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

Floyd-Warshall算法是用来求解所有结点对最短路径的知名算法,其还有一个重要的用途就是求解有向图的传递闭包,下面就让我来介绍算法导论中关于有向图闭包计算的有关记载吧. 有向图的传递闭包:我们定义图G的传递闭包为图G* = (V, E*):其中E* ={ (i, j) :如果图G中包含一条从结点i到结点j的路径 }. 实际计算传递闭包时我们可以给G中的每条边赋予权重1,然后运行Floyd-Warshall算法.如果存在一条从结点i -> j的路径,则有dist[i, j] < n;否则

说明:參考Mahout FP算法相关相关源代码. 算法project能够在FP关联规则计算置信度下载:(仅仅是单机版的实现,并没有MapReduce的代码) 使用FP关联规则算法计算置信度基于以下的思路: 1. 首先使用原始的FP树关联规则挖掘出全部的频繁项集及其支持度:这里须要注意,这里是输出全部的频繁项集,并没有把频繁项集合并,所以须要改动FP树的相关代码,在某些步骤把全部的频繁项集输出:(ps:參考Mahout的FP树单机版的实现,进行了改动,暂不确定是否已经输出了全部频繁项集) 为举例简

这里主要先介绍如何利用CORDIC算法计算固定角度\(\phi\)的\(cos(\phi)\).\(sin(\phi)\)值.参考了这两篇文章[1].[2]. 一般利用MATLAB计算三角函数时,用\(cos\)举例,只需要输入相应的\(cos(\phi)\)便自动计算出来了.但是如果是硬件处理或者没有那么方便的函数时,该如何计算\(cos(\phi)\)的值呢? 有一种最傻瓜的方式是用rom存储\(0^o\)到\(90^o\)所有的余弦值,然后用查表的方法计算,但随着精度要求的提升,需要存储的

题目:计算给出代码中注释.代码.空行的行数 来源:网络 思路:注释行以 ‘#’开头,空行以 ‘\n’ 开头,以此作为判断 def count_linenum(fname): fobj = open(fname,"rU") #print fobj.readlines() count_blankline = 0 count_notes = 0 count_code = 0 for eachLine in fobj: if eachLine[0] == '\n': count_blankli

package org.xiu68.exp.exp10; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.Arrays; public class Exp10_2 { //实现Ford-Fulkerson算法,求出给定图中从源点s到汇点t的最大流,并输出最小割. public static void main(String[] args) { // TODO Auto-generated meth

Kmeans算是是聚类中的经典算法.步骤例如以下: 选择K个点作为初始质心 repeat 将每一个点指派到近期的质心,形成K个簇 又一次计算每一个簇的质心 until 簇不发生变化或达到最大迭代次数 算法中的K须要人为的指定.确定K的做法有非常多,比方多次进行试探.计算误差.得出最好的K.这样须要比較长的时间.我们能够依据Canopy算法来粗略确定K值(能够觉得相等).看一下Canopy算法的过程: (1)设样本集合为S.确定两个阈值t1和t2,且t1>t2. (2)任取一个样本点p.作为一个C

算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.下面我就分享一个C语言中比较基础却极为重要的一个算法----计算Fibonacci数列. 计算Fibonacci数列又称斐波那锲数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:1,1,2,3,5,8,13,21 代码如下: 计算Fibonacci数列是一个非常经典的算法,难度不高,对新手极其友好,爱上编程从Fibonacci数列开始.

题记:          近来关于数据挖掘学习过程中,学习到朴素贝叶斯运算ROC曲线.也是本节实验课题,roc曲线的计算原理以及如果统计TP.FP.TN.FN.TPR.FPR.ROC面积等等.往往运用ROC面积评估模型准确率,一般认为越接近0.5,模型准确率越低,最好状态接近1,完全正确的模型面积为1.下面进行展开介绍: ROC曲线的面积计算原理 一.朴素贝叶斯法的工作过程框架图 二.利用weka工具,找到训练的预处理数据 1.利用朴素贝叶斯算法对weather.nominal.arff文件进行

