在春节放假前两天我偶然看到了A\*算法(A\*算法是一个启发式的地图寻路算法),感觉挺有意思.正好放假前也没有什么事情,就花了一个下午写出算法的骨架,节后又花了半天时间完善屏幕输出的细节并且调试完成.该实现只是一时兴起的随手而作,没有考虑性能和扩展性等问题.正在学习A\*算法的朋友可以拿去随便折腾.                               Email: wang.zhigang@hotmail.com                             代码的运行效果如下

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的

C#封装YOLOv4算法进行目标检测 概述 官网:https://pjreddie.com/darknet/ Darknet:[Github] C#封装代码:[Github] YOLO: 是实现实时物体检测的系统,Darknet是基于YOLO的框架 采用C#语言对 YOLOv4 目标检测算法封装,将模型在实际应用系统中落地,实现模型在线远程调用. 环境准备 本章只讲解如何对YOLOv4封装进行详解,具体环境安装过程不做介绍 查看你的GPU计算能力是否支持 >= 3.0:[点击查看] Window

"目标检测"是当前计算机视觉和机器学习领域的研究热点.从Viola-Jones Detector.DPM等冷兵器时代的智慧到当今RCNN.YOLO等深度学习土壤孕育下的GPU暴力美学,整个目标检测的发展可谓是计算机视觉领域的一部浓缩史.整个目标检测的发展历程已经总结在了下图中:(非常感谢mooc网提供的学习视频:https://coding.imooc.com/class/298.html) 图 1. 目标检测发展历程图 可以看出,在2012年之前,在目标检测领域还是以传统手工特征的检

0序 随着移动互联和大数据的拓展越发觉得算法以及模型在设计和开发中的重要性.不管是现在接触比较多的安全产品还是大互联网公司经常提到的人工智能产品(甚至人类2045的的智能拐点时代).都基于算法及建模来处理.     常见的词汇:机器学习.数据建模.关联分析.算法优化等等,而这些种种又都是基于规律的深度开发(也难怪道德经的首篇就提出道可道非常道,名可名非常名的说法),不管是线性还是非线性,总之存在关联关系,而我们最好理解的就是线性关系,简单的用个函数就能解决.比如我们生活中应用的比较的归纳总结,其

一:引入问题 首先看一个表格,下表是某些学生的语文,数学,物理,化学成绩统计: 首先,假设这些科目成绩不相关,也就是说某一科目考多少分与其他科目没有关系,那么如何判断三个学生的优秀程度呢?首先我们一眼就能看出来,数学,物理,化学这三门课的成绩构成了这组数据的主成分(很显然,数学作为第一主成分,因为数据成绩拉的最开). 那么为什么我们能一眼看出来呢? 当然是我们的坐标轴选对了!! 下面,我们继续看一个表格,下标是一组学生的数学,物理,化学,语文,历史,英语成绩统计: 那么这个表我们能一眼看出来吗?

1. 题目描述 Problem Description Leetcode 277. Find the Celebrity Suppose you are at a party with n people (labeled from 0 to n - 1) and among them, there may exist one celebrity. The definition of a celebrity is that all the other n - 1 people know him/h

全文参考<机器学习>-周志华中的5.3节-误差逆传播算法:整体思路一致,叙述方式有所不同: 使用如上图所示的三层网络来讲述反向传播算法: 首先需要明确一些概念, 假设数据集\(X=\{x^1, x^2, \cdots, x^n\}, Y=\{y^i, y^2, \cdots, y^n\}\),反向传播算法使用数据集中的每一个样本执行前向传播,之后根据网络的输出与真实标签计算误差,利用误差进行反向传播,更新权重: 使用一个样本\((x, y)\),其中\(x=(x_1, x_2, \cdots,

目录 工作原理 python实现 算法实战 对mnist数据集进行聚类 小结 附录 工作原理 聚类是一种无监督的学习,它将相似的对象归到同一个簇中.类似于全自动分类(自动的意思是连类别都是自动构建的).K-均值算法可以发现k个不同的簇,且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成.它的工作流程的伪代码表示如下: 创建k个点作为起始质心 当任意一个点的簇分配结果发生改变时 对数据集中的每个数据点 对每个质心 计算质心与数据点之间的距离 将数据点分配到距其最近的簇 对每一个簇,计算簇中所有点的均值并将

K近邻(KNN):分类算法 * KNN是non-parametric分类器(不做分布形式的假设,直接从数据估计概率密度),是memory-based learning. * KNN不适用于高维数据(curse of dimension) * Machine Learning的Python库很多,比如mlpy(更多packages),这里实现只是为了掌握方法 * MATLAB 中的调用,见<MATLAB分类器大全(svm,knn,随机森林等)> * KNN算法复杂度高(可用KD树优化,C中可以用

参考:http://www.cnblogs.com/tornadomeet/archive/2012/03/15/2398769.html MeanShift 算法作为一种基于特征的跟踪方法,基本思想是通过反复迭代搜索特征空间中样本点最密集的区域,搜索点沿着样本点密度增加的方向“漂移”到局部密度极大点.这种通过有限次迭代准确定位目标的方法,有计算量不大的优点,在目标区域已知的情况下完全可以做到实时跟踪.

