逻辑回归:问题只有两项,即{0, 1}.一般而言,回归问题是连续模型,不用在分类问题上,且噪声较大,但如果非要引入,那么采用逻辑回归模型. 对于一般训练集: 参数系统为: 逻辑回归模型为:      (sigmoid函数)      参数求解 对于逻辑回归用来分类{0, 1}问题,假设满足伯努利模型: 可以将上式写为一般形式为: 为了得到参数θ,求最大似然估计[2],可以得到: 为了简化问题,采用ln函数,即对数似然,可以得到: 这里为了最大似然估计使参数最大化,有两种方法求解: 采用梯度上升的

考虑到知识的复杂性,连续性,将本算法及应用分为3篇文章,请关注,将在本月逐步发表. 1.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 2.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码 3.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(3)球队实力排名应用与C#代码 Pagerank是Google排名运算法则(排名公式)的一部分,是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法,是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准.在揉合了诸如Title标

KNN算法全名为k-Nearest Neighbor,就是K最近邻的意思. 算法描述 KNN是一种分类算法,其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法过程如下: 1.准备样本数据集(样本中每个数据都已经分好类,并具有分类标签):2.使用样本数据进行训练:3.输入测试数据A:4.计算A与样本集的每一个数据之间的距离:5.按照距离递增次序排序:6.选取与A距离最小的k个点:7.计算前k个点所在类别的出现频率:8.返回前k个点出现频率最高的类别作为A的预测分类. 主要因素 训练集(或

什么是ISP,他的工作原理是怎样的? ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是:扣暗电流(去掉底电流噪声),线性化(解决数据非线性问题),shading(解决镜头带来的亮度衰减与颜色变化),去坏点(去掉se

一.算法介绍 1. 算法是什么 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 2.时间复杂度 在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间.这是一个关于代表算法输入值

RETE算法介绍一. rete概述Rete算法是一种前向规则快速匹配算法,其匹配速度与规则数目无关.Rete是拉丁文,对应英文是net,也就是网络.Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配,利用基于规则的系统的两个特征,即时间冗余性(Temporal redundancy)和结构相似性(structural similarity),提高系统模式匹配效率.二. 相关概念2.1  事实(fact):事实:对象之间及对象属性之间的多元关系.为简单起见,事实用一个三元组来表示:(identifi

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍: (一)建模方法: model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=n,max_depth =m) model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',train

STL 算法介绍 算法概述 算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>和<functional>组成.        <algorithm>是所有STL头文件中最大的一个,其中常用到的功能范围涉及到比较. 交换.查找.遍历操作.复制.修改.反转.排序.合并等等.       <numeric>体积很小,只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数,包括加 法和乘法在序列上的一些操作.       <functional

Levenshtein字符串距离算法介绍 文/开发部 Dimmacro KMP完全匹配算法和 Levenshtein相似度匹配算法是模糊查找匹配字符串中最经典的算法,配合近期技术栏目关于算法的探讨,上期介绍了KMP算法的一些皮毛,收到了同事的一些反馈,本期再接再厉,搜集了一些资料,简单谈谈Levenshtein相似度匹配算法,希望能抛砖引玉. 算法简介: Levenshtein distance最先是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年发明,其原理是两个字符串之间,由

不多说,直接上干货! RFormula算法介绍: RFormula通过R模型公式来选择列.支持R操作中的部分操作,包括‘~’, ‘.’, ‘:’, ‘+’以及‘-‘,基本操作如下: 1. ~分隔目标和对象 2.+合并对象,“+ 0”意味着删除空格 3. :交互(数值相乘,类别二值化) 4.. 除了目标外的全部列 假设a和b为两列: 1.y ~ a + b表示模型y ~ w0 + w1 * a +w2 * b其中w0为截距,w1和w2为相关系数. 2. y ~a + b + a:b – 1表示模型

不多说,直接上干货! VectorSlicer 算法介绍: VectorSlicer是一个转换器,输入特征向量,输出原始特征向量子集.VectorSlicer接收带有特定索引的向量列,通过对这些索引的值进行筛选得到新的向量集. 可接受如下两种索引: 1.整数索引,setIndices(). 2.字符串索引代表向量中特征的名字,此类要求向量列有AttributeGroup,因为该工具根据Attribute来匹配名字字段. 指定整数或者字符串类型都是可以的. 另外,同时使用整数索引和字符串名字也是可

目录 1.TF-IDF算法介绍 (1)TF是词频(Term Frequency) (2) IDF是逆向文件频率(Inverse Document Frequency) (3)TF-IDF实际上是:TF * IDF 2.TF-IDF应用 3.Python3实现TF-IDF算法 4.NLTK实现TF-IDF算法 5.Sklearn实现TF-IDF算法 1.TF-IDF算法介绍       TF-IDF(term frequency–inverse document frequency,词频-逆向文件

