【算法理论】

FM（Factorization Machines ）特征处理

博客链接：知乎，讲解的比较好https://zhuanlan.zhihu.com/p/37963267算法理论：https://www.cnblogs.com/AndyJee/p/7879765.htmlFM
千寻～·2020-06-27 01:18

批量梯度下降算法及简单Python实现

算法理论为了实现监督学习，假设对于因变量y有自变量x1x2，则有y=θ1x1+θ2x2+θ0θ0是偏移量，令θ0=1，得到：我们再定义误差函数j(θ)（系数为1/2是用来消去后面的2）来表示h(x)与y
silence_winds·2020-06-26 13:37

Lasso算法理论介绍

先看一波过拟合：图中，红色的线存在明显的过拟合，绿色的线才是合理的拟合曲线，为了避免过拟合，我们可以引入正则化。下面可以利用正则化来解决曲线拟合过程中的过拟合发生，存在均方根误差也叫标准误差，即为√[∑di^2/n]=Re，n为测量次数；di为一组测量值与真值的偏差。实际考虑回归的过程中，我们需要考虑到误差项，这个和简单的线性回归的公式相似，而在正则化下来优化过拟合这件事情的时候，会加入一个约束条
sladesha·2020-06-26 13:21

决策树类算法理论

熵：如果一件事有k种可的结果，每种结果的概率为pi（i＝1…k）该事情的信息量：熵越大，随机变量的不确定性越大。信息增益：特征A对训练数据集D的信息增益g(D,A)，定义为集合D的经验熵H(D)与特征A给定条件下的经验条件熵H(D|A)之差换句话说，就是原信息集下的信息量－在A特征条件下的信息集的信息量信息增益越大，信息增多，不确定性减小信息增益率：信息增益率定义:特征A对训练数据集D的信息增益比
sladesha·2020-06-26 13:20

算法面试和实习经验分享

理论基础基本的算法理论，分类、聚类、优化算
立刻有·2020-06-26 09:10

吴恩达机器学习（一）批量梯度下降算法练习

吴恩达机器学习（一）批量梯度下降算法练习批量梯度学习算法理论推导实例总结批量梯度学习算法理论推导吴恩达机器学习课程的第一课中介绍了批量梯度下降算法，本节首先对该算法进行一定的数学推导。
sddfsAv·2020-06-26 07:00

吴恩达机器学习（三）梯度下降算法的解析解

吴恩达机器学习（三）梯度下降算法的解析解随机梯度下降算法理论推导实例总结随机梯度下降算法理论推导由于在课程的讲义中老师已经推导了解析解，此处仅列出结论：θ⃗=(XTX)−1XTy⃗\vec{\theta
sddfsAv·2020-06-26 07:00

约束理论(TOC)的生产计划与排程管理

本文就是浅谈TOC理论的生产计划,从DBR系统的基本原理谈起：(在国外,有些APS软件是基于模拟仿真或基因算法理论的,但有些APS软件却是基于TOC约束理论的,约束理论的计划是APS的一种)。
roslei·2020-06-26 06:13

matlab实现apriori算法源代码实验报告

一、实验目的通过实验，加深数据挖掘中一个重要方法——关联分析的认识，其经典算法为apriori算法，了解影响apriori算法性能的因素，掌握基于apriori算法理论关联分析的原理和方法。
屿水·2020-06-25 21:20

[人工智能] 粒子群优化算法 & 差分进化算法

粒子群优化算法&差分进化算法前言算法理论算法实践可视化前言本次带来粒子群优化算法和差分进化算法，解决单目标连续优化问题。
洋葱_ywc·2020-06-25 05:16

slam2：kf,pf

还好关于slam的中文论文有一大把，许多已经详细说明了slam的历史发展以及各种算法理论，接下来就需要1.slam系统的
someday0898·2020-06-24 23:02

光线追踪(RayTracing)算法理论与实践(二)平面、材质、联合光线与物体求交

提要经过上次的学习，我们已经可以建立一个简单的光线追踪的场景，接下来，我们继续我们的征程。今天要得到的最终效果如下：光线与物体求交在光线追踪算法中，最重要的就是求光线与物体的相交，也就是实现IntersectResultObject::isIntersected(CRay_ray)方法。因为我求得交点之后就可以对该点的像素进行计算，然后显示，后续的很多效果（透明，反射....）还有算法的优化加速，
拳四郎·2020-06-24 22:56