Machine Learning Algorithms Machine Learning Algorithms (Python and R) 明天考试,今天就来简单写写机器学习的算法 Types Supervised Learning(监督学习) Decision Tree(决策树) Random Forest(随机森林) kNN(k最邻近算法) Logistic Regression(逻辑回归) Unsupervised Learning(非监督学习) Apriori algorithm(关联

tf–idf算法python代码实现 这是我写的一个tf-idf的简单实现的代码,我们知道tfidf=tf*idf,所以可以分别计算tf和idf值在相乘,首先我们创建一个简单的语料库,作为例子,只有四句话,每句表示一个文档 copus=['我正在学习计算机','它正在吃饭','我的书还在你那儿','今天不上班'] 由于中文需要分词,jieba分词是python里面比较好用的分词工具,所以选用jieba分词,文末是jieba的链接.首先对文档进行分词: import jieba copus=['我

tf–idf算法解释 tf–idf, 是term frequency–inverse document frequency的缩写,它通常用来衡量一个词对在一个语料库中对它所在的文档有多重要,常用在信息检索和文本挖掘中. 一个很自然的想法是在一篇文档中词频越高的词对这篇文档越重要,但同时如果这个词又在非常多的文档中出现的话可能就是很普通的词,没有多少信息,对所在文档贡献不大,例如‘的’这种停用词.所以要综合一个词在所在文档出现次数以及有多少篇文档包含这个词,如果一个词在所在文档出现次数很多同时整个

上面只显示代码. 详BP原理和神经网络的相关知识,请参阅:神经网络和反向传播算法推导 首先是前向传播的计算: 输入: 首先为正整数 n.m.p.t,分别代表特征个数.训练样本个数.隐藏层神经元个数.输出 层神经元个数. 当中(1<n<=100,1<m<=1000, 1<p<=100, 1<t<=10). 随后为 m 行,每行有 n+1 个整数.每行代表一个样本中的 n 个特征值 (x 1 , x 2 ,..., x n ) 与样本的 实际观測结果 y.特征值

原创博文,转载请注明出处 利用周六周末的时间把几种基本的排序方法用python实现了一下,废话少说,直接上代码. 本文不注重基础知识的讲解,只做大致的描述,大家如果不清楚概念,自行查找资料. 直接插入排序: 每次从无序表中取出第一个元素,把它插入到有序表的合适位置,使有序表仍然有序. def insert(arr): l = len(arr) for i in range(1,l): if arr[i]<arr[i-1]: temp =arr[i] j=i-1 arr[j+1]=arr[j] j

本文参考http://zoulc001.iteye.com/blog/1186996 广度优先算法介绍 整个的广度优先爬虫过程就是从一系列的种子节点开始,把这些网页中的"子节点"(也就是超链接)提取出来,放入队列中依次进行抓取.被处理过的链接需要放 入一张表(通常称为Visited表)中.每次新处理一个链接之前,需要查看这个链接是否已经存在于Visited表中.如果存在,证明链接已经处理过, 跳过,不做处理,否则进行下一步处理. 初始的URL地址是爬虫系统中提供的种子URL(一般在系统

导读: 随着大数据概念的火热,啤酒与尿布的故事广为人知.我们如何发现买啤酒的人往往也会买尿布这一规律?数据挖掘中的用于挖掘频繁项集和关联规则的Apriori算法可以告诉我们.本文首先对Apriori算法进行简介,而后进一步介绍相关的基本概念,之后详细的介绍Apriori算法的具体策略和步骤,最后给出Python实现代码. 1.Apriori算法简介 Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法.A priori在拉丁语中指"来自以前".当定义问题时,通常会使用先验知识

选择排序算法(Selection Sort)是排序算法的一种初级算法.虽然比较简单,但是基础,理解了有助于后面学习更高深算法,勿以勿小而不为. 排序算法的语言描述: 给定一组物体,根据他们的某种可量化的属性,进行从大到小或从小到大排序. 比如,上体育课的时候,同学们按照身高排队. 排序看起来是一个简单的问题,但针对它的计算机算法有很多,性能各不一样.本文的选择算法即是其中一种. 选择排序算法的语言描述: 选择排序算法是,从一组未排序的物体中,根据某可量化的属性,先选出最小或最大的一个,放到第一个