ACM.算法笔记第15页

采用SMO优化算法训练SVM（实战篇）

算法笔记更新~引入 SVM（支持向量机），相信有一些机器学习基础的朋友对这个算法应该早已耳熟。SVM是现有的机器学习基础算法里较为能扛的一个。

且听风吟~·2022-12-26 16:06

谷歌最新多模态模型CoCa，多项任务取得SOTA效果，ImageNet达到91.0%

来自：圆圆的算法笔记作者：Fareise最近谷歌提出了最新多模态预训练方法CoCa，在图像分类、图文检索、看图说话、VQA等多个任务都取得了SOTA效果。

zenRRan·2022-12-25 17:42

神经网络不收敛的 11 个原因及其解决办法

译文作者：kbsc13联系方式：Github：https://github.com/ccc013知乎专栏：机器学习与计算机视觉，AI论文笔记微信公众号：AI算法笔记前言如果你的神经网络不收

spearhead_cai·2022-12-25 12:09

基于Opencv的字符画自动生成

是第一次尝试类的模式编程具体的原理就是把图像灰度读入，然后再根据灰度值选择合适的字符，不难吧....另外，这是我今年的大作业，要抄的话please等到明年，谢谢...还有，今年寒假学算法，欢迎某位大佬为我的算法笔记指点

ymy－up up·2022-12-23 14:01

【算法笔记】入门篇（1）_入门模拟之简单模拟——PAT B1001 害死人不偿命的（3n+1）猜想

PATB1001害死人不偿命的（3n+1）猜想【题目描述】卡拉兹(Callatz)猜想：对任何一个自然数n，如果它是偶数，那么把它砍掉一半；如果它是奇数，那么把(3n+1)砍掉一半。这样一直反复砍下去，最后一定在某一步得到n=1。卡拉兹在1950年的世界数学家大会上公布了这个猜想，传说当时耶鲁大学师生齐动员，拼命想证明这个貌似很傻很天真的命题，结果闹得学生们无心学业，一心只证(3n+1)，以至于有

编程小白小吴·2022-12-23 07:06

matlab与常见算法笔记

一、绘图基础生成数组的一些方式（1）linspace函数clear;clc;x=linspace(1,4,10);plot(x);%linspace用于产生从1,4的10个等差数组成的向量（2）双冒号表达式x=num1:num2:num3;%表示以num2为步长，生成由[num1,num3]范围内的数组成的*数组*，必有num1,但可以没有num3%而函数作用该数组的结果也是数组，同长度（3）on

robinbird_·2022-12-22 15:14

胡凡《算法笔记》上机实战训练指南 3.1 简单模拟

胡凡《算法笔记》上机实战训练指南3.1持续更新中,菜鸡的刷题笔记…大学到现在了还没咋好好刷过题，该push自己了…文章目录胡凡《算法笔记》上机实战训练指南3.13.1简单模拟【PATB1001】害死人不偿命的

临风而眠·2022-12-22 13:19

图像阴影修复

去模糊算法笔记：去模糊算法笔记_AI视觉网奇的博客-CSDN博客知乎图像修复：CVPR2021论文大盘点-图像修复篇-知乎GeneratingDiverseStructureforImageInpaintingWithHierarchicalVQ-VAE

AI视觉网奇·2022-12-21 14:42

【算法笔记】图的存储

图的存储参考：知乎：Pecco算法学习笔记(3):存图邻接矩阵邻接表邻接矩阵中有大量的元素是0，有大量的空间浪费了，我们希望可以跳过这些0，直达有边的地方。邻接表：用链表存储每一行邻接表的实现方式一：std::vector//图的存储_邻接表#includeusingnamespacestd;constintMAXN=100;//总节点数/*用于存储边的结构体（链表edges[i]中的节点）*to