无人驾驶算法学习（六）：多传感器融合MSF算法

文章目录1.引言2.算法理论2.1MSF基本模型2.2预测2.3测量与更新3.核心代码分析4.代码实战1.引言本文的多传感器融合是建立在读懂《Quaternionkinematicsfortheerror-stateKalmanfilter
su扬帆启航·2020-06-24 18:11

深度学习——入门经典案例《波士顿房价预测》深度解析

一、深度学习机器学习算法理论在上个世纪90年代发展成熟，在许多领域都取得了成功应用。
Narutooooooooooooooo·2020-06-24 16:17

机器（深度）学习算法原理与案例实现暨Python 大数据综合应用研修班

共4天8节，讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘
大数据挖掘DT数据分析·2020-06-24 14:26

FPGrowth算法理论

背景：频繁项集挖掘算法用于挖掘经常一起出现的item集合（称为频繁项集），通过挖掘出这些频繁项集，当在一个事务中出现频繁项集的其中一个item，则可以把该频繁项集的其他item作为推荐。比如经典的购物篮分析中啤酒、尿布故事，啤酒和尿布经常在用户的购物篮中一起出现，通过挖掘出啤酒、尿布这个啤酒项集，则当一个用户买了啤酒的时候可以为他推荐尿布，这样用户购买的可能性会比较大，从而达到组合营销的目的。常见
meng676401088·2020-06-24 14:17

hiveSQL常见面试题

小编前几天去面试了一个大数据分析的岗位，学习了几个月信心满满的小编被无情的面试教育了，被教育的不是一些高深的算法理论，而是一些hiveSQL。这些题小编真不是不会，场景都非常熟悉，但就是容易忘。
AI课工场·2020-06-24 00:51

Mean-Shift算法

原文地址：http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/45718593作者：hjimce一、meanshift算法理论Meanshift算法是基于核密度估计的爬山算法
JianzhuWang·2020-06-24 00:53

《Nodejs开发加密货币》之二十四：DPOS机制（分布式共识算法）

但在分布式软件开发中，节点间的互操作，节点行为的统一管理，没有算法理论作为支撑，根本无法实现。所以，要想开发基于分布式网络的加密货币，共识机制无法回避。
imfly·2020-06-23 17:38

机器学习入门书籍导读-高等数学上

我们每周会更新一篇关于机器学习入门书籍的导读文章，会覆盖数学、编程、机器学习算法理论以及机器学习应用这四个板块。希望通过这些导读文章，可以帮助同学们更有针对性的掌握机器学习相关的内容。
李博Garvin·2020-06-23 11:01

人工智能的热门应用-人机交互中的智能计算

作为人工智能的一个重要领域，计算智能因其智能性、并行性和健壮性，具有很好的自适应能力和很强的全局搜索能力，得到了众多研究者的广泛关注，目前已经在算法理论和算法性能方面取得了很多突破性的进展，并且已经被广泛应用于各种领域
cpongo3·2020-06-23 00:09

Android和.NET通用的DES算法

Android和.NET通用的DES算法/***DES算法理论本世纪五十年代以来，密码学研究领域出现了最具代表性的两大成就。
cpcpc·2020-06-23 00:12

计算技术 计算机技术中国图书馆分类号

TP301.4可计算性理论TP301.5计算复杂性理论TP301.6算法理论计算机数学
chm_y·2020-06-22 22:15

【C#代码实战】群蚁算法理论与实践全攻略——旅行商等路径优化问题的新方法...

若干年前读研的时候，学院有一个教授，专门做群蚁算法的，很厉害，偶尔了解了一点点。感觉也是生物智能的一个体现，和遗传算法、神经网络有异曲同工之妙。只不过当时没有实际需求学习，所以没去研究。最近有一个这样的任务，所以就好好把基础研究了一下，驱动式学习，目标明确，所以还是比较快去接受和理解，然后写代码实现就好了。今天就带领大家走近TSP问题以及群蚁算法。机器学习目录：【目录】数据挖掘与机器学习相关算法文
alad64007·2020-06-22 13:43

时间序列算法理论及python实现（1-算法理论部分）

如果你在寻找时间序列是什么？如何实现时间序列？那么请看这篇博客，将以通俗易懂的语言，全面的阐述时间序列及其python实现。就餐饮企业而言，经常会碰到如下问题。由于餐饮行业是胜场和销售同时进行的，因此销售预测对于餐饮企业十分必要。如何基于菜品历史销售数据，做好餐销售预测，以便减少菜品脱销现象和避免因备料不足而造成的生产延误，从而减少菜品生产等待时间，提供给客户更优质的服务，同事可以减少安全库存量，
abc2680014752·2020-06-22 12:38

