最近学习<西瓜书>的集成学习之Boosting算法,看了一个很好的例子(https://zhuanlan.zhihu.com/p/27126737),为了方便以后理解,现在更详细描述一下步骤. AdaBoosting(Adaptive Boosting)算法本质思想如下: 以最大准确率拟合第一个学习器: 第二个需要修正第一个的错误:筛选出错误并把它们放大: 第三个再修正之前的错误: 重复以上步骤,直到学习器数目达事先指定的值,再将这些学习器进行加权结合. 给定数据集如下: 注: 1)y的取值只

转自MD5算法步骤详解 之前要写一个MD5程序,但是从网络上看到的资料基本上一样,只是讲了一个大概.经过我自己的实践,我决定写一个心得,给需要实现MD5,但又不要求很高深的编程知识的童鞋参考.不多说了,直接进入正题. MD5算法是什么,MD5的历史由来等等我都不介绍了,想要了解的童鞋直接百度吧,见谅~~我们直接讲算法步骤.我的事例是对一个字符串进行MD5加密,没有实现对文件的MD5加密,大家看了这个事例之后应该自己能抛砖引玉了.如果想参考完整代码,可以进此查看:http://blog.csdn.

php实现栈的压入.弹出序列(**)(算法步骤)(画图) 一.总结 1.算法步骤:一定要把算法步骤写下来,要不然太浪费时间了,尤其是思维不清晰的时候,尤其是题目有难度的时候,不然的话也非常容易出现低级错误2.画图,把算法步骤画出来 二.php实现栈的压入.弹出序列 题目描述 输入两个整数序列,第一个序列表示栈的压入顺序,请判断第二个序列是否为该栈的弹出顺序.假设压入栈的所有数字均不相等.例如序列1,2,3,4,5是某栈的压入顺序,序列4,5,3,2,1是该压栈序列对应的一个弹出序列,但4,3,5

想去掉latex算法步骤前面的序号,如下 我想去掉每个算法步骤前面的数字序号,1,2,3,因为我已经写了step.我们只需要引用a lgorithmic这个包就可以了,代码如下: \usepackage{algorithmic} \begin{algorithm}[htb] \caption{SDE} \label{alg2} \begin{algorithmic} \STATE Step 1. Compute the covariance matrix $C$ of the current p

这里把按 [1] 推导的BP算法(Backpropagation)步骤整理一下.突然想整理这个的原因是知乎上看到了一个帅呆了的求矩阵微分的方法(也就是 [2]),不得不感叹作者的功力.[1] 中直接使用矩阵微分的记号进行推导,整个过程十分简洁.而且这种矩阵形式有一个非常大的优势就是对照其进行编程实现时非常方便. 但其实用标量计算推导也有一定的好处,比如可以清楚地知道某个权重是被谁所影响的. 前向传播过程:多层Logistic回归 记号约定: $L$:神经网络的层数.输入层不算. $n^l$:第

网上有很多Simple RNN的BPTT(Backpropagation through time,随时间反向传播)算法推导.下面用自己的记号整理一下. 我之前有个习惯是用下标表示样本序号,这里不能再这样表示了,因为下标需要用做表示时刻. 典型的Simple RNN结构如下: 图片来源:[3] 约定一下记号: 输入序列 $\textbf x_{(1:T)} =(\textbf x_1,\textbf x_2,...,\textbf x_T)$ : 标记序列 $\textbf y_{(1:T)}

The Iterative Closest Point (ICP) is an algorithm employed to match two surface representations, such as points clouds or polygon meshes.       Method 1 Optimal transformation:   R represented by Euler angles (3 degrees of freedom)                  

Breaseman算法绘制直线算法公式推导|步骤|程序 BreaseMan算法优点: (1)不必计算直线的斜率,因此不用做除法: (2)不用浮点数,只用整数: (3)制作整数的加减乘除,和乘2操作,乘2操作可以直接用移位运算来处理: (4)BresenMan算法的运算速度非常快. 明白了数学原理,我们很快能确定算法步骤: 1. 输入线段的起点和终点. 2. 判断线段的斜率是否存在(即起点和终点的x坐标是否相同),若相同,即斜率不存在, 只需计算y方向的单位步进(△Y+1次),x方向的坐标保持不变

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

在K-Means聚类算法原理中,我们讲到了K-Means和Mini Batch K-Means的聚类原理.这里我们再来看看另外一种常见的聚类算法BIRCH.BIRCH算法比较适合于数据量大,类别数K也比较多的情况.它运行速度很快,只需要单遍扫描数据集就能进行聚类,当然需要用到一些技巧,下面我们就对BIRCH算法做一个总结. 1. BIRCH概述 BIRCH的全称是利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(Balanced Iterative Reducing and Clustering Using H