ZhuYuxi333·2022-12-20 12:11

【算法笔记】最短路径——单源最短路径，Dijsktra算法（贪心算法）

适用条件有向图or无向图非负权（所有边权都⩾\geqslant⩾0）单源最短路径（给定源点s，求s到其他顶点的最短路径）使用到的数据结构集合S：记录所有已经找到最短路径的节点初始时S中只有一个节点S={s}迭代结束时S为所有源点s可以到达的节点的集合此时如果目标节点t不在集合S中，就认为从源点s无法到达t每一轮迭代选出一个新的节点加入集合S中，即每一次迭代都能为一个新的节点找到最短路径数组dist

ZhuYuxi333·2022-12-20 12:11

算法笔记：Kmeans聚类算法简介

算法笔记：Kmeans聚类算法简介1.Kmeans算法简介2.Kmeans算法细节3.Kmeans算法收敛性证明4.Kmeans算法的变体1.cosine距离变体2.点积距离版本5.Kmeans算法实现

Espresso Macchiato·2022-12-19 13:01

python反素数算法优化_桃子的算法笔记——反素数详解（acm/OI）

文章已更新。感谢@stratoes指出此文的错误，另外hdu2521数据存在一些问题。详见题型第三类。再次感谢！——————————————————————做了POJ2286之后，发现题目要求求出1-n因数最多的那个数。一时做题做傻了(orz)没清晰的想到合适的方法，后来想到了是反素数。顺便总结了常见的和反素数有关的题型(个人觉得反素数只是作为题目的某一部分出现)，还请各位dalao轻拍。其实顾名

weixin_39949776·2022-12-18 16:19

计算机网络——DV和LS算法笔记

大前提：认清这两个算法一、距离向量(DV)算法预习：每个路由器维护一个距离矢量（通常是以延时是作变量的）表，然后通过相邻路由器之间的距离矢量通告进行距离矢量表的更新。每个距离矢量表项包括两部分：到达目的结点的最佳输出线路，和到达目的结点所需时间或距离，通信子网中的其它每个路由器在表中占据一个表项，并作为该表项的索引。每隔一段时间，路由器会向所有邻居结点发送它到每个目的结点的距离表，同时它也接收每个

@@老胡·2022-12-18 16:44

《可解释人工智能公开课》—by 同济子豪兄第三章CAM算法笔记

目录CAM算法CAM算法的精妙之处CAM算法的缺点SqueezeNetMachinelearning到MachinteachingCAM算法弱监督：用分类数据集去训练定位模型图1不同标签下网络关注的特点CAM算法的精妙之处对深度学习实现可解释性分析、显著性分析可扩展性强，后续衍生出各种基于CAM的算法每张图片、每个类别，都能生成CAM热力图弱监督定位︰图像分类模型解决定位问题潜在的“注意力机制”使

xuejiang__·2022-12-18 12:01

算法笔记（24）波士顿房价回归及Python代码实现

数据集介绍波士顿房价数据集中有4个键，分别是数据、目标、特征名称和描述。数据集中共有506个样本，每个样本有13个特征变量，后面还有一个叫做中位数的第14个变量，这个变量是业主自住房屋价格的中位数，以千美元为单位，这个变量就是该数据集中的target。数据集介绍使用SVR进行建模先制作训练数据集和测试数据集，用SVR进行建模，用两种核函数Linear和rbf进行对比分析。X,y=boston.da

编程研究坊·2022-12-18 11:27

《可解释人工智能公开课》—by 同济子豪兄第二章ZF算法笔记

目录基于Alexnet上进行改进关于反卷积图像局部相关性分析实验数据视频链接：ZFNet深度学习图像分类算法_哔哩哔哩_bilibili基于Alexnet上进行改进具体的改进效果在图8图1具体改进关于反卷积图2反卷积流程图图3反池化的过程图片例子：右边是最大激活的真实图片（9×9），左边是通过反卷积得到的可视化特征图（让我们了解卷积的时候，神经网络学习到的特征是什么），对应图2的反卷积流程图可以知

xuejiang__·2022-12-16 15:08

logistic_regression算法

、L-BFGS算法)、梯度下降、随机梯度下降等，正文如下，欢迎围观喔~~（我的字迹请大家别吐槽了，已放弃治疗，捂脸~`~）上一篇主要是学习了Logistic回归(LogisticRegression)算法笔记

