《算法系列》

球面线性插值(slerp=spherical linear interpolation)

几何算法系列文章四元数支持球形线性插值，也就是当点沿着球体表面移动也可以看做是从一个方位移到另一个方位。
武魂殿001·2022-11-26 02:28

BEV常见的开源算法系列一 | BEV空间的生成

BEV感知的开源数据集分享BEV常见的开源算法系列BEV空间的生成BEV下的多模态融合BEV下的时序融合在本系列中，我们将介绍截至目前为止发布的优秀BEV算法。
整数智能AI研究院·2022-11-24 21:55

BEV常见的开源算法系列二 | BEV下的多模态融合

BEV感知的开源数据集分享BEV常见的开源算法系列BEV空间的生成BEV下的多模态融合BEV下的时序融合在本系列中，我们将介绍截至目前为止发布的优秀BEV算法。
整数智能AI研究院·2022-11-24 21:22

机器学习--神经网络算法系列--梯度下降与随机梯度下降算法

原文：http://www.cnblogs.com/walccott/p/4957098.html梯度下降与随机梯度下降梯度下降法先随机给出参数的一组值，然后更新参数，使每次更新后的结构都能够让损失函数变小，最终达到最小即可。在梯度下降法中，目标函数其实可以看做是参数的函数，因为给出了样本输入和输出值后，目标函数就只剩下参数部分了，这时可以把参数看做是自变量，则目标函数变成参数的函数了。梯度下降每
日有所进·2022-11-23 13:03

python_sklearn机器学习算法系列之K-Means(硬聚类算法)

本文主要目的是通过一段及其简单的小程序来快速学习python中sklearn的K-Means这一函数的基本操作和使用，注意不是用python纯粹从头到尾自己构建K-Means，既然sklearn提供了现成的我们直接拿来用就可以了，当然K-Means原理还是十分重要，这里简单说一下实现这一算法的过程：1)从N个文档随机选取K个文档作为质心2)对剩余的每个文档测量其到每个质心的距离，并把它归到最近的质
weixin_42001089·2022-11-22 10:45

（2）理解预测模型---回归模型

机器学习算法系列（2）：线性回归|FreeWill(plushunter.github.io)回归模型建模流程：初始分析：分析X、Y的分布【单变量：Y是否右偏、X和Y有无异常值】变量选择：观察X和Y之间的关系
north_fish420·2022-11-21 23:39

机器学习算法系列（八）-对数几率回归算法（二）（Logistic Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：对数几率回归算法（一）、共轭梯度法、一点点编程知识一、引言  接上一篇对数几率回归算法（一），其中介绍了优化对数几率回归代价函数的两种方法——梯度下降法（Gradientdescent）与牛顿法（Newton’smethod）。但当使用一些第三方机器学习库时会发现，一般都不会简单的直接使用上述两种方法，而是用的是一些优化版本或是算法的变体。例如前面介绍的在scikit-l
Saisimonzs·2022-11-21 23:29

机器学习算法系列（七）-对数几率回归算法（一）（Logistic Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：线性回归、最大似然估计、一丢丢编程知识一、引言  前面几节我们学习了标准线性回归，然后介绍了三种正则化的方法-岭回归、Lasso回归、弹性网络回归，这些线性模型解决的都是回归的问题。最开始还介绍了两种简单的算法-PLA与口袋算法，他们解决的是分类问题。  那么我们能使用回归的方式来解决分类问题么，答案是肯定的，这就是下面要介绍的模型-对数几率回归算法1（LogisticR
Saisimonzs·2022-11-21 23:58

ROS下自动实现目标检测与跟踪(一)

要想实现自动检测与自动跟踪，第一步要做的就是完成目标的自动检测，这里不多说了，你可以在ROS下搭建自己的目标检测平台，算法基于YOLO系列，SSD系列，两者的改进算法系列都可以，具体选择因个人爱好及项目需求而定
红枣燕麦·2022-11-21 12:06

【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言一
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:23

【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言一
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:23

【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言算法推导总结前言
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:53

