利用枚举算法实现todoList：把对应项添加的内容列表

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利用枚举算法实现todoList：把对应项添加的内容列表

功能: 点击城市列表项,如果内容列表不存在,则插入点击项: 如果内容列表中已存在,则不插入,然后把内容列表中的对应项放到第一位. HTML代码: <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>枚举算法实现list列表</title> <style> .tag-list a{ text-dec…

首先简单描述一下Apriori算法:Apriori算法分为频繁项集的产生和规则的产生. Apriori算法频繁项集的产生: 令ck为候选k-项集的集合,而Fk为频繁k-项集的集合. 1.首先通过单遍扫描数据集,确定每个项的支持度.一旦完成这一步,就可以得到所有频繁1-项集的集合F1 2.接下来,该算法将使用上一次迭代的发现的频繁(k-1)-项集,产生新的候选k-项集.候选的产生使用apriori-gen函数实现. 3.为了对候选项的支持度的计算,需要再扫描一遍数据集.使用子集函数确定包含在每一个…

机器学习实战（Machine Learning in Action）学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集

机器学习实战(Machine Learning in Action)学习笔记————08.使用FPgrowth算法来高效发现频繁项集关键字:FPgrowth.频繁项集.条件FP树.非监督学习作者:米仓山下时间:2018-11-3机器学习实战(Machine Learning in Action,@author: Peter Harrington)源码下载地址:https://www.manning.com/books/machine-learning-in-actiongit@github.c…

利用神经网络算法的C＃手写数字识别(一)

利用神经网络算法的C#手写数字识别转发来自云加社区,用于学习机器学习与神经网络欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 下载Demo - 2.77 MB (原始地址):handwritten_character_recognition.zip 下载源码 - 70.64 KB (原始地址) :nnhandwrittencharreccssource.zip 介绍这是一篇基于Mike O'Neill 写的一篇很棒的文章:神经网络的手写字符识别(Neural Network for…

利用CORDIC算法计算三角函数

这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\).\(sin(\phi)\)值.参考了这两篇文章[1].[2]. 一般利用MATLAB计算三角函数时,用\(cos\)举例,只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了.但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时,该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢? 有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有的余弦值,然后用查表的方法计算,但随着精度要求的提升,需要存储的…

利用Manacher算法寻找字符串中的最长回文序列（palindrome）

寻找字符串中的最长回文序列和所有回文序列(正向和反向一样的序列,如aba,abba等)算是挺早以前提出的算法问题了,最近再刷Leetcode算法题的时候遇到了一个(题目),所以就顺便写下. 如果用正反向遍历的方法的话时间复杂度将会是O(N^2),而利用Manacher算法将会是O(N),在处理长序列的时候能显著提高速度. 算法原理回文序列的左右是对称的,也就是说在找到一个回文序列的时候,回文序列的右半部份将会是左半部分的镜像,在符合一定条件的时候可以直接判断以当前字符为中心的回文序列的长度以…

机器学习实战 - 读书笔记(12) - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

前言最近在看Peter Harrington写的"机器学习实战",这是我的学习心得,这次是第12章 - 使用FP-growth算法来高效发现频繁项集. 基本概念 FP-growth算法 FP-growth算法的性能很好,只需要扫描两次数据集,就能生成频繁项集.但不能用于发现关联规则. 我想应该可以使用Apriori算法发现关联规则. FP代表频繁模式(Frequent Pattern). 条件模式基(conditional pattern base). 条件模式基是以所查找元素项为结…

在opencv3中实现机器学习算法之：利用最近邻算法（knn)实现手写数字分类

手写数字digits分类,这可是深度学习算法的入门练习.而且还有专门的手写数字MINIST库.opencv提供了一张手写数字图片给我们,先来看看这是一张密密麻麻的手写数字图:图片大小为1000*2000,有0-9的10个数字,每5行为一个数字,总共50行,共有5000个手写数字.在opencv3.0版本中,图片存放位置为 /opencv/sources/samples/data/digits.png 我们首先要做的,就是把这5000个手写数字,一个个截取出来,每个数字块大小为20*20.直接将…

枚举算法总结 coming~^.*

感谢CJ同学监督╭(╯^╰)╮.从放假到现在都木有更新博客了~噶呜~小娘谨记教诲,每天会更新博客==!! 看了一下POJ训练计划,虽然已经零零散散做了40多道题了,还是从头开始整理一下漏掉的知识点.Today is 枚举~! 很多人认为枚举是笨笨的,但是枚举却又总是我们面对算法问题时的第一反应,也比较容易想到,只要用得好,就不会笨. 在任何情况下,选准最合适的对象,无论是枚举还是其他算法思想,都是最最关键的.选准(枚举)对象的根本原因还是在于优化,具体表现为减少求解步骤,缩小求解的解空间,或者是…

【机器学习实战】第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集

第12章使用FP-growth算法来高效发现频繁项集前言在第11章时我们已经介绍了用 Apriori 算法发现频繁项集与关联规则.本章将继续关注发现频繁项集这一任务,并使用 FP-growth 算法更有效的挖掘频繁项集. FP-growth 算法简介一种非常好的发现频繁项集算法. 基于Apriori算法构建,但是数据结构不同,使用叫做 FP树的数据结构结构来存储集合.下面我们会介绍这种数据结构. FP-growth 算法步骤基于数据构建FP树从FP树种挖掘频繁项集…