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算法理解
使用R语言进行决策树建模
关于决策树的理解及自定义代码实现请参考我的另一个博客:数据挖掘常用
算法理解
与R语言实现(系列待完成)本次技能点:训练集和测试集的选取决策树构建与减值决策树的print和plot预测值与实际值关系描述用到的函数或包
Gavin姓陈
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2018-04-06 16:03
数据分析-算法
模型
数据分析-R
R语言与数据挖掘
【分类算法】BP神经网络
算法理解
与实现
一、模型理解本次介绍的主要为BP神经网络,是ANN(ArtificalNeuralNetworks)神经网络中的一种。BP即为前馈的意思,即输入节点只跟前边的隐藏层或者输出节点向前发生关系。这是一种预测模型,能根据已有的学习集训练出模型,根据预测集中的x1,x2,x3预测Y的值。在下边的博客中,详细介绍了BP神经网络的算法:https://blog.csdn.net/google19890102/
Gavin姓陈
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2018-04-04 22:42
数据分析-算法
模型
汉诺塔详解(初)
并且规定,在小圆盘上不能放大圆盘,在三根柱子之间一次只能移动一个圆盘,利用函数,实现N片盘的汉诺塔的移动步骤
算法理解
:理解1:宏观上我们可以这样理解:要将A上的n个盘子按照要求移动到C上,我们可
A___lei
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2018-03-24 20:59
汉诺塔
函数调用
例题理解
上课笔记
hashcode和equals及哈希
算法理解
因为会设计到很多equal的知识,所以先深入理解一下equals().1.equals()Object类中的默认equals()方法和==是没有区别的,都是判断两个对象是否指向同一个引用,内存地址是否相同,即是否就是一个对象。而string类和integer等,都需要重写equals()方法,用来判断两个对象的值是否相等,而不是内存地址是否相同。所以,如果元素要存储到HashSet集合中,必须覆盖
金老板家的长工
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2018-03-17 12:34
java语言基础
java基础
Xgboost
算法理解
上一篇文章讲述了generalGBDT的模型原理,链接:https://www.jianshu.com/p/943fcb6d651a。本文讲述Xgboost的算法原理。最好的教材是官网的tutorial。有一点不够general的是,tutorial的Loss函数假定为均方误差。本文主要突出Xgboost改进的地方。模型目标函数机器学习问题的本质是数据分布的模型拟合,用数学语言表达就是目标函数的最
phusFuNs
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2018-03-10 15:53
KMP
算法理解
参考这篇博客http://blog.csdn.net/qq_33323162/article/details/52397814加了点文字,有助于自己理解程序员代码面试指南(左程云)读书笔记第九章KMP算法详解(今天听力左程云老师在牛客网上的课,讲的其中一个就是kmp,所以决定把这个过程记下来,巩固学习。)题目:给定两个字符串str和match,长度分别为N和M。实现一个算法,如果字符串str中含有
accumulate_zhang
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2018-03-10 10:37
算法与数据结构
八大排序算法总结与java实现
原文链接:八大排序算法总结与java实现-iTimeTraveler概述因为健忘,加上对各种排序
算法理解
不深刻,过段时间面对排序就蒙了。所以决定对我们常见的这几种排序算法进行统一总结。
MOJY_1825
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2018-02-07 17:32
java
数据结构与算法
关于欧几里得算法及其扩展
2、
算法理解
:假设整数d是a、b的公约数,即d能整除a和b。令r=a%b(a对b取余),则d也是r的一个约数。理解为a中除去b的整数倍部分,剩余的部分也一定是d的整数倍。
Dragon_cxy
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2018-01-27 18:56
算法
RANSAC
算法理解
最早应该是十四讲上见过,在第九章的project中src中的visual_odometry.cpp中,最核心的求解3d-2d的变换中://整个核心就是用这个cv::solvePnPRansac()去求解两帧之间的位姿变化cv::solvePnPRansac(pts3d,pts2d,K,Mat(),rvec,tvec,false,100,4.0,0.99,inliers);当时只是简单的认为是PNP
robinhjwy
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2018-01-26 22:59
算法相关
八大排序算法基础的总结