FanLei_Data·2022-12-16 13:08

算法笔记（7）-朴素贝叶斯算法及Python代码实现

朴素贝叶斯算法有三种类型，分别是贝努利朴素贝叶斯、高斯贝叶斯、多项式朴素贝叶斯。贝叶斯公式贝努利朴素贝叶斯适合于符合贝努利分布的数据集，贝努利分布也称为“二项分布”或者是“0-1分布”。Python代码实现importmatplotlib.pyplotaspltx_min,x_max=X[:,0].min()-0.5,X[:,0].max()+0.5y_min,y_max=X[:,1].min()

编程研究坊·2022-12-16 09:03

【算法笔记】bash博弈（巴什博奕）

基础版抛一道题解释：虽然不想，但是现实总归是现实，Lele始终没有逃过退学的命运，因为他没有拿到奖学金。现在等待他的，就是像FarmJohn一样的农田生涯。要种田得有田才行，Lele听说街上正在举行一场别开生面的拍卖会，拍卖的物品正好就是一块20亩的田地。于是，Lele带上他的全部积蓄，冲往拍卖会。后来发现，整个拍卖会只有Lele和他的死对头Yueyue。通过打听，Lele知道这场拍卖的规则是这样

霎戏谶言·2022-12-16 04:44

一文读懂CTR预估模型的发展历程

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～1.背景CTR预估是搜索、推荐、广告等领域基础且重要的任务，主要目标是预测用户在当前上下文环境下对某一个候选

fareise·2022-12-16 02:33

ICLR 2022 | BEIT论文解读：将MLM无监督预训练应用到CV领域

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～1.BEIT整体介绍今天跟大家聊一聊ICLR2022微软亚研院的一篇工作BEIT:BERTPre-TrainingofImageTransformers

fareise·2022-12-14 10:28

自动驾驶决策规划算法第二章——Apollo EM Planner实践篇

前置学习内容：自动驾驶控制算法【自动驾驶】【零基础】基础自动驾驶控制算法笔记_免费教学录影带的博客-CSDN博客自动驾驶决策规划第一章自动驾驶决策规划算法第一章_免费教学录影带的博客-CSDN博客_自动驾驶五次多项式自动驾驶决策规划第二章

免费教学录影带·2022-12-12 11:38

Transformer提效之路干货笔记——一文梳理各种魔改版本Transformer

来自：圆圆的算法笔记Transformer目前已经成为NLP领域的主流模型，Bert、GPT都是基于Transformer模型结构。同时，Transformer在CV领域也逐渐取得大范围的应用。

zenRRan·2022-12-12 11:41

数学建模算法笔记（手写）

目录一、leslie模型二、多目标规划三、灰色预测四、模糊综合评价五、模拟退火六、时间序列一、leslie模型二、多目标规划三、灰色预测四、模糊综合评价五、模拟退火六、时间序列下面是一些数学建模比赛的小小总结，快要参加比赛的同学可以看看模型假设必须是合理的，需求可以在简化模型方面发挥作用，但模型仍然有意义。模型假设不仅是关于你做什么假设，更重要的是他们为什么做这些假设，也就是假设的有效性。该模型可

ZTLJQ·2022-12-11 15:19

算法笔记（13）数据预处理及Python代码实现

常用数据预处理工具:使用StandardScaler进行数据预处理、使用MinMaxScaler进行数据预处理、使用RobustScaler进行数据预处理、使用Normalizer进行数据预处理。使用StandardScaler进行数据预处理：将所有数据的特征值转换为均值为0，而方差为1的状态，可以确保数据的大小都是一致的，这样更有利于模型的训练。使用MinMaxScaler进行数据预处理：所有数

