[机器学习详解]SMO算法剖析 转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/51227754 CSDN−勿在浮沙筑高台 本文力求简化SMO的算法思想,毕竟自己理解有限,无奈还是要拿一堆公式推来推去,但是静下心看完本篇并随手推导,你会迎刃而解的.推荐参看SMO原文中的伪代码. 1.SMO概念 上一篇博客已经详细介绍了SVM原理,为了方便求解,把原始最优化问题转化成了其对偶问题,因为对偶问题是一个凸二次规划问题,这样的凸二次规…

参考网址:图文详解两种算法:深度优先遍历(DFS)和广度优先遍历(BFS) - 51CTO.COM 深度优先遍历(Depth First Search, 简称 DFS) 与广度优先遍历(Breath First Search)是图论中两种非常重要的算法,生产上广泛用于拓扑排序,寻路(走迷宫),搜索引擎,爬虫等,也频繁出现在 leetcode,高频面试题中. 本文将会从以下几个方面来讲述深度优先遍历,广度优先遍历,相信大家看了肯定会有收获. 深度优先遍历,广度优先遍历简介 习题演练 DFS,BFS…

解决区间查询最大值最小值的问题 用 $O(N * logN)$ 的复杂度预处理 查询的时候只要 $O(1)$ 的时间  这个算法是 real 小清新了   有一个长度为 N 的数组进行 M 次查询 可以查询区间最大值和最小值 #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #include <algorithm> #include <cstdio> using namespace…

引自:http://blog.csdn.net/taily_duan/article/details/54584040 人脸对齐之SDM(Supervised Descent Method) 人脸对齐之LBF(Local Binary Features) 人脸识别技术大总结(1):Face Detection & Alignment Real-time Expression Transfer for Facial Reenactment https://www.youtube.com/watch…

非常经典的一道题: N皇后问题: 国际象棋中皇后的势力范围覆盖其所在的行.列以及两条对角线,现在考察如下问题:如何在n x n的棋盘上放置n个皇后,使得她们彼此互不攻击 . 免去麻烦我们这里假定n不是很大... (图片来自百度百科(这是8皇后问题的一种解法)) 某leetcode大犇曾说过:“这个问题和解数独题目有一个很大的共同点,那就是:我都不会.” 好了下面开始分析:(废话警告) 初步判断这问题的特点有: 1.有个场地来放置单位. 2.各个单位之间有制约. 3.没有特殊的数学方法,得把某一个…

遗传学算法概述 从之前转载的博客<非常好的理解遗传算法的例子>中可以知道,遗传学算法主要有6个步骤: 1. 个体编码 2. 初始群体 3. 适应度计算 4. 选择运算 5. 交叉运算 6. 变异运算 这是一个仿生的过程,模仿生物进化和自然选择.在该算法中,个体编码就相当于生物最基本的组成--基因,初始群体就是刚开始那些个原始的生物体. 在恶劣的环境中,适者生存的自然法则将让适应能力更好的生物继续存活繁衍下去,而适应能力差的生物将会被淘汰.因此遗传算法通过计算适应度来模拟这个自然选择的过程,用于…

在使用一些协议通讯的时候,比如Telnet,会有一个字节字节的发送的情景,每次发送一个字节的有用数据,就会产生41个字节长的分组,20个字节的IP Header 和 20个字节的TCP Header,这就导致了1个字节的有用信息要浪费掉40个字节的头部信息,这是一笔巨大的字节开销,而且这种Small packet在广域网上会增加拥塞的出现. 如果解决这种问题? Nagle就提出了一种通过减少需要通过网络发送包的数量来提高TCP/IP传输的效率,这就是Nagle算法 Nagle算法 Nagle算法…

 全排列     给定一个没有重复数字的序列,返回其所有可能的全排列. 示例: 输入: [1,2,3] 输出: [ [1,2,3], [1,3,2], [2,1,3], [2,3,1], [3,1,2], [3,2,1] ] 参考博客:https://blog.csdn.net/summerxiachen/article/details/60579623 思路: 举例 1 2 3 4 1.回想自己大脑里面对1234的全排列的情况.首先固定1,然后对2 3 4进行分类,也就是固定第二个数字,2 …

1.前言 对大量需要分类的文本数据进行标记是一项繁琐.耗时的任务,而真实世界中,如互联网上存在大量的未标注的数据,获取这些是容易和廉价的.在下面的内容中,我们介绍使用半监督学习和EM算法,充分结合大量未标记的样本,以期获得文本分类更高的准确率.本文使用的是多项式朴素贝叶斯作为分类器,通过EM算法进行训练,使用有标记数据以及未标记的数据.研究了多类分类准确率与训练集中未标记数据的比例之间的关系.并探索方法来降低EM过程的计算代价来加速训练.结果显示,半监督EM-NB分类器可以在只给2%标记数据情况…

