广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数.这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度.监督式学习的例子有:回归.决策树.随机森林.K – 近邻算法.逻辑回归等. 2.非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计.这个算法用在不同的组内聚类分析.这种分析方式被广泛地用来细分

最短路算法&模板 最短路问题是图论的基础问题.本篇随笔就图论中最短路问题进行剖析,讲解常用的三种最短路算法:Floyd算法.Dijkstra算法及SPFA算法,并给出三种算法的模板.流畅阅读本篇博客需要有图论的基础知识,了解什么是图,什么是最短路,以及一些基本语法知识和算法基础. 1.Floyd算法 我个人认为,Floyd算法是三种最短路算法中最简单.最好理解的算法.它的适用范围是任意两点之间的最短路.这一点是其他两种算法(单源最短路)无法比拟的.它的实现思路也很简单:用三重循环,枚举断点.起始

c语言求回文数的三种算法的描述 题目描述 注意:(这些回文数都没有前导0) 1位的回文数有0,1,2,3,4,5,6,7,8,9 共10个: 2位的回文数有11,22,33,44,55,66,77,88,99 共9个: * 请问:n位的回文数有多少个?请编写一个递归函数来解决此问题!!! [输入形式]一行一个正整数,代表多少位 [输出形式]一行一个正整数,代表回文诗的个数 [样例输入]2 [样例输出]9 输入: 3 输出: 90 输入: 5 输出: 900 输入: 10 输出: 90000 输入

转载地址:http://blog.csdn.net/smartbetter/article/details/54017759 有两句话是这么说的: 1)算法和数据结构就是编程的一个重要部分,你若失掉了算法和数据结构,你就把一切都失掉了. 2)编程就是算法和数据结构,算法和数据结构是编程的灵魂. 注意,这可不是我说的,是无数程序员总结的,话说的很实在也很精辟,若想长久可持续发展,多研究算法还是很有必要的,今天我给大家说说加密算法中的对称加密算法,并且这里将教会大家对称加密算法的编程使用.包含DES

本文申明:本文原创,如有转载请申明.数据代码来自实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. Hello,又和大家见面了,今天心情出奇的好,不知道为什么.就是好...此处省略一万字...上一次和大家说了,决策树的理论部分,今天我们就来动手帮助眼科医生做一个系统,让这个系统学会给需要隐形眼睛的用户一个建议,让用户可以知道自己适合哪种眼睛.老规矩,系统先从数据中学习. 一:计算给定数据集的香浓熵 大家还记得我们上

ZeroMQ是一个消息队列网络库,实现网络常用技术封装.在C/S中实现了三种模式,这段时间用python简单实现了一下,感觉python虽然灵活.但是数据处理不如C++自由灵活. 1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP

动态分区分配是根据进程的实际需要,动态的为之分配内存空间.而在实现可变分区分配时,将涉及到分区分配中 所用的数据结构.分区分配算法和分区的分配与内存回收的过程. 分区分配中的数据结构:(1)描述空闲块的数据结构.(2)内存块的描述. #define PROCESS_NAME_LEN 32 //进程名长度 #define MIN_SLICE 10 //最小碎片的大小 #define DEFAULT_MEM_SIZE 1024 //内存大小 #define DEFAULT_MEM_START 0 /

前文提到,对于 InnoDB 来说,随时都可以加锁(关于加锁的 SQL 语句这里就不说了,忘记的小伙伴可以翻一下上篇文章),但是并非随时都可以解锁.具体来说,InnoDB 采用的是两阶段锁定协议(two-phase locking protocol):即在事务执行过程中,随时都可以执行加锁操作,但是只有在事务执行 COMMIT 或者 ROLLBACK 的时候才会释放锁,并且所有的锁是在同一时刻被释放. 并且,行级锁只在存储引擎层实现,而对于 InnoDB 存储引擎来说,行级锁又分三种,或者说有三

最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较:   最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c

Bellman-Ford算法 Bellman-Ford是一种容易理解的单源最短路径算法, Bellman-Ford算法需要两个数组进行辅助: dis[i]: 存储顶点i到源点已知最短路径 path[i]: 存储顶点i到源点已知最短路径上, i的前一个顶点. 若图有n个顶点, 则图中最长简单路径长度不超过n-1, 因此Ford算法进行n-1次迭代确保获得最短路径. Ford算法的每次迭代遍历所有边, 并对边进行松弛(relax)操作. 对边e进行松弛是指: 若从源点通过e.start到达e.sto

