑，即状态表示和状态计算。状态表示，思考需要用几维来表示状态，状态计算则考虑如何将状态计算出来。状态表示从两个角度来考虑，一是集合的含义，二是属性：一般取MAX/MIN/数量DP的优化：对代码或者计算方程做等价变形背包问题：01背

白也_y·2022-12-04 20:16

机器学习之进化算法

学习目标：遗传算法基础基因重组与基因突变遗传算法实现技术遗传算法实例一、遗传算法进化计算（EvolutionaryComputation）包括遗传算法（GeneticAlgorithm，GA）、进化策略

锦雩·2022-12-04 13:36

Acwing算法基础【1】基础（三）前缀和与差分

目录三、前缀和与差分3.1前缀和3.1.1一维前缀和的算法思想3.1.2一维前缀和的代码实现3.1.3二维前缀和的基本思想3.1.4二维前缀和的代码实现3.2差分3.2.1基本思想3.2.2代码实现3.2.3二维差分的基本思想3.2.4二维差分的代码实现三、前缀和与差分前缀和与差分是一堆逆运算3.1前缀和3.1.1一维前缀和的算法思想原数组：一个长度为n的数组{a1,a2,a3…，an}前缀和数组

爱学习的小船·2022-12-03 16:24

Acwing算法基础学习笔记（二）二分

目录二、二分2.1整数二分2.1.1基本思想2.1.2主要步骤2.1.3看个题目2.2浮点数二分2.2.1基本思想2.2.2看个题目二、二分2.1整数二分2.1.1基本思想二分的本质：二分就是找到一个性质，可以将一组数据一分为二，使得一边是满足的，另一边是不满足的，二分就是用来寻找这个性质的边界，并且保证性质在区间之内整数二分就是对整数进行二分，需要小心对应找中间值的处理，小心陷入死循环二分可以解

爱学习的小船·2022-12-03 16:53

算法基础——卷积神经网络CNN

传统神经网络，把输入拉伸为一个列向量，CNN是直接读入原始数据，是一个3维的数据。卷积层提取特征，池化层压缩特征卷积神经网络将输入图像划分为一个个小区域，每个区域由若干像素点组成，对每个区域提取特征值，对每个区域X*W=H提取特征也是调整W权重参数。这里只是一个维度，对图像R、G、B、3通道都进行特征提取。R、G、B三个通道输入X与W进行内积运算，最后结果之和加b得到输出O的第一个输出值3。输入蓝

Evan_qin_yi_quan·2022-12-03 14:45

AcWing 算法基础课笔记 1.基础算法

AcWing算法基础课笔记1.基础算法排序快速排序基本思想思路讲解快排模板归并排序基本思想思路归并模板二分整数二分基本思想注意点整数二分模板浮点数二分基本思想浮点数二分模板高精度前置知识：大整数的存储两个大整数相加高精度加法模板两个大整数相减注意点高精度减法模板高精度乘低精度高精度乘低精度模板高精度除以低精度高精度除以低精度模板前缀和与差分前缀和基本原理前缀和模板例题差分基本思想差分模板例题双指针

SYSU_Zhiyuan·2022-12-03 09:40

机器学习2普通knn算法

解析：二、普通knn算法基础1.分布解析2.使用pycharm函数封装的形式运行KNN算法3.使用scikit-learn中的knn三、普通KNN小结KNN算法-k近邻算法（k-NearestNeighbors

淅淅同学·2022-12-02 10:22

必备算法基础——神经网络

线性函数（也叫得分函数）：输入图像经过一个函数映射得到图像属于每个类别的得分，x为图像数据矩阵，W表示属于某个类别的权重参数。划分10个类别，W1表示属于猫类别的权重，W1*x表示属于猫的得分，W2、W3.....依次类推。“b”属于一个偏置项，用来微调，表示对于得到的10个类别都要进行微调。权重参数W对结果起决定性作用。假设输入图像xi有4个像素点，划分为三个类别cat、dog、ship；W1的

Evan_qin_yi_quan·2022-12-01 20:22

2020年算法工程师技术路线图

本文从工程基础、算法基础、算法工程交叉、工程深入方向、算法深入方向等方面给出建议，并设计了自我考核模块，帮助大家查漏补缺，自我

stay_foolish12·2022-12-01 17:09

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