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第12篇文章,我们一起来看下Kmeans聚类算法. 在上一篇文章当中我们讨论了KNN算法,KNN算法非常形象,通过距离公式找到最近的K个邻居,通过邻居的结果来推测当前的结果.今天我们要来看的算法同样非常直观,也是最经典的聚类算法之一,它就是Kmeans. 我们都知道,在英文当中Means是平均的意思,所以也有将它翻译成K-均值算法的.当然,含义是一样的,都是通过求均值的方式来获取样本的类簇. 既然知道Kmeans算法…

http://www.cnblogs.com/skywang12345/category/455711.html http://www.cnblogs.com/liqiu/p/3302607.html…

由于此篇笔记写于本地,篇幅较大,导出困难,所以将其转换为了图片,方便阅读.…

参考: 1. 郭华阳 - 算法合集之<RMQ与LCA问题>. 讲得很清楚! 2. http://www.cnblogs.com/lazycal/archive/2012/08/11/2633486.html 3. 代码来源yejinru 题意: 有一棵树, 按照顺序给出每条边, 再给出若干对点, 这两点之间的唯一的路( Simple path )上边权加1. 当所有对点处理完后, 按照边的输入顺序输出每条边的权. 思路: LCA问题. 最近公共祖先(Least Common Ancestors…

解析 ST 算法是 RMQ(Range Minimum/Maximum Query)中一个很经典的算法,它天生用来求得一个区间的最值,但却不能维护最值,也就是说,过程中不能改变区间中的某个元素的值.O(nlogn) 的预处理和 O(1) 的查询对于需要大量询问的场景是非常适用的.接下来我们就来详细了解下 ST 算法的处理过程. 比如有如下长度为 10 的数组: 1 3 2 4 9 5 6 7 8 0 我们要查询 [1, 7] 之间的最大值,如果采用朴素的线性查找,复杂度O(n),而 ST 算法却…

目录 一.ST算法 二.ST算法の具体实现 1. 初始化 2. 求出ST表 3. 询问 三.例题 例1:P3865 [模板]ST表 例2:P2880 [USACO07JAN]平衡的阵容Balanced Lineup 一.ST算法 ST算法(Sparse Table Algorithm)是用于解决RMQ问题(区间最值问题,即Range Maximum/Minimum Question)的一种著名算法. ST算法能在复杂度为\(O(NlogN)\)的预处理后,以\(O(1)\)的复杂度在线处理序列区…

KMP算法详解: KMP算法是一种改进的字符串匹配算法,由D.E.Knuth,J.H.Morris和V.R.Pratt(雾)提出的. 对于字符串匹配问题(such as 问你在abababb中有多少个ab串?),朴素的想法是定一个i,从字符串首扫到字符串尾部来枚举字符串位置,找到一个首字符相同的就通过第二层for循环来继续往下一个字符一个字符的匹配. 直到匹配到长度和需要匹配的子串(模式串)长度相等,我们就说找到了一个在原串中的子串并将答案加一,然后继续往下像蜗牛一样的搜索. 有关相似的算法,链…

一.引入 先举一个小栗子. 一数组有 \(n\) 个元素,有 \(m\) 次询问(\(n, m <= 10^5\)).对于每次询问给出 \(l, r\),求出 \([l, r]\)的区间和. 有的同学说,这很简单啊!直接前缀和不就行了吗?确实如此,示例代码如下: int n, m; cin >> n >> m; vector< int > sum( n + 10 ); fill( sum.begin(), sum.end(), 0 ); for ( int i =…

RMQ是英文Range Minimum/Maximum Query的缩写,是询问某个区间内的最值,这里讲一种解法:ST算法 ST算法通常用在要多次(10^6级别)询问区间最值的问题中,相比于线段树,它实现更简单,效率更高,但不支持修改,且一般只能维护最值. ST算法实际上是动规,原理如下: 预处理: 一组数a[1]..a[n],设f[i][j]表示从a[i]到a[i+2^j-1]这个范围中的最值,元素个数为2^j个. 可以分成2部分,即从a[i]至a[i+2^(j-1)-1]与a[i+2^(j-…

kmp算法又称“看毛片”算法,是一个效率非常高的字符串匹配算法.不过由于其难以理解,所以在很长的一段时间内一直没有搞懂.虽然网上有很多资料,但是鲜见好的博客能简单明了地将其讲清楚.在此,综合网上比较好的几个博客(参见最后),尽自己的努力争取将kmp算法思想和实现讲清楚. kmp算法完成的任务是:给定两个字符串O和f,长度分别为n和m,判断f是否在O中出现,如果出现则返回出现的位置.常规方法是遍历a的每一个位置,然后从该位置开始和b进行匹配,但是这种方法的复杂度是O(nm).kmp算法通过一个O(…

python风控评分卡建模和风控常识(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005214003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share [强化学习]Q-Learning详解1.算法思想QLearning是强化学习算法中值迭代的算法,Q即为Q(s,a)就是在某一时刻的 s 状态下(s∈…