最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,当中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,相同地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两数的最大公约数 ③ 若c≠0,则a=b,b=c,再回去运行① 比如求27和15的最大公约数过程为: 27÷15 余1215÷12余312÷3余0

把以前写的一些经验总结汇个总,方便给未来的学弟学妹们做个参考! --------------------------永远爱你们的:Sakura 最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,其中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,同样地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两

FIFO算法 FIFO 算法是一种比较容易实现的算法.它的思想是先进先出(FIFO,队列),这是最简单.最公平的一种思想,即如果一个数据是最先进入的,那么可以认为在将来它被访问的可能性很小.空间满的时候,最先进入的数据会被最早置换(淘汰)掉. FIFO 算法的描述:设计一种缓存结构,该结构在构造时确定大小,假设大小为 K,并有两个功能: set(key,value):将记录(key,value)插入该结构.当缓存满时,将最先进入缓存的数据置换掉. get(key):返回key对应的value值.

1.Request-Reply模式: 客户端在请求后,服务端必须回响应 server: #!/usr/bin/python #-*-coding:utf-8-*- import time import zmq context = zmq.Context() socket = context.socket(zmq.REP) socket.bind("tcp://*:5555") while True: message = socket.recv() print(message) #tim

提到缓存,有两点是必须要考虑的:(1)缓存数据和目标数据的一致性问题.(2)缓存的过期策略(机制).     其中,缓存的过期策略涉及淘汰算法.常用的淘汰算法有下面几种:(1)FIFO:First In First Out,先进先出(2)LRU:Least Recently Used,最近最少使用(3)LFU:Least Frequently Used,最不经常使用      注意LRU和LFU的区别.LFU算法是根据在一段时间里数据项被使用的次数选择出最少使用的数据项,即根据使用次数的差异来决

最小公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,其中一个最小的公倍数是他们的最小公倍数,同样地,若干个整数公有的倍数中最小的正整数称为它们的最小公倍数,维基百科:定义点击打开链接 求最小公倍数算法: 最小公倍数=两整数的乘积÷最大公约数 求最大公约数算法: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两数的最大公约数 ③ 若c≠0,则a=b,b=c,再回去执行① 例如求27和15的最大公约数过程为: 27÷15 余1215÷12余312÷3余0

六度分离 Time Limit: 5000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 1791    Accepted Submission(s): 696 Problem Description 1967年.美国著名的社会学家斯坦利·米尔格兰姆提出了一个名为"小世界现象(small world phenomenon)"的著名假说.大意是说.不论什么2个

标准CRC生成多项式如下表: 名称                     生成多项式                           简记式*                 标准引用   CRC-4                 x4+x+1                              3                         ITU G.704   CRC-8                 x8+x5+x4+1                       0

为了加快处理速度在图像处理算法中,往往需要把彩色图像转换为灰度图像.24为彩色图像每个像素用3个字节表示,每个字节对应着RGB分量的亮度. 当RGB分量值不同时,表现为彩色图像:当RGB分量相同时,变现为灰度图像: 一般来说,转换公式有3中. (1)Gray(i,j)=[R(i,j)+G(i,j)+B(i,j)]/3; (2)Gray(i,j)=0.299*R(i,j)+0.587*G(i,j)+0.144*B(i,j); (3)Gray(i,j)=G(i,j);//从2可以看出G的分量比较大所

注:本文基于windows 1.交互式解释器 配置好环境变量后,命令行中打开,输入python即可,Ctrl+Z退出 命令行选项 当从命令行启动Python时,可以给解释器一些选项,如下: -d    提供调试输出 -o    生成优化的字节码 -s    不导入site模块以在启动时查找python路径 -v    冗余输出(导入语句详细追踪) -m mod    将一个模块以脚本形式运行 -Q opt    运行以命令行字符串形式提交的python脚本 file    从给定的文件运行Pyt

Game Time Limit: 4000/2000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 737    Accepted Submission(s): 305 Problem Description onmylove has invented a game on n × m grids. There is one positive integer on each gri