【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法

系列文章目录·【算法系列】卡尔曼滤波算法·【算法系列】非线性最小二乘求解-直接求解法·【算法系列】非线性最小二乘求解-梯度下降法·【算法系列】非线性最小二乘-高斯牛顿法·【算法系列】非线性最小二乘-列文伯格马夸尔和狗腿算法文章目录系列文章文章目录前言一
K.Fire浑身是肝·2022-11-20 01:36

机器学习算法系列（二十二）-近似k近邻算法-Annoy（Approximate Nearest Neighbor / ANN）

阅读本文需要的背景知识点：k近邻算法、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们学习了机器学习算法系列（二十一）-k近邻算法（k-NearestNeighbor/kNNAlgorithm），其中介绍了两种查询最近的
Saisimonzs·2022-11-19 01:41

机器学习算法系列（四）- 岭回归算法（Ridge Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：标准线性回归算法、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们学习了机器学习算法系列（三）-标准线性回归算法（StandardLinearRegressionAlgorithm），最后求得标准线性回归的代价函数的解析解
Saisimonzs·2022-11-19 01:10

机器学习算法系列（五）- Lasso回归算法（Lasso Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：线性回归算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言  上一节我们学习了解决多重共线性的一种方法是对代价函数正则化，其中一种正则化的算法叫岭回归算法（RidgeRegressionAlgorithm）。下面我们来学习另一种正则化的算法-La
Saisimonzs·2022-11-19 01:10

机器学习算法系列（十八）-随机森林算法（Random Forest Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：决策树学习算法、一丢丢编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言  前面一节我们学习了一种简单高效的算法——决策树学习算法（DecisionTreeLearningAlgorithm），下面来介绍一种基于决策树的集成学习1算法——随机森林算法2（Ra
Saisimonzs·2022-11-19 01:10

机器学习算法系列（六）- 弹性网络回归算法（Elastic Net Regression Algorithm）

阅读本文需要的背景知识点：岭回归、Lasso回归、一点点编程知识最近笔者做了一个基于人工智能实现音乐转谱和人声分离功能的在线应用——反谱（Serocs），感兴趣的读者欢迎试用与分享，感谢您的支持！serocs.cn一、引言  前面学习了岭回归与Lasso回归两种正则化的方法，当多个特征存在相关时，Lasso回归可能只会随机选择其中一个，岭回归则会选择所有的特征。这时很容易的想到如果将这两种正则化的
Saisimonzs·2022-11-19 00:25

图论算法(4)：图的深度优先遍历 DFS

因为使用了github管理图片，因此如果出现无法加载的情况请【参考资料】imooc波波老师：玩转算法系列–图论精讲面试升职必备（Java版）【往期博客链接】图论算法(1、2)：图的分类、图的基本概念（无向图与有向图
江湖留名·2022-11-17 21:31

魔改YOLOv5算法系列（1）——注意力机制添加

小伙伴们，该如何给YOLOv5算法网络添加注意力：主要改这三个文件：分别是common.py、yolo.py以及以及配置文件.yaml。1.打开common.py，复制粘贴注意力模块例如:卷积注意力CBAMCBAM代码段：classChannelAttention(nn.Module):def__init__(self,in_planes,ratio=16):super(ChannelAttent
爱喝可乐的小小逗·2022-11-15 07:43

优化算法系列-遗传算法（1）——基本理论枯燥版本

1.历史背景（不感兴趣可以跳过）遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法（GeneticAlgorithm）是模拟生物在自然环境中的遗传和进化的过程而形成的自适应全局优化概率搜索算法。1.1858年，7月1日C.R.达尔文与A.R.华莱士在伦敦林奈学会上宣读了关于进化论的论文。后
weixin_30853329·2022-11-10 23:18

EM算法系列--原理

本系列通过如下两部分来讲解EM算法：1.EM算法的原理2.EM算法实际应用--HMMEM算法原理EM算法全称是最大期望算法（Expectation-Maximizationalgorithm,EM），是一类通过迭代进行极大似然估计（MaximumLikelihoodEstimation,MLE）的优化算法，通常作为牛顿迭代法（Newton-Raphsonmethod）的替代用于对包含隐变量（lat
yeqiustu·2022-10-26 07:57