迪杰斯特拉算法百度百科定义:传送门 gh大佬博客:传送门 迪杰斯特拉算法用来计算一个点到其他所有点的最短路径,是一种时间复杂度相对比较优秀的算法 O(n2)(相对于Floyd算法来说) 是一种单源最短路径算法,但是它并不能处理负边权的情况 Dijkstra的算法思想:①将一开始所有的非源点到源的距离设置成无限大(你认为的无限大实际上是0x3f(int)或者0x7fffffff(long long)),然后源到源距离设置成0(不就是0吗),然后每次找到一个距离源最短的点u,将其变成白点,枚举所有的

第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =

shingling算法用于计算两个文档的相似度,例如,用于网页去重.维基百科对w-shingling的定义如下: In natural language processing a w-shingling is a set of unique "shingles"—contiguous subsequences of tokens in a document —that can be used to gauge the similarity of two documents. The w

KMP算法: 给定一个主串S及一个模式串P,判断模式串是否为主串的子串:若是,返回匹配的第一个元素的位置(序号从1开始),否则返回0: 这里先不写算法,仅仅计算next和nextVal值 那么计算时只用到子串,也就是模式串 这里模式串为:abaabcac 第一步将模式串写上序号,我们这里从1开始(有的从0开始,建议充1开始) 然后计算出maxL值,列出从第一个开始的子串,找出相等的前缀和后缀的个数 如果2>看不懂的话,看3>, 2>计算maxL值 所以maxL值 如果这个看不懂的话, 看

//LD最短编辑路径算法 public static int LevenshteinDistance(string source, string target) { int cell = source.Length; int row = target.Length; if (cell == 0) { return row; } if (row == 0) { return cell; } int[, ] matrix = new int[row + 1, cell + 1]; for (var

1.首先自定义PopupWindow    popWindowView= LinearLayout.inflate(context, R.layout.popupWindow,null);    popupWindow = new PopupWindow(popWindowView, LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT, LinearLayout.LayoutParams.WRAP_CONTENT, true);    popupWindow.setOu

Levenshtein:莱文斯坦距离 Levenshtein的经典算法,参考http://en.wikipedia.org/wiki/Levenshtein_distance的伪代码实现的,同时参考了一些C++的实现,求字符串相似度. 下面求出结果是0.0~100.0,   表示为0%~100%. static inline int min(int a, int b) { return a < b ? a : b; } +(float)likePercentByCompareOriginText

void dijisitela(int d, int m1) { ], book[], path[], u, v, min; l = ; ; i < n1; i++) { dis[i] = w[d][i]; book[i] = ; path[i] = -; midpath[][i] = -; } midsum[] = ; book[] = d; //Dijkstra算法核心语句 ; i < n1 - ; i++) { //找到离d号顶点最近的顶点 min = fmax; ; j < n1

[0]README 0.1) 本文总结于 数据结构与算法分析, 源代码均为原创, 旨在理解 Dijkstra 的思想并用源代码加以实现: 0.2)最短路径算法的基础知识,参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/article/details/49894021 0.3) Dijkstra算法 涉及到的 优先队列的操作实现(该优先队列的数据类型不是 int , 而是 Distance),详情参见 http://blog.csdn.net/pacosonswjtu/a

畅通project再续 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 18411    Accepted Submission(s): 5769 Problem Description 相信大家都听说一个"百岛湖"的地方吧,百岛湖的居民生活在不同的小岛中,当他们想去其它的小岛时都要通过划小船来实现. 如今政府决定大力发展百岛

一.简介:TF-IDF 的改进算法 https://blog.csdn.net/weixin_41090915/article/details/79053584 bm25 是一种用来评价搜索词和文档之间相关性的算法.通俗地说:主要就是计算一个query里面所有词q和文档的相关度,然后再把分数做累加操作. 我们有一个query和一批文档Ds,现在要计算query和每篇文档D之间的相关性分数,我们的做法是,先对query进行切分,得到单词qi,然后单词的分数由3部分组成: 单词qi和D之间的相关性

转载请注明出处: http://blog.csdn.net/u013074302/article/details/76422551 导语 在NLP领域,语义相似度的计算一直是个难题:搜索场景下query和Doc的语义相似度.feeds场景下Doc和Doc的语义相似度.机器翻译场景下A句子和B句子的语义相似度等等.本文通过介绍DSSM.CNN-DSSM.LSTM-DSSM等深度学习模型在计算语义相似度上的应用,希望给读者带来帮助. 1. 背景 以搜索引擎和搜索广告为例,最重要的也最难解决的问题是语