本文为转载技术博客作者:iTimeTraveler原文链接:八大排序算法总结与java实现概述因为健忘,加上对各种排序
算法理解
不深刻,过段时间面对排序就蒙了。
LayneYao
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2018-01-23 19:46
算法
排序基本算法
反向传播
算法理解
与记录
反向传播(Backpropagation,BP)是用于最小化多层神经网络或深度神经网络中代价函数的神经网络术语。最小化代价函数通常使用梯度下降(gradientdescend),而反向传播算法则是神经网络中有效计算输出关于网络各层参数梯度的一种基于链式求导法则的算法。下面是依据coursera上AndrewWu的斯坦福机器学习课程中关于BP算法的介绍和相关笔记做的记录。1目标要利用梯度下降法最小化
Blateyang
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2017-12-29 15:22
深度学习
Bresenham
算法理解
Bresenhambresenham算法是计算机图形学中为了“显示器(屏幕或打印机)系由像素构成”的这个特性而设计出来的算法,使得在求直线各点的过程中全部以整数来运算,因而大幅度提升计算速度。实现代码这篇文章主要对下面的代码进行解释,如果能够理解下面的代码,完全可以跳过这篇文章。//来源:https://rosettacode.org/wiki/Bitmap/Bresenham%27s_line_
Vicent_Chen
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2017-12-24 17:49
算法
图形学
【决策树】ID3
算法理解
与R语言实现
一、
算法理解
想来想去,还是决定用各大畅销书中的相亲例子来解释什么叫决策树。简单来说,决策树就是根据各种变量,作为输入条件,最终输出决策的过程。
Gavin姓陈
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2017-12-20 18:09
数据分析-算法
模型
数据分析-R
【聚类分析】Kmeans
算法理解
及R语言实现
本文中代码及数据源请访问我的github:https://github.com/HelloMrChen一、基本解释(算法思想、名词解释)算法:1、在总体中随机选择k个值作为初始质心。2、计算每个样本点到每个质心的距离(一般为欧式距离),将每个点指派到最近的质心点,形成K个聚类。3、重新这个簇的样本点的平均值,作为簇的新质心。4、重复2-3直至质心不再发生变化,或者只发生很微小的变化。名词解释:关于
Gavin姓陈
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2017-12-19 14:45
数据分析-算法
模型
数据分析-R
卡尔曼滤波(2)
一、卡尔曼
算法理解
其实如果不去考虑kalman算法是怎么来的,我们只需要知道有下面几个式子就可以了,具体意思可以看wikipedia二卡尔曼滤波算法的实现这里我的算法是运行在avr单片机上的,所以采用的是
JankinBai
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2017-12-15 04:09
BP算法从原理到python实现
BP算法从原理到实践Backpropagation算法的python实现觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~FollowMe博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播
算法理解
的并不是十分的透彻
KenXuZW
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2017-12-12 17:16
算法
深度学习
bp算法
深度学习
Deeplearning
with
Tensorflow
《深入理解Java虚拟机》学习笔记———对GC
算法理解
《深入理解Java虚拟机》学习笔记———对GC
算法理解
在商用Java虚拟机中,由于不同对象存活周期不同,根据存活周期可以分为新生代和老年代,对新生代和老年代采用不同的垃圾回收算法,叫做分代回收算法。
danyi_
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2017-12-12 00:18
学习笔记
《数学建模算法与应用》方法概述
本文仅仅建立一个学习过程中的知识框图,后续会将具体
算法理解
与Matlab实践整理出来。
阿凯就好
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2017-12-10 22:31
数学
八大排序算法总结与Java实现
A7%E6%8E%92%E5%BA%8F%E7%AE%97%E6%B3%95%E6%80%BB%E7%BB%93%E4%B8%8Ejava%E5%AE%9E%E7%8E%B0/概述因为健忘,加上对各种排序
算法理解
不深刻
u013063153
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2017-11-03 01:49
Java
Structure
目标检测
算法理解
:从R-CNN到Mask R-CNN