KMeans++算法理论和实现

https://github.com/Sean16SYSU/MachineLearningImplement简述在Kmeans当中，有两个限制定义在凸欧式空间上，使得在非凸空间上的聚类效果一般，在非欧式空间上无法计算均值点。病态初始化问题，由于初始化完全随机，会使得生成的点收到限制，最后聚类的结果不好第一类问题的主流解决方案就是，转换距离度量的方式，这样能使得做到一定的扩展。但任然没有办法解决非欧
肥宅_Sean·2020-06-22 10:15

Datawhale_计算机视觉基础_图像处理(5)——图像滤波及opencv实现

文章目录一、算法理论介绍1.1均值滤波、方框滤波1.1.1滤波分类1.1.2盒子滤波1.1.3均值滤波1.1.4高斯滤波二、opencv实现一、算法理论介绍1.1均值滤波、方框滤波1.1.1滤波分类线性滤波
Scc_hy·2020-06-22 04:57

Datawhale_计算机视觉基础_图像处理(6)——图像分割/二值化及opencv实现

文章目录一、算法理论介绍1.1最大类间方差法（大津阈值法）1.2自适应阈值二、opencv实现2.1最大类间方差法2.2自适应阈值图像阈值化分割是一种传统的最常用的图像分割方法，因其实现简单、计算量小、
Scc_hy·2020-06-22 04:57

Datawhale_计算机视觉基础_图像处理(7)——边缘检测及opencv实现

文章目录一、什么是边缘检测&如何边缘检测二、算法理论简介2.1Sobel算子2.2canny三、opencv实现3.1Sobel算子3.2Canny算法一、什么是边缘检测&如何边缘检测什么是边缘：边缘是图像强度函数快速变化的地方如何检测边缘
Scc_hy·2020-06-22 04:57

OpenCV—python 自动色彩均衡（ACE）

文章目录一、ACE算法理论1.1ACE算法二、快速ACE算法2.1原理2.2代码演示一、ACE算法理论图像对比度增强的算法在很多场合都有用处，特别是在医学图像中，这是因为在众多疾病的诊断中，医学图像的视觉检查时很有必要的
SongpingWang·2020-06-21 14:27

OpenGL进阶(十三) - GLSL光照（Lighting）

关于光源的原理及数学描述，请参考：光线追踪(RayTracing)算法理论与实践(三)光照方向光源方向光源就两个参数，方向和强度。还是简单的am
weixin_33781606·2020-06-21 10:43

聚类 | KMeans理论与算法实现

KMeans算法理论和代码实现改进，BiKMeans算法理论和代码实现实例，上车点规划抉择，如
邓莎·2020-06-21 07:48

光线追踪(RayTracing)算法理论与实践(一)入门

提要本文先介绍光线追踪的理论,然后着重一步一步来搭建渲染场景,从最基本的向量类开始.采用的语言是c++,利用面向对象的思想,一些基础的线性代数和空间几何的知识也会用到，编程的框架用的是GLFW，渲染用到的是OpenGL。原理光线追踪，简单地说，就是从摄影机的位置，通过影像平面上的像素位置(比较正确的说法是取样(sampling)位置)，发射一束光线到场景，求光线和几何图形间最近的交点，再求该交点的
拳四郎·2020-06-21 04:14

Python大数据综合应用 ：零基础入门机器学习、深度学习算法原理与案例

共4天8节，讲解机器学习和深度学习的模型理论和代码实践，梳理机器学习、深度学习、计算机视觉的技术框架，从根本上解决如何使用模型、优化模型的问题；每次课中，首先阐述算法理论和少量公式推导，然后使用真实数据做数据挖掘
数据分析v·2020-06-20 23:56

Data Mining | 数据挖掘技术基础与进阶

目录1数据挖掘技术基础1.1描述性统计分析2数据挖掘技术进阶2.1数据挖掘算法2.1.1分类一：算法理论层面2.1.2分类二：算法学习方式2.1.3分类三：算法学习任务2.2数据挖掘技术的绩效增益1数据挖掘技术基础
胡小羊·2020-06-09 10:00