编程研究坊·2022-12-11 12:13

五花八门的多模态模型如何选择？

微信公众号“圆圆的算法笔记”，定期更新深度学习/CV/NLP/搜推广私人干货笔记~Visual-LanguagePretraining（VLP）是多模态领域的核心研究点之一，也是目前的一个热点研究方向。

fareise·2022-12-10 09:40

优化算法笔记（目录）

优化算法笔记（一）优化算法的介绍优化算法笔记（二）优化算法的分类优化算法笔记（三）粒子群算法（1）优化算法笔记（四）粒子群算法（2）已合并至粒子群算法（1）优化算法笔记（五）粒子群算法（3）已合并至粒子群算法

stronghorse·2022-12-09 20:38

Meta-learning核心思想及近年顶会3个优化方向

如果觉得我的算法分享对你有帮助，欢迎关注我的微信公众号“圆圆的算法笔记”，更多算法笔记和世间万物的学习记录～更多干货都在“圆圆的算法笔记”~Meta-learning可以理解为一种求解问题的工具，下面举一个例子

fareise·2022-12-07 17:42

算法笔记（11）逻辑回归算法及Python代码实现

逻辑回归算法是一种被广泛使用的分类算法，通过训练数据中的正负样本，学习样本特征到样本标签之间的假设函数。逻辑回归假设因变量y服从伯努利分布，而线性回归假设因变量y服从高斯分布。因此与线性回归有很多相同之处，去除Sigmoid映射函数的话，逻辑回归算法就是一个线性回归。优点：（1）适合二分类问题，不需要缩放输入特征；（2）内存资源占用小，因为只需要存储各个维度的特征值;（3）训练速度快；缺点：（1）

编程研究坊·2022-12-05 13:56

优化算法matlab实现（七）差分进化算法matlab实现

1.代码实现不了解差分进化算法可以先看看优化算法笔记（七）差分进化算法实现代码前需要先完成优化算法matlab实现（二）框架编写中的框架

stronghorse·2022-12-04 15:14

算法笔记（4）-K-Means聚类算法及python代码实现

K-Means算法也被称为K-平均或K-均值算法，是一种广泛使用的聚类算法。K-Means算法是基于相似性的无监督的算法，通过比较样本之间的相似性，将较为相似的样本划分到同一类别中。K-Means算法步骤：（1）初始化常数K,随机初始化K个聚类中心；（2）重复计算以下过程，直到聚类中心不再改变；a.计算每个样本与每个聚类中心之间的相似度，将样本划分到最相似的类别中；b.计算划分到每个类别中的所有样

编程研究坊·2022-12-04 14:01

【LeetCode算法笔记-Python(PyCharm运行)】剑指 Offer 35. 复杂链表的复制

剑指Offer35.复杂链表的复制写在开头题目描述题目解析方法一：哈希表算法流程：复杂度分析：Python代码方法二：拼接+拆分算法流程：复杂度分析：Python代码PyCharm调试写在开头今天在学习这个算法的时候一开始很难理解，有点小白地问道，设计这个算法有什么用呢，后来想到，如果需要不改变原链表的前提下对链表进行操作就需要复制一个链表到不同的内存，这样就能保存原链表。在Pycharm上调试的

ONLY_CHRIST·2022-12-04 13:01

自动驾驶决策规划算法第二章——Apollo EM Planner理论篇

前置学习内容：【自动驾驶】【零基础】基础自动驾驶控制算法笔记注意：最好学习前置控制算法，因为决策规划仿真中需要用到决策规划算法第一章链接自动驾驶决策规划算法第一章_免费教学录影带的博客-CSDN博客https