最近在看knn算法,顺便敲敲代码. knn属于数据挖掘的分类算法.基本思想是在距离空间里,如果一个样本的最接近的k个邻居里,绝大多数属于某个类别,则该样本也属于这个类别.俗话叫,"随大流". 简单来说,KNN可以看成:有那么一堆你已经知道分类的数据,然后当一个新的数据进入的时候,就开始跟训练里的每个点求距离,然后挑出离这个数据最近的K个点,看看这K个点属于什么类型,然后用少数服从多数的原则,给新数据归类. 该算法的示意图,简单明了: 下面的算法步骤取自于百度文库(文库是一个好东西),代

本文总结自<Neural Networks and Deep Learning>第2章的部分内容. Backpropagation算法 Backpropagation核心解决的问题: ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 的计算, 针对cost函数C. 1. BP算法四个关键公式 2. BP算法步骤 3. BP算法推导过程 可以参考这篇博客:http://www.cnblogs.com/biaoyu/archive/2015/06/20/4591304.html 4. BP算法的一个例子 这篇博客有一个

关于排序算法的博客何止千千万了,也不多一个轮子,那我就斗胆粗制滥造个轮子吧!下面的排序算法未作说明默认是从小到大排序. 1.快速排序2.归并排序3.冒泡排序4.选择排序(简单选择排序)5.插入排序(直接插入排序)6.希尔排序二分查找 1.快速排序 为什么把快排放在最前面呢,因为传说Chrome中数组的sort方法默认采用的就是快排. 算法思想: (1)在数据集之中,选择一个元素作为"基准"(pivot). (2)所有小于"基准"的元素,都移到"基准&quo

给定一个有向图 G = (V, E) ,对于任意一对顶点 u 和 v,有 u --> v 和 v --> u,亦即,顶点 u 和 v 是互相可达的,则说明该图 G 是强连通的(Strongly Connected).如下图中,任意两个顶点都是互相可达的. 对于无向图,判断图是否是强连通的,可以直接使用深度优先搜索(DFS)或广度优先搜索(BFS),从任意一个顶点出发,如果遍历的结果包含所有的顶点,则说明图是强连通的. 而对于有向图,则不能使用 DFS 或 BFS 进行直接遍历来判断.如下图中,

 Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的介绍,如数据结构,图论,运筹学等等.注意该算法要求图中不存在负权边. 问题描述:在无向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短路径.(单源最短路径) 2.算

二分查找又称折半查找,它是一种效率较高的查找方法. 折半查找的算法思想是将数列按有序化(递增或递减)排列,查找过程中采用跳跃式方式查找,即先以有序数列的中点位置为比较对象,如果要找的元素值小 于该中点元素,则将待查序列缩小为左半部分,否则为右半部分.通过一次比较,将查找区间缩小一半. 折半查找是一种高效的查找方法.它可以明显减少比较次数,提高查找效率.但是,折半查找的先决条件是查找表中的数据元素必须有序. 折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删

还不是很懂,贴两篇学习的博客: http://www.hankcs.com/program/algorithm/poj-2914-minimum-cut.html http://blog.sina.com.cn/s/blog_700906660100v7vb.html 算法步骤: 1. 设最小割cut=INF, 任选一个点s到集合A中, 定义W(A, p)为A中的所有点到A外一点p的权总和. 2. 对刚才选定的s, 更新W(A,p)(该值递增). 3. 选出A外一点p, 且W(A,p)最大的作为

原文链接:http://www.cnblogs.com/biyeymyhjob/archive/2012/07/31/2615833.html 最后边附有我根据文中Dijkstra算法的描述使用java写的算法实现. Dijkstra算法 1.定义概览 Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是典型的单源最短路径算法,用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径.主要特点是以起始点为中心向外层层扩展,直到扩展到终点为止.Dijkstra算法是很有代表性的最短路径算法,在很多专业课程中都作为基本内容有详细的

在上一篇博客中,我们一起学习了随机迷宫算法,在本篇博客中,我们将一起了解一下寻路算法中常用的A*算法. 通常情况下,迷宫寻路算法可以使用深度优先或者广度优先算法,但是由于效率的原因,不会直接使用这些算法,在路径搜索算法中最常见的就是A*寻路算法.使用A*算法的魅力之处在于它不仅能找到地图中从A到B的一条路径,还能保证找到的是一条最短路径,它是一种常见的启发式搜索算法,类似于Dijkstra算法一样的最短路径查找算法,很多游戏应用中的路径搜索基本都是采用这种算法或者是A*算法的变种. 下面我们来了

k-临近算法 算法步骤 k 临近算法的伪代码,对位置类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作: 计算已知类别数据集中的每个点与当前点之间的距离: 按照距离递增次序排序: 选取与当前点距离最小的k个点: 确定前k个点所在类别的出现频率: 返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类. Python 代码为 kNN.py 的 classify0方法. def classify0(inX, dataSet, label, k): ''' kNN 算法实现函数 输入参数解释如下 inX: 输入数

md5算法 不可逆的:原文-->密文.用系统的API可以实现: 123456 ---密文 1987 ----密文: 算法步骤: 1.用每个byte去和11111111做与运算并且得到的是int类型的值: byte & 11111111; 2.把int 类型转成 16进制并返回String类型: 3.不满八个二进制位就补全: public static void main(String[] args) throws NoSuchAlgorithmException { MessageDiges