LSTM-CNN-Attention算法系列之一：LSTM提取时间特征

https://www.toutiao.com/a6682630826011656711/2019-04-2216:20:36哈喽，大家好！我，人称神秘小马哥又回来了，不知道大家还记不记得上期我的秘密三叉戟，轻松力压股市三大指数。这期我给大家解密一下我三叉戟的第一根利器，LSTM模型，它在股价预测中更优于传统计量模型，并在语音识别，语言翻译和智能营销等领域，也显示了其强大力量。1、解剖LSTM模型
喜欢打酱油的老鸟·2022-10-26 07:27

EM(Expectation Maximization Algorithm)算法详解(附代码)-----大道至简之机器学习系列---通俗理解EM算法。

☕️本文来自专栏：大道至简之机器学习系列专栏本专栏往期文章：逻辑回归(LogisticRegression)详解(附代码)---大道至简之机器学习算法系列——非常通俗易懂！
尚拙谨言·2022-10-26 07:16

JS算法之回溯法

如下是算法系列的往期文章。文章list整数常规排序算法数组字符串链表栈队列二叉树好了，天不早了，干点正事哇。你能所学到的知识点何为回溯法集合的组合、排列利用回溯算法解决其他问
·2022-09-26 18:19

机器学习算法_[优化算法系列]机器学习\深度学习中常用的优化算法

通俗易懂的讲解机器学习深度学习中一些常用的优化算法，梯度下降法、动量法momentum、Adagrad、RMSProp、Adadelta、Adam，介绍不同算法之间的关联和优缺点，后续会继续分享其他的算法，感兴趣的可以关注一下。大多数机器学习问题最终都会涉及一个最优化问题，只是有的是基于最大化后验概率，例如贝叶斯算法，有的是最小化类内距离，例如k-means，而有的是根据预测值和真实值构建一个损失
weixin_39773239·2022-09-26 16:08

从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络

原从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络2014年11月10日19:04:49v_JULY_v阅读数111811更多分类专栏：30.MachineL&DeepLearning机器学习十大算法系列从贝叶斯方法谈到贝叶斯网络
daihao1413·2022-09-26 10:38

漫画算法系列

漫画算法：什么是红黑树？漫画算法：5分钟搞明白红黑树到底是什么？_zandaoguang的博客-CSDN博客漫画：什么是架构师？漫画：什么是架构师？_程序员小灰的博客-CSDN博客_架构师漫画：什么是八皇后问题？漫画：什么是八皇后问题？_程序员小灰的博客-CSDN博客漫画：程序员的最强大脑漫画：程序员的最强大脑_程序员小灰的博客-CSDN博客漫画：什么是蓝绿部署？漫画：什么是蓝绿部署？_程序员小灰
dllglvzhenfeng·2022-09-25 01:18

CNN+Transformer算法总结（持续更新）

系列文章目录本文总结了2021年以来，所有将CNN与Transformer框架结合的CV算法如有疑问与补充，欢迎评论CNN+Transformer系列算法系列文章目录前言一、Conformer(国科大&
杀生丸变大叔了·2022-09-20 20:04

机器学习算法系列（九）-多分类对数几率回归算法（Multinomial Logistic Regression）

阅读本文需要的背景知识点：对数几率回归算法、一丢丢编程知识一、引言  前面介绍了对数几率回归算法，该算法叫做回归算法，但其实是用来处理分类问题，将数据集分为了两类，用0、1或者是-1、1来表示。现实中不仅仅有二分类问题，同时也有很多是例如识别手写数字0～9等这种多分类的问题，下面我们就来介绍下多分类的对数几率回归算法1（MultinomialLogisticRegressionAlgorithm）
Saisimonzs·2022-09-14 16:46

蓝桥杯算法：广度优先BFS

例题：1.2018年第九届真题全球变暖题目：参考博客：(165条消息)蓝桥杯精选赛题算法系列——全球变暖——BFS_wzyannn的博客-CSDN博客这个博主写的很好，最开始也明白广度优先算法的具体流程是怎样的
dlz456·2022-09-14 10:42

