同进化算法(见博客<[Evolutionary Algorithm] 进化算法简介>,进化算法是受生物进化机制启发而产生的一系列算法)和人工神经网络算法(Neural Networks,简称NN,神经网络是从信息处理角度对人脑的神经元网络系统进行了模拟的相关算法)一样,群体智能优化算法也属于一种生物启发式方法,它们三者可以称为是人工智能领域的三驾马车(PS:实际上除了上述三种算法还有一些智能算法应用也很广泛,比如模拟金属物质热力学退火过程的模拟退火算法(Simulated Algorithm,…
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残留网络 在介绍最大流算法之前先介绍一下什么是残留网络.残余网络的概念有点类似于集合中的补集概念. 下图是残余网络的样例. 上面的网络是原始网络.以下的网络是计算出的残留网络.残留网络的作用就是用来描写叙述这个网络中还剩下多少能够利用的流量. 流量网络 最大流算法比曾经介绍的算法都要复杂. 网络中的每一条边须要记录容量和当前流量.容量是固定值,是已知条件,而当前流量在计算过程中会一直发生变化.因此,须要建立一个专门的类,用于最大流算法. public class FlowEdge { priva…
关于数据结构等的学习,以及学习算法的感想感悟,听了郝斌老师的数据结构课程,其中他也提到了学习数据结构的或者算法的一些个人见解,我觉的很好,对我的帮助也是很大,算法本就是令人头疼的问题,因为自己并没有学习过算法的系统性的课程,现在还是处于不断摸索的阶段,好多算法题目根本就没有什么思路,导致自己对好多题目都很是头疼,就算是自己做过的一些算法的题目,再次遇到也还是不一定会做出来,他给出的建议就是,看懂别人的程序,然后自己去敲,一定会出错,然后调试,有错误接着调试,一直到没有错误为止,并且要时常的去复习…
TensorFlow Playground http://playground.tensorflow.org 帮助更好的理解,游乐场Playground可以实现可视化训练过程的工具 TensorFlow Playground的左侧提供了不同的数据集来测试神经网络.默认的数据为左上角被框出来的那个.被选中的数据也会显示在最右边的 “OUTPUT”栏下.在这个数据中,可以看到一个二维平面上有红色或者蓝色的点,每一个小点代表了一个样例,而点的颜色代表了样例的标签.因为点的颜色只有两种,所以这是 一个二…
一.kNN算法基础 # kNN:k-Nearest Neighboors # 多用于解决分裂问题 1)特点: 是机器学习中唯一一个不需要训练过程的算法,可以别认为是没有模型的算法,也可以认为训练数据集就是模型本身: 思想极度简单: 应用数学知识少(近乎为零): 效果少: 可以解释机械学习算法使用过程中的很多细节问题 更完整的刻画机械学习应用的流程: 2)思想: 根本思想:两个样本,如果它们的特征足够相似,它们就有更高的概率属于同一个类别: 问题:根据现有训练数据集,判断新的样本属于哪种类型: 方…
之前已经介绍过冒泡排序算法和简单选择排序算法和原理,现在有Js实现. 冒泡排序算法 let dat=[5, 8, 10, 3, 2, 18, 17, 9]; function bubbleSort(data) { for(let i=0;i<data.length-1;i++){ for(let j=0;j<data.length-1-i;j++){ if(data[j]>data[j+1]){ [data[j],data[j+1]]=[data[j+1],data[j]]; } } }…
本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短…
模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温…
1为什么我们需要KNN 现在为止,我们都知道机器学习模型可以做出预测通过学习以往可以获得的数据. 因为KNN基于特征相似性,所以我们可以使用KNN分类器做分类. 2KNN是什么? KNN K-近邻,是一种简单的机器学习算法,目前被广泛使用分类.KNN做分类基于基于与 将要分类的点 的邻居的类别. KNN 存储所有可以获得的例子,并基于相似性的度量做出分类 (也就是说和仓库里的特征进行对比,谁相近 就判为哪一类.) k在KNN中是一个参数,指的是在多数表决过程中要包括的最近的邻居的数量(这里的意思…