本文主要介绍了DES算法的步骤,包括IP置换.密钥置换.E扩展置换.S盒代替.P盒置换和末置换. 安全体系(零)—— 加解密算法.消息摘要.消息认证技术.数字签名与公钥证书 安全体系(二)——RSA算法详解 安全体系(三)——SHA1算法详解 1.DES算法简介 DES算法为密码体制中的对称密码体制,又被称为美国数据加密标准. DES是一个分组加密算法,典型的DES以64位为分组对数据加密,加密和解密用的是同一个算法. 密钥长64位,密钥事实上是56位参与DES运算(第8.16.24.32.40…

Girshick, Ross, et al. “Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation.” Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2014. R-CNN的全称是Region-CNN,它可以说是第一个成功将深度学习应用到目标检测上的算法.后面要讲到的Fast…

转自:AI之路 这篇博客主要介绍SSD算法,该算法是最近一年比较优秀的object detection算法,主要特点在于采用了特征融合. 论文:SSD single shot multibox detector论文链接:https://arxiv.org/abs/1512.02325 算法概述: 本文提出的SSD算法是一种直接预测bounding box的坐标和类别的object detection算法,没有生成proposal的过程.针对不同大小的物体检测,传统的做法是将图像转换成不同的大小,…

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 概率模型有时既含有观测变量(observable variable),又含有隐变量或潜在变量(latent variable),如果仅有观测变量,那么给定数据就能用极大似然估计或贝叶斯估计来估计model参数:但是当模型含有隐变量时,需要一种含有隐变量的概率模型参数估计的极大似然方法估计--EM算法 2…

这篇文章主要介绍了JavaScript模板引擎实现原理详解,本文着重讲解artTemplate模板的实现原理,它采用预编译方式让性能有了质的飞跃,是其它知名模板引擎的25.32 倍,需要的朋友可以参考下 随着 web 发展,前端应用变得越来越复杂,基于后端的 javascript(Node.js) 也开始崭露头角,此时 javascript 被寄予了更大的期望,与此同时 javascript MVC 思想也开始流行起来.javascript 模板引擎作为数据与界面分离工作中最重要一环,越来越受开…

摘自:https://mp.weixin.qq.com/s/GXbFxlExDtjtQe-OPwfokA https://www.cnblogs.com/zhibei/p/9391014.html CRF(Conditional Random Field),即条件随机场.经常被用于序列标注,其中包括词性标注,分词,命名实体识别等领域. Viterbi算法,即维特比算法.是一种动态规划算法用于最可能产生观测时间序列的-维特比路径-隐含状态序列,特别是在马尔可夫信息源上下文.隐马尔科夫模型.条件随机…

这篇文章转载  kooky798 的博客,http://blog.csdn.net/yy374864125/article/details/41349417, 写到这么详细也是没谁了,必须粉一个 1 前言 前端技术的发展是如此之快,各种优秀技术.优秀框架的出现简直让人目不暇接,紧跟时代潮流,学习掌握新知识自然是不敢怠慢. AngularJS是google在维护,其在国外已经十分火热,可是国内的使用情况却有不小的差距,参考文献/网络文章也很匮乏.这里便将我学习AngularJS写成文档,一方面作为…

OSPF 详解 (1) [此博文包含图片] (2013-02-04 18:02:33) 转载 ▼ 标签: 端的 第二 以太 第一个 正在 目录 序言 初学乍练 循序渐进学习OSPF 朱皓 入门之前 了解OSPF 熟悉OSPF 掌握OSPF 精通OSPF OSPF基础试题 李劲松 郭逵 朱皓 选择题 判断题 深入探讨 OSPF FAQ 刘宇 写在前面 OSPF FAQ OSPF中的最短路径算法 陈旭盛 Dijkstra算法介绍 Dijkstra算法的证明 OSPF协议中对Dijkstra算法的使用…

简介 HAProxy提供高可用性.负载均衡以及基于TCP和HTTP应用的代理,支持虚拟主机,它是免费.快速并且可靠的一种解决方案. HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点,这些站点通常又需要会话保持或七层处理. HAProxy运行在当前的硬件上,完全可以支持数以万计的并发连接.并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中, 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上. HAProxy实现了一种事件驱动, 单一进程模型,此模型支持非常大的并发连接数.多进程或多线程模型受内…

python协程详解,gevent asyncio 新建模板小书匠 #协程的概念 #模块操作协程 # gevent 扩展模块 # asyncio 内置模块 # 基础的语法 1.生成器实现切换 [1] import time def func1(): print(1) yield 1 time.sleep(1) print(2) def func2(): g=func1() next(g) func2() ------------结果: 1 [2] import time def func1():…