作者:jostree  转载请注明出处 http://www.cnblogs.com/jostree/p/4051286.html 稳定匹配问题:有N男N女,每个人对于异性都一个排名,先需要得到一种稳定的匹配,即不会出现一个匹配中的人与另一个匹配中的异性对对方的排名均高于目前配对的人的排名. shapley算法: 每次取出一个单身男生,让他向没有拒绝过她的女生中其排名最高人表白,若该女生没有对象则配对成功,否则与其当前的对象排名进行对比,如果当前对象排名较高,则拒绝表白男生,否则dump掉目前对

模拟退火算法SA原理及python.java.php.c++语言代码实现TSP旅行商问题,智能优化算法,随机寻优算法,全局最短路径 模拟退火算法(Simulated Annealing,SA)最早的思想是由N. Metropolis等人于1953年提出.1983 年,S. Kirkpatrick 等成功地将退火思想引入到组合优化领域.来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

众所周知,稳定币是基于区块链的支付工具,旨在实现最终用户要求的价格稳定性.有些稳定币利用法定货币作为抵押资产.其他则使用一系列其他非法定类型的抵押资产.还有一些尝试使用算法来实现价格稳定性而根本没有抵押,比如NGK公链推出的算法型稳定币USDN. 稳定币解决了存在于加密货币生态系统中的价格不稳定问题,发行量最大的稳定币 USDT 现在市值 46.4 亿美元.所有这些稳定币当前的实际用途范围仅限于加密货币交易所,发行人和投机者.稳定币USDN在加密货币生态系统中已经开始受到关注.具体来说,它在现有

数据显示,2019年稳定币市场总市值25亿美元,在整个加密货币市场占比 1.3%.可别小瞧了看似微小的1.3%这个数据,它其实是一个庞大的市场.稳定币不仅仅是货币的电子化,它还是一种可编程的加密货币,是区块链技术诞生后才有的一个货币类别. 在区块链圈内,你听到最多的稳定币是USDT,它是Tether公司推出的.锚定美元的代币,用户可以随时使用USDT与美元进行1:1兑换.USDT的主要用途是它为不稳定的加密空间提供一定的稳定性,并为不能以美元和银行交易的交易所提供流动性.实际情况是,人们对USD

最近比特币重新突破了8万大关,区块链行业又再次火爆起来,吸引了圈内圈外人的火热讨论,而这其中市场投资者讨论最频繁的就要属算法型稳定币USDN了. USDN是基于NGK.IO区块链中的稳定币, 1枚USDN锚定1美元的价值,USDN采用了区块链智能合约的发行方式,通过智能合约的透明化,能够让市场USDN持有者获得算法稳定的背书.USDN等于数字市场最牢固的信任体系,是一种锚定全球通用的代币,是一种连接全球数字经济的通用数字代币.在合规.安全的前提下,USDN通过可靠的技术和优质的服务,为用户提供安

USDN的标签是"数字美元",与大多数稳定资产一样,USDN是一种金融服务产品.基于NGK公链发行的算法型稳定币USDN,USDN是和美元1:1锚定的加密数字货币,1USDN等于1美元,且永远保持去中心化,在功能上,USDN的开发人员声称,可以将USDN用于点对点(P2P)的资金转移.商业.交易以及作为一种持有机制. 此外,未来USDN还可以提供汇款.国际转账.跨境支付和向消费者贷款等服务.具体来说,在跨境支付中,USDN代币可能会有一个巨大的市场.个人消费者需要更好.更快.更便宜.更

题目链接:https://vjudge.net/problem/UVALive-3989 题解: 题意:有n个男生和n个女生.每个女生对男神都有个好感度排行,同时每个男生对每个女生也有一个好感度排行.问:怎样配对,才能使的每个女生尽可能幸福.规定在配对的过程中,如果一对男女不是舞伴,且他们喜欢对方的程度都大于当前的舞伴,那么他么会“私奔”,留下他们的舞伴孤零零.由于是要每个女生尽可能幸福,所以女生根据喜欢程度,主动去男生.而男生只能处于被动的状态. 代码如下: #include <bits/st