免费教学录影带·2022-12-04 12:15

贪心算法笔记

贪婪者总是一贫如洗——克劳德兰纳斯目录什么是贪心怎样实现例一AC代码例二AC代码总结步骤写在最后什么是贪心360百科里是这样说的：贪婪算法是一种对某些求最优解问题的更简单、更迅速的设计技术。用贪婪法设计算法的特点是一步一步地进行，常以当前情况为基础根据某个优化测度作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间，它采用自顶向下，以迭代的方法做出相继的贪心

gyk1303·2022-12-03 01:20

算法笔记（8）-决策树算法及Python代码实现

决策树既可以用于分类也可以用于回归，它的原理是通过对一系列问题进行if/else推导，最终实现决策。决策树优点(1)可以将模型进行可视化(2)决策树对每个样本特征进行单独处理，不需要对数据进行转换决策树缺点(1)会出现过拟合问题决策树算法Python代码实现clf3=tree.DecisionTreeClassifier(max_depth=5)clf3.fit(X_train,y_train)#

编程研究坊·2022-12-01 21:13

数据挖掘理论与算法笔记

3.数据预处理数据清洗（可以用来清除数据中的噪声，纠正不一致。）数据集成（将数据由多个数据源合并成一个一致的数据存储，如数据仓库。）数据归约（可以通过如聚集、删除冗余特征或聚类来降低数据的规模。）数据变换（（例如，规范化）可以用来把数据压缩到较小的区间，如0.0到1.0，这可以提高涉及距离度量的挖掘算法的准确率和效率。）为何要做数据预处理？真实的数据是非常dirty的。低质量的数据导致低质量的挖掘

525小白菜·2022-12-01 16:36

算法笔记之回溯法(一)——溯洄从之，道阻且长；溯游从之，宛在水中央。

回溯法理论基础回溯法是一种搜索算法，从本质上来说，回溯法是一种穷举法，穷尽其所有可能而举其可行解；尽管回溯法有剪枝等操作，但也只是去除一些明显不可行的部分，仍改变不了回溯法暴力搜索的本质。虽然回溯法是一种暴力求解算法，但很多时候我们也只能选择这种算法。回溯法是以深度优先的方式系统地搜索问题的解，它适用于解一些组合数较大的问题。回溯法可以解决的问题组合问题：从n个数的集合中选出k个数的组合问题排列问

图灵的喵酱·2022-12-01 09:44

算法笔记（5）-K最近邻算法及python代码实现

K最近邻算法既可以用于分类又可以用于回归。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)算法分类的基本原理：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。K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)算法回归的基本原理：当我们使用K最近邻回归计算某个数据点的预测值时，模型会选择离数据点最近的若干个训练数据集中的点，

编程研究坊·2022-11-30 17:01

语音算法笔记（4）——语音识别前沿课题

声明：本专栏文章为深蓝学院《语音算法：前沿与应用》课程个人学习笔记，更多学习资源请咨询深蓝学院相关课程。远场语音识别siri（2011）：近场语音识别echo（亚马逊，2014）：远场语音识别当说话人和麦克风相离3-5米时，可以认为是远场语音识别。困难：1.背景噪声2.扬声器音乐干扰3.麦克风灵敏度4.墙面折射声波5.声波漫射解决方法：1.数据增强——加混响（卷积）、加噪声（时域叠加，调节噪声能量

韬光养晦气·2022-11-30 15:30

一文串起从NLP到CV 预训练技术和范式演进

本文首发于微信公众号：包包算法笔记。包大人班车原创内容分享。主题是深度学习中的预训练技术发展，基本思路是顺着CV和NLP双线的预训练技术发展演进。看他们怎么影响和交织。

风度78·2022-11-30 13:53

ACL 2022 Tutorial解析——知识增强自然语言理解

来自：圆圆的算法笔记NLP预训练模型需要非常大的参数量以及非常多的语料信息，这些都是希望能尽可能多的记住文本中的知识，以此提升下游任务效果。

zenRRan·2022-11-30 01:34

算法笔记-胡凡-两本完整PDF

算法笔记-胡凡-两本完整PDF链接：https://pan.baidu.com/s/1GdTBCbhYwuwc-3Lx2bkLgg?pwd=66jb提取码：66jb

