hidden markov model markov model: 把一个总随机过程看成一系列状态的不断转移, 其特性主要使用转移概率来表示. HMM:认为模型的状态是不可观测的(hidden), 能观测的只是它表现出的一些观测值. MM 的观测序列本身就是状态序列 HMM 的观测序列不是状态序列 设有N个篮子,每个都装了许多彩色小球,小球颜色有M种.现在按下列步骤产生出一个输出符号(颜色)序列:按某个初始概率分步,随机的选定一个篮子,从中随机地取出一个球,记录球的颜色作为第一个输出符号,并把球

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

实现一个算法,寻找字符串中出现次数最少的.并且首次出现位置最前的字符如"cbaacfdeaebb",符合要求的是"f",因为他只出现了一次(次数最少).并且比其他只出现一次的字符(如"d")首次出现的位置最靠前. 空间换时间 var str = 'ksafa;sldfkasddfklwewkelfeerueuruieo2dofjklksafa;sldfkasddfklwewkelfeerueuruieo2dofjkl' function find

[经典算法题]寻找数组中第K大的数的方法总结 责任编辑:admin 日期:2012-11-26   字体:[大 中 小] 打印复制链接我要评论   今天看算法分析是,看到一个这样的问题,就是在一堆数据中查找到第k个大的值.   名称是:设计一组N个数,确定其中第k个最大值,这是一个选择问题,当然,解决这个问题的方法很多,本人在网上搜索了一番,查找到以下的方式,决定很好,推荐给大家.       所谓“第(前)k大数问题”指的是在长度为n(n>=k)的乱序数组中S找出从大到小顺序的第(前)k个数的

算法训练 寻找数组中最大值 时间限制:1.0s 内存限制:512.0MB 提交此题 问题描述 对于给定整数数组a[],寻找其中最大值,并返回下标. 输入格式 整数数组a[],数组元素个数小于1等于100.输出数据分作两行:第一行只有一个数,表示数组元素个数:第二行为数组的各个元素. 输出格式 输出最大值,及其下标 样例输入 3 3 2 1 样例输出 3 0 import java.util.Scanner; public class 寻找数组中的最大值 { public static void

知乎链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/58087261 Linux内核代码中广泛使用了数据结构和算法,其中最常用的两个是链表和红黑树. 链表 Linux内核代码大量使用了链表这种数据结构.链表是在解决数组不能动态扩展这个缺陷而产生的一种数据结构.链表所包含的元素可以动态创建并插入和删除.链表的每个元素都是离散存放的,因此不需要占用连续的内存.链表通常由若干节点组成,每个节点的结构都是一样的,由有效数据区和指针区两部分组成.有效数据区用来存储有效数据信息,而指针区用来

遇到了一个很简单而有意思的问题,可以看出不同的算法策略对这个问题求解的优化过程.问题:寻找数组中的第K大的元素. 最简单的想法是直接进行排序,算法复杂度是O(N*logN).这么做很明显比较低效率,因为不要求别的信息只要计算出第K大的元素.当然,如果在某种情况下需要频繁访问第K大的元素就可以先进行一次排序在直接得出结果. 第一种方式是这样,用选择排序,冒泡法,或者交换排序这类的排序,对前K个元素进行排序.这三种算法也许不是最快的排序算法.但是都有个性质:计算出最大(小)的元素的算法复杂度是O(N

日常操作中常见的排序方法有:冒泡排序.快速排序.选择排序.插入排序.希尔排序等. 冒泡排序是一种简单的排序算法.它重复地走访过要排序的数列,一次比较两个元素,如果他们的顺序错误就把他们交换过来.走访数列的工作是重复地进行直到没有再需要交换,也就是说该数列已经排序完成.这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端. * 冒泡法排序 * 比较相邻的元素.如果第一个比第二个大,就交换他们两个. * 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对.在这一点,最后的元素应

转自:彬彬有礼. 压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 http://blog.csdn.net/jbb0523/article/details/40268943 题目:  压缩感知中的lp球:p范数最优化为什么总会导致一个稀疏的解的原因 ================问题的引出================ 压缩感知中为了解释0范数或1范数最优化为什么总会导致一个稀疏解的原因在解释时经常使用lp球与直线的交点去解释,下面论文中就是这样子解释的: 戴琼海,付长军,

<Java集合详解系列>是我在完成夯实Java基础篇的系列博客后准备开始写的新系列. 这些文章将整理到我在GitHub上的<Java面试指南>仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star.fork哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 什么是红黑树 首先,什么是红黑树呢? 红黑树是一种"平衡的"二叉查找树,它是一种经典高效的算法,能够保证