因为工作了以后时间比较琐碎,所以更多的时候使用onenote记录知识点,但是对于一些算法层面的东西,个人的理解毕竟是有局限的。我一直做的都是图像分类方向,最近开始接触了目标检测,也看了一些大牛的论文,虽然网上已经有很多相关的算法讲解,但是每个人对同一个问题的理解都不太一样,本文主要结合自己的理解做一下记录,也欢迎大家批评指正~在讲解objectdetection算法之前,我们需要明白图像处理领域的
diligent_321
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2017-10-30 21:52
深度学习算法
机器学习(1)-KNN
算法理解
开始弄机器学习了,一点一点学习机器学习中相关的概念和算法。k-NN用来干什么的简单来说,我理解的就是分类,就是根据已知训练集样本的种类,来对测试集样本做一个分类。比如,我有1000张训练样本图片,总共有3个类,然后测试集有500张图片,就可以利用KNN算法根据训练样本的1000个数据来对500张未知分类的样本做一个分类。现在应该了解kNN的用途了吧。2.K-NN算法原理首先要知道,NN(nears
DX_ByYourself
·
2017-09-15 21:39
python
机器学习
机器学习(1)-KNN
算法理解
开始弄机器学习了,一点一点学习机器学习中相关的概念和算法。k-NN用来干什么的简单来说,我理解的就是分类,就是根据已知训练集样本的种类,来对测试集样本做一个分类。比如,我有1000张训练样本图片,总共有3个类,然后测试集有500张图片,就可以利用KNN算法根据训练样本的1000个数据来对500张未知分类的样本做一个分类。现在应该了解kNN的用途了吧。2.K-NN算法原理首先要知道,NN(nears
DX_ByYourself
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2017-09-15 21:39
python
机器学习
FP-Growth
算法理解
第一次接触FP-Growth是在《数据挖掘概念与技术》,当时对它的理解只停留在概念层面。后来又在《机器学习实战》中接触到了它,结合着书中的讲解和代码,跑了点结果,理解加深了一点。最近,工作中需要使用到它,又重新捡起,开始精读和思考,发现收获很大。FP-Growth(FrequentPatternGrowth,频繁模式增长),它比Apriori算法效率更高,在整个算法执行过程中,只需要遍历数据集2次
岱宗雪
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2017-08-23 11:02
Python
机器学习与数据挖掘
torch.optim优化
算法理解
之optim.Adam()
torch.optim是一个实现了多种优化算法的包,大多数通用的方法都已支持,提供了丰富的接口调用,未来更多精炼的优化算法也将整合进来。为了使用torch.optim,需先构造一个优化器对象Optimizer,用来保存当前的状态,并能够根据计算得到的梯度来更新参数。要构建一个优化器optimizer,你必须给它一个可进行迭代优化的包含了所有参数(所有的参数必须是变量s)的列表。然后,您可以指定程序
KGzhang
·
2017-08-22 14:52
深度学习
python中的lambda表达式的闭包的后期绑定和filter()产生的bug
用filter求素数计算素数的一个方法是埃氏筛法,它的
算法理解
起来非常简单:首先,列出从2开始的所有自然数,构造一个
qq_35516657
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2017-08-08 23:46
python
【神经网络与深度学习】读书笔记
结合应用以及实际方法使得整体
算法理解
起来也非常的容易。通过阅读这本书,我对卷积网络的认识以及一些常用的算法都有了比较好的认识。唯一有一点小问题的就是对H
Beryl已存在
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2017-06-28 13:29
神经网络
DPM(Deformable Parts Models)-----目标检测
算法理解
DPM(DeformablePartsModels)翻译成中文是可变型部件模型,是一种用于目标探测的方法。首先说一下什么是目标探测。目标探测概念:我的理解,目标探测就是输入一幅图像,输出该图像中包含的物件以及该物件的位置,或者输入一幅图像,探测该图像中是否有目标物件。所以,总得来说目标探测需要完成两大目标,一是寻找物件的位置,二是识别该物件。目标探测的任务是实现单个目标或多个目标的识别。目标探测应
小脆脆
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2017-05-18 20:26
前端知识理解的笔记
react的diff
算法理解
react利用虚拟dom和diff算法,进行新dom和旧dom的差异计算,再进
_记忆
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2017-05-15 10:00
基于matlab的蚁群
算法理解
%TSP的蚁群算法%%z是2*n的矩阵即为城市的坐标的点functionItsp=AOC(z)%保留每次迭代的最优解%以max(t^a*b^(-b))为依据找最优路径,与保留的最优路径比较x=z(:,1);y=z(:,2);n=30;%城市数目c=100;q=10^(+6);NC=100;r=0.9;%表示轨迹持久性a=1.5;%表示轨迹相对重要性b=2;%能见度相对重要行m=50;%表示蚂蚁数量