算法系列：异或运算，知识才是生产力！！

一、背景最近刷到一道算法题：找到数组中只出现一次的数字。题目描述是这样的：给定一个非空整数数组，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素说明：你的算法应该具有线性时间复杂度。你可以不使用额外空间来实现吗？示例：输入：[4,1,2,2,1]输出：4在不看说明的情况下，大聪明脑海里立刻就想到了利用对象来存储数组中已出现数字，再出现则delete该数字，最后对象中只
·2022-09-13 15:26

第四章 分类模型-支持向量机SVM知识点详细总结

机器学习算法系列第一章Python/Spark分类模型-逻辑回归知识点详细总结第二章分类模型-决策树知识点详细总结第三章分类模型-随机森林知识点详细总结第四章分类模型-支持向量机SVM知识点详细总结第五章关联分析
柯努力·2022-09-13 07:49

玩转算法系列–图论精讲 面试升职必备（Java版）含源码ppt无mi分xiang

download：玩转算法系列–图论精讲面试升职必备（Java版）含源码ppt无mi分xiang自学it666javapythongoc教你如何用Java获取IP归属。
·2022-09-12 23:17

【一起学数据结构与算法】顺序表的实现

❤️❤️个人主页：摸鱼王胖嘟嘟作品专栏：一起学数据结构与算法系列给大家推荐一款非常火的面试、刷题、学习神器牛客网点击注册一起刷题、学习、讨论收获大厂offer吧！目录前言一、顺序表1.1什么是顺序表？
摸鱼王胖嘟嘟·2022-09-12 11:04

机器学习实战笔记8—随机森林

Python版本3.6机器学习十大算法系列文章：机器学习实战笔记1—k-近邻算法机器学习实战笔记2—决策树机器学习实战笔记3—朴素贝叶斯机
业余狙击手19·2022-09-12 07:51

机器学习算法系列（十六）-非线性支持向量机算法（Non-Linear Support Vector Machine）

阅读本文需要的背景知识点：线性支持向量机、一丢丢编程知识一、引言  前面我们用两节介绍了两种支持向量机模型——硬间隔支持向量机、软间隔支持向量机，这两种模型可以统称为线性支持向量机，下面来介绍另一种支持向量机模型——非线性支持向量机1（Non-LinearSupportVectorMachine）。二、模型介绍  在介绍非线性支持向量机之前，让我们来看如下的线性不可分的数据集：图2-1  图2-1
Saisimonzs·2022-09-12 07:19

机器学习算法系列（十五）-软间隔支持向量机算法（Soft-margin Support Vector Machine）

阅读本文需要的背景知识点：硬间隔支持向量机、松弛变量、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们介绍了一种最基础的支持向量机模型——硬间隔支持向量机，该模型能对线性可分的数据集进行分类，但现实中的数据集往往是线性不可分的，那么这一节我们来介绍支持向量机中的第二种——软间隔支持向量机1（Soft-marginSupportVectorMachine），来解决上面说的数据集线性不可分的问题。二、模型介绍原
Saisimonzs·2022-09-12 07:18

机器学习算法系列（十四）-硬间隔支持向量机算法（Hard-margin Support Vector Machine）

阅读本文需要的背景知识点：拉格朗日乘子法、KKT条件、一丢丢编程知识一、引言  前面一节我们介绍了一种分类算法——朴素贝叶斯分类器算法，从概率分布的角度进行分类。下面我们会花几节来介绍另一种在分类问题中有着重要地位的算法——支持向量机1（SupportVectorMachine/SVM）。  SVM从基础到复杂可以分成三种分别为线性可分支持向量机（也就是硬间隔支持向量机）、线性支持向量机（软间隔支
Saisimonzs·2022-09-12 07:48