【白话机器学习】算法理论+实战之Xgboost算法

在这简单的先捋一捋，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等已发布：【白话机器学习】算法理论
风度78·2020-05-14 00:00

Opencv--边缘检测

二、算法理论介绍Sobel算子推荐：https://blog.csdn.net/qq_29540745/article/details/51918
胡咯吧··2020-05-01 22:17

Python+OpenCV图像处理（二）——几何变换

彩色空间互换Python+OpenCV图像处理（四）——图像滤波Python+OpenCV图像处理（五）——图像阈值和二值化Python+OpenCV图像处理（六）——边缘检测目录二、几何变换2.1简介2.2算法理论
清崎教练·2020-04-23 00:31

深度学习--卷积神经网络--LeNet-5/AlexNet/ZFNet/VGGNet/GoogleNet/ResNet算法理论

目录一卷积神经网络基础1卷积神经网络与传统神经网络的联系1）降低神经网络的复杂性2）提升神经网络的深度3）提升神经网络的鲁棒性2卷积神经网络的主要层次1）InputLayer（数据输入层）2）ConvLayer（卷积层）3）ReLULayer（激活层）4）PoolLayer（池化层，在每个特征图上独立操作）5）FCLayer（全连接层）3卷积神经网络的优缺点1）优点2）缺点4卷积神经网络的训练过程
我是疯子喽·2020-04-18 08:01

sklearn决策树算法总结

决策树算法理论部分可以参考西瓜书，本文主要总结一下决策树算法在sklearn中的一些基本用法。
代码拖拉鸡·2020-04-08 08:31

机器学习-基础篇 经典书籍

本文总结了机器学习的经典书籍，包括数学基础和算法理论的书籍。本文会保持更新，欢迎推荐。入门书单《数学之美》PDF326作者吴军大家都很熟悉。
生活的探路者·2020-04-03 09:37

深入决策树算法

系统讲解了DT算法理论主要内容：1、决策树算法2、Entroy3、InformationGain例图DT一般都是非线性分界面sklearn运行效果图参数的作用min_samples_split一直区分到集合只有两个元素
重新出发_砥砺前行·2020-04-02 09:03

人工智能课第二次

AICar第二次展示报告实现的功能功能介绍目标跟踪算法理论基础我们的算法是基于光流法的。
1c74e5d15fbf·2020-03-27 16:59

【白话机器学习】算法理论+实战之K-Means聚类算法

掌握常用的机器学习算法是非常有必要的，常见的机器学习算法：监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等已发布：【白话机器学习】算法理论
风度78·2020-03-20 19:11

**（汪波）区块链做存证的原理及方式

他拥有20多年互联网及软件开发和管理经验，曾先后在中国和美国多次成功创业，对共识算法理论和代码都有精深造诣，可谓区块链共识算法和P2P网络先行实践者。雷锋网(公众号：雷锋网)已
大圣2017·2020-03-18 11:27

白话机器学习算法理论+实战番外篇之Xgboost

监督学习算法：逻辑回归，线性回归，决策树，朴素贝叶斯，K近邻，支持向量机，集成算法Adaboost等无监督算法：聚类，降维，关联规则,PageRank等我前面已经尝试用最白话的语言完成了一个白话机器学习算法理论
Miracle8070·2020-03-14 16:13

RSA加密

地位:目前地球上最重要的加密算法,毫不夸张的说只要有计算机网络的地方就有RSA算法理论依据：将两个大素数相乘非常容易，但要对这个乘积的结果进行因式分解却非常困难，
HJXu·2020-03-10 21:19

（三）计算机学习系统

MICHELEA.HOYLE）2、网址：www.top500.org，查找最新的有关世界500强高性能计算机的信息；数制的核心思想是用有限个符表示无限多个数；计算机科学与技术学科源于数理逻辑、计算模型、算法理论
小记专家·2020-02-24 07:39

人工智能创业G点在哪里？

明势创始合作伙伴黄明明表示，神经网络学习的概念20世纪五六十年代就有了，当时受制于算法理论和计算能力，神经网络学习难以推进，甚至有人认为研究神经网络学习的人都是骗子。后
外芯房·2020-02-18 14:11

Tecnomatix plant simulation 进阶--生产系统仿真：Plant Simulation应用教程

视频教程一共九章，其中一个章节介绍实验设计方法DOE、遗传算法理论和PlantSimulation的遗传算法工具，其余八章详细讲解八个案例的实现过程，
竹森科技·2020-02-13 10:25
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