原文地址 http://blog.csdn.net/silangquan/article/details/18655795?utm_source=tuicool&utm_medium=referral 连续两次面试都问到了红黑树,关键两次都没有答好,这次就完整地来学习整理一下. 没有学习过红黑树的同学请参考: <<Introduction to Algorithms>> Chapter 13 Red-Black Trees Chapter 14 Augmenting Dat

iOS中分页的几种算法 总记录数:totalRecord 每页最大记录数:maxResult 算法一: totalPage = totalRecord % maxResult == 0 ? totalRecord / maxResult : totalRecord / maxResult + 1 ; 算法二:(推荐) totalPage = (totalRecord + maxResult -1) / maxResult;  (其中maxResult  - 1 就是 totalRecord /

<编程之美>284页,问题4.6:桶中取黑白球. 有一个桶,里面有白球.黑球各100个,人们必须按照以下规则把球取出来: 1. 每次从桶中拿两个球: 2. 如果两球同色,再放入一个黑球: 3. 如果两球异色,再放入一个白球: 问:最后桶里面只剩下一个黑球的概率是多少? 于是我开始分析,桶里装球,每次摸球是随机的,所以不能用队列和栈,那就用万能的动态列表来做桶吧.按照题目描述的顺序,写出取球的过程,最后剩的是黑球返回1,白球返回2,其他情况(没球了)返回3,然后根据概率在大数据量下将会趋于稳定的

本文讲一下mahout中kmeans算法和Canopy算法实现原理. 一. Kmeans是一个很经典的聚类算法,我想大家都非常熟悉.虽然算法较为简单,在实际应用中却可以有不错的效果:其算法原理也决定了其比较容易实现并行化. 学习mahout就先从简单的kmeans算法开始学起,就当抛砖引玉了. 1. 首先来简单的回顾一下KMeans算法: (1)   根据事先给定的k值建立初始划分,得到k个Cluster,比如,可以随机选择k个点作为k个Cluster的重心,又或者用其他算法得到的Cluster

以下是在编程面试中排名前10的算法相关的概念,我会通过一些简单的例子来阐述这些概念.由于完全掌握这些概念需要更多的努力,因此这份列表只是作为一个介绍.本文将从Java的角度看问题,包含下面的这些概念: 1. 字符串 如果IDE没有代码自动补全功能,所以你应该记住下面的这些方法. toCharArray() // 获得字符串对应的char数组 Arrays.sort() // 数组排序 Arrays.toString(char[] a) // 数组转成字符串 charAt(int x) // 获得

一.sklearn中自带的回归算法 1. 算法 来自:https://my.oschina.net/kilosnow/blog/1619605 另外,skilearn中自带保存模型的方法,可以把训练完的模型在本地保存成.m文件,方法如下: skilearn保存模型方法 keras也可以把模型保存成.h5文件,方法如下: keras保存模型方法 pybrain可以把模型保存成xml文件,方法如下: pybrain保存模型方法 2. 评价标准 mae(平均绝对误差) 平均绝对误差是绝对误差的平均值,

[CSWS2014 Summer School]互联网广告中的匹配和排序算法-蒋龙(上) Fig19,用到了矩阵,这个我没有听太明白,蒋博士也没有详细说明.不过可以明确的一点就是,我们常说的K-means.聚类等技术都是有实际应用价值的,而且我们日常就在使用. Fig20,这个定向广告,就更加接近推荐系统了,根据用户的特征,来投放特定的广告,这样回报率会高一点. Fig21,这里定向方式,也就是一些特征,可以利用用户的人口属性.地理位置.上网的行为等等.这个重定向,其实大家每天都在接受着重定向广

批标准化(Bactch Normalization,BN)是为了克服神经网络加深导致难以训练而诞生的,随着神经网络深度加深,训练起来就会越来越困难,收敛速度回很慢,常常会导致梯度弥散问题(Vanishing Gradient Problem). 统计机器学习中有一个经典的假设:Source Domain 和 Target Domain的数据分布是一致的.也就是说,训练数据和测试数据是满足相同分布的.这是通过训练数据获得的模型能够在测试集上获得好的效果的一个基本保障. Convariate Shi

1.袋中有6红球 3黄球 3绿球,从中取6个球,求所有拿到球的颜色的可能 c(12,6) #include<stdio.h> int main(int argc, char** argv) { ; ; ; ; ; ; i <= yellow; i++) { ; j <= green; j++) { //if () printf(-i-j), i, j); } } }

1.寻找数组中的第二大数 using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Threading.Tasks; namespace ConsoleApplication2 { class Program { static void Main(string[] args) { , , , , , ,,,}; try { Console.WriteLine

1.简介tarjan是一种使用深度优先遍历(DFS)来寻找有向图强连通分量的一种算法. 2.知识准备栈.有向图.强连通分量.DFS. 3.快速理解tarjan算法的运行机制提到DFS,能想到的是通过栈来储存沿途的点,可以找到所有的环.环本身就是联通的,所以环对于强连通分量来说环已经很接近最终答案了.要把找环变成找强连通管分量还要考虑:a.在环外是不是有其他环在这个强连通分量内(极大性) (会被认为是2个环) b.一些不能构成环的点无法被考虑到,而他们本身就是强连通分量 (2不被认为是一个强连通分