AdesKng
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2017-05-02 08:06
CNN学习之旅[2]之第一次加副标题的BP
算法理解
在训练神经网络的算法中,BP算法可以说是经典中的经典。这里所有的激活函数都用Sigmoid,该函数有一个性质f′(x)=f(x)(1−f(x))这个性质等下会用到。yˆ表示训练样例的标签。E表示损失,E=12∑(yˆ−y)2从最基础情况开始说明:最底下一层为输入层,上面一层是输出层,输出层的输入为a,输出为y,偏移量为θ,则y=f(a+θ)设输入层神经元与输出层的权值分别为w1,w2,w2,所以a
LICHAOZHONG_csdn
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2017-04-12 21:04
cnn卷积神经网络
算法
算法理解
之大数相乘问题
前面关于思路介绍引用前辈:http://blog.csdn.net/jinyongqing/article/details/13508577的叙述,因为个人思考觉得前辈的概述精简,也特别符合自己所思考,只是自己还未能总结的如此言简意赅。废话少说,内容如下:所谓大数相乘,就是指数字比较大,相乘的结果超出了基本类型的表示范围,所以这样的数不能够直接做乘法运算。其实乘法运算可以分拆为两步:第一步,是将乘
天天water
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2017-04-12 14:18
算法理解
朴素贝叶斯分类
算法理解
及文本分类器实现
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本文作为分类算法的第一篇,将首先介绍分类问题,对分类问题进行一个正式的定义。然后,介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,通过实例讨论贝叶斯分类中最简单的一种:朴素贝叶斯分类。分类问题综述对于分类问题,其实谁都不会陌生,说我们每个人每天都在执行分类操作一点都不夸张,只是我们没有意识到罢了。例如,当你看到一个陌生
levy_cui
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2017-04-01 17:45
Python
机器学习/数据挖掘
Learning to Track at 100 FPS with Deep Regression Networks 论文理解及应用笔记(一)
GOTURN算法论文翻译及理解云笔记前言:本笔记仅限个人
算法理解
与记忆,不涉及技术/论文相关商业用途。
鱼丸小咖
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2017-03-18 18:59
论文翻译
AdaBoost
算法理解
基于机器学习实战
AdaBoost算法就是用一个数据多次训练一个弱的分类器,但是adaboost分类器主要关注那些以被分离器错分的数据。提高分类错误数据的权重,降低分对数据集的权重。最后把每个分类器集合到一起,然后进行测试。Bagging:是在原始数据集选择S次后得到S个新数据集的一种技术。新数据和原始数据大小想到。新数据是经过原始数据集随机选择一个样本进行替换得到。这个说明新数据集可以有重复的值。当有了数据集的时
yuzhou164
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2017-03-12 17:04
机器学习
KMP算法详解
一直以来对KMP
算法理解
的不是很透彻。看了左神的程序员代码面试指南后感觉基本明白了。
Nickqiao
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2017-03-04 18:34
数据结构
算法
最短路
算法理解
多源最短路(Floyd-Warshall算法):核心代码:for(intp=1;p<=n;p++)for(inti=1;i<=n;i++)for(intj=1;j<=n;j++)dis[i][j]=min(dis[i][p]+dis[p][j],dis[i][j]);理解:此代码是由子问题——“特定点i到特定点j的最短路”扩展成“任意两点间的最短路”问题的。情景(特定点i到特定点j的最短路):我现
Geecky
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2017-02-27 19:15
acm/算法
KMP
算法理解
KMP的由来在KMP算法之前,对文本进行匹配时使用的是朴素模式匹配算法,也就是最简单匹配算法.当然运行效率也是让人深恶痛绝,举个例子:现有长度为n的模式串00001,和长度为m的文本串0000000000000000000000000000000001.按照朴素匹配算法最终时间复杂度为o{(m-n+1)*n}这种有多个0和1重复字符的字符串,匹配模式却仍需要挨个遍历,这是十分糟糕的,所以最终KMP
圣光忏悔
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2017-02-23 11:56
JAVA语言实现二叉树的层次遍历的非递归算法及递归算法
阅读更多总则:1.二叉树遍历:逻辑、具体
算法理解
即可,不必自己写出来.
