课程文本分类project SVM算法入门 转自:http://www.blogjava.net/zhenandaci/category/31868.html (一)SVM的简介 支持向量机(Support Vector Machine)是Cortes和Vapnik于1995年首先提出的,它在解决小样本.非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势,并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中[10]. 支持向量机方法是建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小原理基础上的,根据有限的样本信息…

[-] 三角函数计算Cordic 算法入门 从二分查找法说起 减少乘法运算 消除乘法运算 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三角函数表便推出了历史的舞台.但是像我这样的喜欢刨根问底的人,不禁要问计算机又是如何计算三角函数值的呢.最容易想到…

目录 写给嵌入式程序员的循环冗余校验CRC算法入门引导 前言 从奇偶校验说起 累加和校验 初识 CRC 算法 CRC算法的编程实现 前言 CRC校验(循环冗余校验)是数据通讯中最常采用的校验方式.在嵌入式软件开发中,经常要用到CRC 算法对各种数据进行校验.因此,掌握基本的CRC算法应是嵌入式程序员的基本技能.可是,我认识的嵌入式程序员中能真正掌握CRC算法的人却很少,平常在项目中见到的CRC的代码多数都是那种效率非常低下的实现方式. 其实,在网上有一篇介绍CRC 算法的非常好的文章,作者是Ro…

广度/宽度优先搜索(BFS) [算法入门] 1.前言 广度优先搜索(也称宽度优先搜索,缩写BFS,以下采用广度来描述)是连通图的一种遍历策略.因为它的思想是从一个顶点V0开始,辐射状地优先遍历其周围较广的区域,故得名. 一般可以用它做什么呢?一个最直观经典的例子就是走迷宫,我们从起点开始,找出到终点的最短路程,很多最短路径算法就是基于广度优先的思想成立的. 算法导论里边会给出不少严格的证明,我想尽量写得通俗一点,因此采用一些直观的讲法来伪装成证明,关键的point能够帮你get到就好. 2.图的…

由于最近要使用atan2函数,但是时间上消耗比较多,因而网上搜了一下简化的算法. 原帖地址:http://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/8458769 三角函数计算,Cordic 算法入门 三角函数的计算是个复杂的主题,有计算机之前,人们通常通过查找三角函数表来计算任意角度的三角函数的值.这种表格在人们刚刚产生三角函数的概念的时候就已经有了,它们通常是通过从已知值(比如sin(π/2)=1)开始并重复应用半角和和差公式而生成. 现在有了计算机,三…

原文地址:循环冗余校验(CRC)算法入门引导 参考地址:https://en.wikipedia.org/wiki/Computation_of_cyclic_redundancy_checks#References  给出了CRC 计算的详细信息.想要深入学习,可以从这个网址开始.尤其是最后给出的 Reference 各个是精品 http://www.zorc.breitbandkatze.de/crc.html 是个非常有用的网站,文中给出的代码都与那里的结果进行了对比 写给嵌入式程序员的循…

http://blog.csdn.net/warmyellow/article/details/5454943 LDA算法入门 一． LDA算法概述: 线性判别式分析(Linear Discriminant Analysis, LDA),也叫做Fisher线性判别(Fisher Linear Discriminant ,FLD),是模式识别的经典算法,它是在1996年由Belhumeur引入模式识别和人工智能领域的.性鉴别分析的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息…

1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取不到白球,即θ只能有一个值,而且不论你取了多少次,取得白球的概率θ始终都是1/2,即不随观察结果X 的变化而变…

本文转载自:https://www.cnblogs.com/zhoulujun/p/8893393.html 1 贝叶斯方法 长久以来,人们对一件事情发生或不发生的概率,只有固定的0和1,即要么发生,要么不发生,从来不会去考虑某件事情发生的概率有多大,不发生的概率又是多大.而且概率虽然未知,但最起码是一个确定的值.比如如果问那时的人们一个问题:“有一个袋子,里面装着若干个白球和黑球,请问从袋子中取得白球的概率是多少?”他们会想都不用想,会立马告诉你,取出白球的概率就是1/2,要么取到白球,要么取…

引言:刚学习模式识别时,读Earley算法有些晦涩,可能是自己太笨.看了网上各种资料,还是似懂非懂,后来明白了,是网上的前辈们境界太高,写的最基本的东西还是非常抽象,我都领悟不了,所以决定写个白痴版的Earley算法入门,因为有时候第一道坎过不了以纪念第一次的学术充电,第一次的互联网博文. 长话短说,选取的教材是<模式识别原理与应用——李弼程>. 本文分为三部分:一是算法规则介绍,二是算法实例,三是总结后记. 一.Earley算法规则介绍 这里提供算法的规则,下面是图片截图,也提供了文本,均是…