数据结构与算法系列一之整数、数组及字符串

前言：由于本人不是科班出身，计算机基础相对薄弱一些，最近在工作之余想系统的学习一下数据结构与算法，主要是通过学习专项突破版的剑指Offer每一部分的典型题目，将每一部分相关的基础内容尽量掌握一下。由于没有太多时间将看过的基础内容都总结整理起来，因此先将题目根据书中的讲解和自己的理解整理一下，后续有时
wydilearn·2022-09-11 14:00

Java 数据结构与算法系列精讲之红黑树

目录概述红黑树红黑树的实现Node类添加元素左旋右旋完整代码概述从今天开始,小白我将带大家开启Java数据结构&算法的新篇章.红黑树红黑树(RedBlackTree)是一种自平衡二叉查找树.如图:红黑树的特征:研究红黑树的每个节点都是由颜色的,非黑即红根节点为黑色每个叶子节点都是黑色的如果一个子节点是红色的,那么它的孩子节点都是黑色的从任何一个节点到叶子节点,经过的黑色节点是一样的红黑树的实现No
·2022-09-02 14:16

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v3

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v1

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:26

轻量级神经网络算法系列文章-MobileNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:55

轻量级神经网络算法系列文章-ShuffleNet v2

4.轻量级神经网络算法目录轻量级神经网络算法4.1各轻量级神经网络算法总结对比4.2SqueezeNet4.3DenseNet4.4Xception4.5MobileNetv14.6IGCV4.7NASNet4.8CondenseNet4.9PNASNet4.10SENet4.11ShuffleNetv14.12MobileNetv24.13AmoebaNet4.14IGCV24.15IGCV34
Mr.小梅·2022-08-31 19:51

[ 数据结构 -- 手撕排序算法第六篇 ] 归并排序（上）--递归方法实现

手撕排序算法系列之第六篇：归并排序（上）从本篇文章开始，我会介绍并分析常见的几种排序，大致包括直接插入排序，冒泡排序，希尔排序，选择排序，堆排序，快速排序，归并排序等。
小白又菜·2022-08-21 09:10

逻辑回归(Logistic Regression)详解(附代码)---大道至简之机器学习算法系列——非常通俗易懂！

（不愿意看我废话的直接跳到正文处(*^▽^*)）很多小伙伴说：逻辑回归？太简单了！我懂的不要不要的，就是sigmoid函数！没毛病，就是sigmoid函数。事实上，大部分机器学习算法，网上不仅有好用的现成的开源包，而且大体原理也能看懂，但是，就我个人理解，学习机器学习算法，最最最重要的是要学会它怎么来的，咋想出来的，它诞生的思路是啥？沿着这个倒推思维去学，不仅快，而且记忆能更加深刻。而至于它的使用
尚拙谨言·2022-08-20 07:04

python机器学习手写算法系列——CBLOF异常检测

对于手写算法系列的文章。有兴趣的可以研究一下代码。时间紧的也可以跳过代码不看。但是，即使你并不想看代码，也建议你来看我的文章。
有数可据·2022-08-19 07:38

机器学习基本算法系列之逻辑回归

写在前面：我将从一个入门者的视角（水平）将机器学习中的常用算法娓娓道来。自身水平确实有限，如果其中有什么错误的话希望大家指出，避免误导大家。然后这是这个系列的第二篇了，对于初学者来说，如果你没看过第一篇，推荐看看机器学习基本算法之线性回归，里面提及到了很多基础的数学知识和一些的机器学习思维，对于理解这篇文章很有帮助，很多机器学习流程化的东西这里就不在具体介绍为什么这样做了，而是直接解释为什么在逻辑
weixin_33836874·2022-08-17 07:05

经典算法系列之（三）：七大查找——二分查找

活动地址：CSDN21天学习挑战赛学习的最大理由是想摆脱平庸，早一天就多一份人生的精彩；迟一天就多一天平庸的困扰。一.什么是二分查找？二分查找也称折半查找（BinarySearch），它是一种效率较高的查找方法。但是，折半查找要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。二.基本思想首先用要查找的关键字key与中间位置的结点的关键字相比较，这个中间结点把线性表分成了两个子表，若比较
飞赴·2022-08-10 11:08
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