lengzl
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2017-02-10 09:00
java
算法
KNN
算法理解
一、算法概述1、kNN算法又称为k近邻分类(k-nearestneighborclassification)算法。最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于新的数据则直接和训练数据匹配,如果存在相同属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类。这种方式有一个明显的缺点,那就是很可能无法找到完全匹配的训练记录。kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,
朝圣之路
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2017-02-07 09:05
Data
Mining
快速幂取模(转载+自己理解)
快速幂取模详解很详细的快速幂
算法理解
快速幂取模详解本人新手,在此谢谢本文引用的《快速幂取模算法》作者夜せ︱深万分感谢。很详细的快速幂算法快速幂取模,简单的说,就是快速的求一个幂式的模(余)。
nerd呱呱
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2016-11-22 12:56
acm之路
matlab实现图像滤波——高斯滤波
原理及
算法理解
:高斯滤波就是对整幅图像进行加权平均的过程,每一个像素点的值,都由其本身和邻域内的其他像素值经过加权平均后得到。
yytang1
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2016-10-07 14:44
数字图像
Unity中利用A*算法实现简单寻路
A*
算法理解
A*算法目的在于找到一条能够到达目的地的最短路线,其核心思想是广度优先搜索,以当前格子为中心,遍历周围的格子,通过计算每个格子到达目标点的距离,找出一条能够到达且消耗最小的路径。
NeverMore_Mr
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2016-09-22 22:50
游戏算法
Unity
A星算法
寻路
创建简易地图
一维数组的 K-Means 聚类
算法理解
刚看了这个算法,理解如下,放在这里,备忘,如有错误的地方,请指出,谢谢需要做聚类的数组我们称之为【源数组】需要一个分组个数K变量来标记需要分多少个组,这个数组我们称之为【聚类中心数组】及一个缓存临时聚类中心的数组,我们称之为【缓存聚类中心数组】然后初始化一个K长度的数组,值随机(尽量分布在原数组的更大的区间以便计算),用于和源数组进行比对计算。下面是计算的部分:死循环遍历对源数据进行分组。分组内遍
冰封一夏
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2016-08-29 15:00
iOS 设计模式系列一:策略模式
其中算法族是指一系列算法,可以把
算法理解
为对象的行为(方法)。这里用到了一个设计原则:找出应用中可能需要变化之处,把它们独立出来,不要和那些不需要变化的代码混在一起。
e227f7966522
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2016-08-22 11:20
【
算法理解
】—— 快速排序(三向切分)
前言大家好,依然是天灾依然是随机。本来打算上周末写,但是谁知道上周各种加班,各种忙成汪…终于闲下来,于是开始介绍另一篇之前学习过的算法。写这篇博文的目的有两个:1、在上一篇博文中,并没有针对“快速算法”做一个简单的介绍,所以这里做一个补充;2、想让大家理解一句话:没有最好的算法,只有在不同情况下存在最好的算法。另外,我收到了邮件的反馈,关于我上篇博文的建议。所以我打算在本篇博文改进一下思路。如果有
极度迷惘
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2016-07-04 09:23
算法理解
【
算法理解
】—— 快速排序(三向切分)
前言 大家好,依然是天灾依然是随机。本来打算上周末写,但是谁知道上周各种加班,各种忙成汪…终于闲下来,于是开始介绍另一篇之前学习过的算法。 写这篇博文的目的有两个: 1、在上一篇博文中,并没有针对“快速算法”做一个简单的介绍,所以这里做一个补充; 2、想让大家理解一句话:没有最好的算法,只有在不同情况下存在最好的算法。 另外,我收到了邮件的反馈,关于我
a8336675
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2016-07-04 09:00
优化
算法
快速排序
理解
Kmp
算法理解
Kmp个人理解:Kmp个人理解个人认为要理解kmp首先我们得了解几个概念最长前缀后缀基于最长公共最长前缀后缀匹配next数组的求法通过代码来递推计算next数组next数组的优化完整的kmp代码感谢这篇博文,讲的很详细!个人认为要理解kmp首先我们得了解几个概念:最长前缀后缀:基于最长公共前缀后缀进行匹配next数组通过代码来递推计算next数组next数组的优化完整的kmp代码最长前缀后缀:这个
ACMer_hades
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2016-06-29 15:55
kmp算法
TextRank算法
TextRank
算法理解
TextRank算法TextRank算法基于PageRank,用于为文本生成关键字和摘要。
伊小白
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2016-06-25 00:22
所学整理
【
算法理解
】—— 快速排序 v2.0
前言各位同学大家好,依然是随机依然是天灾…咳咳,走错片场了。本博文主要是叙述了本人最近研究【快速排序】算法时的一些自己的理解,因为【快速排序】算法相对于其他排序算法而言比较复杂,所以今日针对该算法进行一个总结,同时也帮助自己进一步理解该算法。好!直接进入正题。算法源码由于考虑到【快速排序】算法在不同书籍上的实现方式有略微的差距,又担心手敲代码可能由于疏忽打错,所以本人双手截图以示清白。话说上面代码
a8336675
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2016-06-20 09:00
java
算法
快速排序
理解
机器学习算法工程师在做什么?
机器学习不仅仅是模型产生这个问题的原因就是所有人都以为机器学习的模型就是机器学习本身,以为对那些个
算法理解
了就是机器学习的大牛了,但实际上完全不是这样的。模型是谁在玩呢?
cliff_zf
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2016-05-31 10:45
机器学习
算法工程师
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