码猿小菜鸡·2022-11-29 13:19

机器学习算法笔记-逻辑回归

逻辑回归（LR）我的理解是，逻辑回归就是以改进的线性回归的方法求分类，改进的内容就是引入了非线性函数，最常用的就是sigmoid函数。如下图就是sigmoid函数，横轴z=0时，纵轴g(z)=0.5，z趋向于负无穷时，g(z)趋向于0，z趋向于正无穷时，g(z)趋向于1。其中z=thetaT*X，g(z)表示概率，逻辑回归目标函数的推导见下图。逻辑回归最经典的是二分类函数，二分类回归常用的损失函数

diudiu~bo·2022-11-28 10:42

机器学习算法笔记：贝叶斯线性回归

文章目录贝叶斯线性回归推断预测参考文献贝叶斯线性回归线性回归当噪声为高斯分布的时候，最小二乘损失导出的结果相当于对概率模型应用MLE，引入参数先验分布是高斯分布，那么MAP的结果相当于岭回归的正则化，如果先验是拉普拉斯分布，那么相当于Lasso的正则化。利用贝叶斯方法来求解参数的后验分布，线性回归的模型假设为：f(x)=wTxy=f(x)+εε∼N(0,σ2)\begin{aligned}f(x)

xiaochengJF·2022-11-27 14:51

算法笔记——每日一题（完结）

算法笔记FromNowToMyDeath前言初级算法1、两数之和7、整数反转9、回文数14、最长公共前缀27、移除元素【拷贝复制】28、实现strStr()【双指针】35、搜索插入位置中级算法2、两数相加

Binary H.·2022-11-27 10:12

《算法笔记》——笔记

算法笔记胡凡曾磊主编机械工业出版社文章目录算法笔记C/C++快速入门提醒memsetsscanf与sprintf引用浮点数的比较圆周率复杂度黑盒测试入门篇(1)——入门模拟入门篇(2)——算法初步排序冒泡排序选择排序插入排序

Derait·2022-11-27 09:36

算法笔记（9）-随机森林算法及Python代码实现

随机森林也被称为随机决策森林，是一种集合学习方法，既可以用于分类，也可以用于回归。随机森林把不同的几棵决策树打包到一块，每棵树的参数都不相同，然后把每棵树预测的结果取平均值，这样既保留决策树们的工作成效，又可以降低过拟合的风险。集合学习算法：把多个机器学习算法综合在一起，制造出一个更大的模型。应用广泛的包括随机森林、梯度上升决策树。优点(1)不需要对数据进行预处理(2)支持并行处理缺点(1)高维数

编程研究坊·2022-11-27 08:15

目标检测 | Deep MANTA 算法笔记

文章目录主要思想系统架构实验：Reference：会议：CVPR2017标题：《DeepMANTA:ACoarse-to-fineMany-TaskNetworkforjoint2Dand3Dvehicleanalysisfrommonocularimage》论文链接：https://arxiv.org/abs/1703.07570本文仅作为个人学习笔记分享，图片来自于论文，如有侵权，请联系删除。

Nani_xiao·2022-11-27 04:00

DeepLab系列算法笔记

DeepLabv1DCNN+CRFBackbone:VGG-16使用了空洞卷积融合了多层次信息，前四个pool层之后都额外接了两个卷积层，和最后一个softmax层concat，有微小的性能提升DeepLabv2移除部分池化操作，使用空洞卷积利用不同膨胀因子的空洞卷积融合多尺度信息—atrousspatialpyramidpooling(ASPP)使用CRFBackbone:ResNetDeepL

柯南道尔的春天·2022-11-25 17:10

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