采样方法(二)MCMC相关算法介绍及代码实现 2017-12-30 15:32:14 Dark_Scope 阅读数 10509更多 分类专栏: 机器学习   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/Dark_Scope/article/details/78937731 0.引子 书接前文,在采样方法(一)中我们讲到了拒绝采样.重要性采样一系列的蒙特卡洛采样方法,但这些方法在高维空间

一.写随笔的原因:本文接上次的常用的排序算法介绍和在JAVA的实现(一) 二.具体的内容: 3.交换排序 交换排序:通过交换元素之间的位置来实现排序. 交换排序又可细分为:冒泡排序,快速排序 (1)冒泡排序:在要排序的一组数中,对当前还未排好序的范围内的全部数,自上而下对相邻的两个数依次进行比较和调整,让较大的数往下沉,较小的往上冒.即:每当两相邻的数比较后发现它们的排序与排序要求相反时,就将它们互换. 比如有四个数:26,35,28,24,如下图(红色表示排序好的数字): Java代码实现如下

(本文转自:http://www.syphong.cn/52-1.html#) 视频透雾原理加视频增强Retinex算法介绍 -上海凯视力成 钟建军 一. 视频增强的背景 视觉信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的.随着多媒体技术飞速发展,视频图像得到了广泛重视和应用,其应用领域遍及广播电视.医学.保安监控.车场管理.军事及生命科学等方面.视频采集技术与显示技术的提升,使得人们对画质的要求越来越高,但是在各类图像系统中图像的传送和转换(如成像.复制.扫描.传输以

一.算法介绍 1. 算法是什么 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 2.时间复杂度 在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间.这是一个关于代表算法输入值

一.KNN算法介绍 邻近算法,或者说K最邻近(KNN,K-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表.近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法 . k近邻法是一种基本的分类和回归方法,是监督学习方法里的一种常用方法.k近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其k个最近邻的训练实例类别,通过多数表决等方式进行预测. 二.KNN算法核

声明:如需转载请先联系我. 最近学习了k近邻算法,在这里进行了总结. KNN介绍 k近邻法(k-nearest neighbors)是由Cover和Hart于1968年提出的,它是懒惰学习(lazy learning)的著名代表.它的工作机制比较简单: 给定一个测试样本 计算它到训练样本的距离 取离测试样本最近的k个训练样本 "投票法"选出在这k个样本中出现最多的类别,就是预测的结果 距离衡量的标准有很多,常见的有:$L_p$距离.切比雪夫距离.马氏距离.巴氏距离.余弦值等. 什么意思

异常介绍 我们平时在写程序时,无意中(或技术不够),而导致程序运行时出现意外(或异常),对于这个问题, C# 有专门的异常处理程序. 异常处理所涉及到的关键字有 try.catch 和 finally 等,用来处理失败的情况,当然,尽管这些操作也有可能失败,如果你确定需要这样做(一般来说是释放,清理某些资源或记录日志等),就可以尝试这样做. CLR..NET 自身的类库.其它第三方库或者你写的程序代码都有可能会出现异常.当然,你也可以直接使用 throw ,通过显式的形式来进行创建异常. 一种普

你是否在做一款游戏的时候想创造一些怪兽或者游戏主角,让它们移动到特定的位置,避开墙壁和障碍物呢? 如果是的话,请看这篇教程,我们会展示如何使用A星寻路算法来实现它! 在网上已经有很多篇关于A星寻路算法的文章,但是大部分都是提供给已经了解基本原理的高级开发者的. 本篇教程将从最基本的原理讲起.我们会一步步讲解A星寻路算法,幷配有很多图解和例子. 不管你使用的是什么编程语言或者操作平台,你会发现本篇教程很有帮助,因为它在非编程语言的层面上解释了算法的原理.稍后,会有一篇教程,展示如何在Cocos2D

FCM算法是一种基于划分的聚类算法,它的思想就是使得被划分到同一簇的对象之间相似度最大,而不同簇之间的相似度最小.模糊C均值算法是普通C均值算法的改进,普通C均值算法对于数据的划分是硬性的,而FCM则是一种柔性的模糊划分.在介绍FCM具体算法之前我们先介绍一些模糊集合的基本知识. 1 模糊集基本知识 首先说明隶属度函数的概念.隶属度函数是表示一个对象x隶属于集合A的程度的函数,通常记做μA(x),其自变量范围是所有可能属于集合A的对象(即集合A所在空间中的所有点),取值范围是[0,1],即0<=