暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.             上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.           现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维…

今天来讲点图论的知识,来看看最短路径的一个求法(所有的求法我以后会写,也有可能咕咕咕) 你们都说图看着没意思不好看,那今天就来点情景             暑假,_GC准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,_GC希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.  (好吧它还是图)           上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的(无向图也一样).我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程…

            暑假,小哼准备去一些城市旅游.有些城市之间有公路,有些城市之间则没有,如下图.为了节省经费以及方便计划旅程,小哼希望在出发之前知道任意两个城市之前的最短路程.             上图中有4个城市8条公路,公路上的数字表示这条公路的长短.请注意这些公路是单向的.我们现在需要求任意两个城市之间的最短路程,也就是求任意两个点之间的最短路径.这个问题这也被称为“多源最短路径”问题.           现在需要一个数据结构来存储图的信息,我们仍然可以用一个4*4的矩阵(二维…

找了好久这一篇算是很容易看懂的了  推荐给大家   写的十分清楚   原文作者DF创客社区virtualwiz LZ以前有个小小的理想,就是让手边的MCU自己"思考"起来,写出真正带算法的程序.前段时间做一个比赛项目的过程中,对经典.实用的PID算法有了一点点自己的理解,就写了这些,与大家分享因为LZ想尽办法,试着用最易于理解的语言说清楚原理,不做太多的理论分析.(LZ文学功底不行),所以下面的内容会有不严谨的地方,或者有解释错误的地方.大神们发现了,一定要帮我补充,或者给予批评~~~…

前言 算法是什么?算法就是数学规律.怎么去总结和发现这个规律,就是理解算法的过程. KMP算法的本质是穷举法,而并不是去创造新的匹配逻辑. 以下将搜寻的字符串称为子串(part),以P表示.被搜寻的字符串称为总串(total),以T表示. start代表P串在T串中开始匹配的位置,end代表P串与T串对比字符时的位置 String total = "ababcd"; String part = "abc"; total.contains(part); 部分匹配表 部…

  假设数组含有n个元素,则提取数组中的每一个元素做一次头元素,然后全排列除数组中除第一个元素之外的所有元素,这样就达到了对数组中所有元素进行全排列的得目的.[这句话才是重点!] 比如 1,2,3.的全排列就是分别以1,2,3开始的全排列. 以1开始的全排列也就是2,3.的全排列,(2,3)的全排列就是分别以2和3开始的全排列. 设全排列R(n1,n2,n3.....nn),可以化简为分别以n1,n2,n3……开始的全排列. 即   n1R1(n2,n3.....nn),n2R2(n1,n3..…

文转:http://blog.csdn.net/zxq2574043697/article/details/9451887 一: 最短路径算法 1. 迪杰斯特拉算法 2. 弗洛伊德算法 二: 1. 迪杰斯特拉算法 求从源点到其余各点的最短路径 依最短路径的长度递增的次序求得各条路径 路径长度最短的最短路径的特点: 在这条路径上,必定只含一条弧,并且这条弧的权值最小. 下一条路径长度次短的最短路径的特点: 它只可能有两种情况:或是直接从源点到该点(只含一条弧):或者是从源点经过顶点v1,再到达该顶…

首先定义:待优化参数:  ,目标函数: ,初始学习率 . 而后,开始进行迭代优化.在每个epoch  : 计算目标函数关于当前参数的梯度:  根据历史梯度计算一阶动量和二阶动量:, 计算当前时刻的下降梯度:  根据下降梯度进行更新:  掌握了这个框架,你可以轻轻松松设计自己的优化算法. 一阶动量.二阶动量概念的引入,一个框架纳入所有优化算法,更清晰 一个框架看懂优化算法之异同 SGD/AdaGrad/Adam Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习…

Adam那么棒,为什么还对SGD念念不忘 (1) —— 一个框架看懂优化算法 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了. 不过,当过厨子的都知道,同样的食材,同样的菜谱,但火候不一样了,这出来的口味可是千差万别.火小了夹生,火大了易糊,火不匀则半生半糊. 机器学习也是一样,模型优化算法的选择直接关系到最终模型的性能.有时候效果不好,未必是特征的问题或者模型设计的问题,很可能就是优化算法的问题. 说到优化算…

 转载请联系原文作者 需要获得授权,非法转载 原文作者将享受侵权诉讼 文/不会停的蜗牛(简书作者)原文链接:http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普.以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素…