原文:http://wuchong.me/blog/2014/02/09/algorithm-sort-summary/ 经典排序算法在面试中占有很大的比重,也是基础,为了未雨绸缪,在寒假里整理并用Python实现了七大经典排序算法,包括冒泡排序,插入排序,选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序,堆排序.希望能帮助到有需要的同学.之所以用Python实现,主要是因为它更接近伪代码,能用更少的代码实现算法,更利于理解. 本篇博客所有排序实现均默认从小到大. 一.冒泡排序 BubbleSort 介绍

第十二章 使用FP-growth算法高效的发现频繁项集 一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法,它不能够用于发现关联规则.FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树,然后从FP树上发现频繁项集. FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快,一般能够提高两个数量级,因为它只需要遍历两遍数据库,它的过程分为两步: 1.构建FP树 2.利用FP树发现频繁项集 二．FP树 FP树它的形状与普通的树类似,树中的节点记录了一个项和在此路径上该项出现的频率.FP树

第十一章 使用Apriori算法进行关联分析 一．导语 "啤酒和尿布"问题属于经典的关联分析.在零售业,医药业等我们经常需要是要关联分析.我们之所以要使用关联分析,其目的是为了从大量的数据中找到一些有趣的关系.这些有趣的关系将对我们的工作和生活提供指导作用. 二．关联分析的基本概念 所谓的关联分析就是从海量的数据中找到一些有趣的关系.关联分析它有两个目标,一个是发现频繁项集,另一个是发现关联规则. 关联分析常用到的四个概念是:频繁项集,关联规则,置信度,支持度.频繁项集指的是频繁同时出

经典排序算法总结: 结论: 排序算法无绝对优劣之分. 不稳定的排序算法有:选择排序.希尔排序.快速排序.堆排序(口诀:“快速.选择.希尔.堆”).其他排序算法均为稳定的排序算法. 第一趟排序后就能确定某个元素最终位置的有:选择排序.冒泡排序.快速排序.堆排序. 快速排序“偏爱”基本无序的序列. 希尔排序的关键在于步长的选择,希尔排序的时间复杂度和步长的选择有关. 快速排序之所以叫快速排序,并不代表它比堆排序.归并排序优良,在最好情况下它的渐进复杂度与堆排序.归并排序相同,只是它的常量系数比较小而

插入排序的工作原理如下: (1)从数组第一个元素开始(0下标),从该元素开始进行构建有序序列: (2)取出待排序列中第一个元素,然后从“有序”序列中,从后往前扫描: (3)如果该元素(有序序列)大于待插入元素(待排序列),将该元素后移一个位置: (4)重复步骤3,直到找到“有序序列”中某一元素小于或等于“待插入元素”的位置: (5)将待插入元素插入到该元素(有序序列)后面(i+1)的位置上; (6)重复步骤2~5,直到待排序列中没有元素. 例子实现步骤图: 最优时间复杂度:O(n) 最坏时间复杂

前言:这是一个老故事, 但每次看总是能从中想到点什么.在一家超市里,有一个有趣的现象:尿布和啤酒赫然摆在一起出售.但是这个奇怪的举措却使尿布和啤酒的销量双双增加了.这不是一个笑话,而是发生在美国沃尔玛连锁店超市的真实案例,并一直为商家所津津乐道.原来,美国的妇女们经常会嘱咐她们的丈夫下班以后要为孩子买尿布.而丈夫在买完尿布之后又要顺手买回自己爱喝的啤酒,因此啤酒和尿布在一起购买的机会还是很多的. 是什么让沃尔玛发现了尿布和啤酒之间的关系呢?正是商家通过对超市一年多原始交易数字进行详细的分析,才发

寻找字符串中的最长回文序列和所有回文序列(正向和反向一样的序列,如aba,abba等)算是挺早以前提出的算法问题了,最近再刷Leetcode算法题的时候遇到了一个(题目),所以就顺便写下. 如果用正反向遍历的方法的话时间复杂度将会是O(N^2),而利用Manacher算法将会是O(N),在处理长序列的时候能显著提高速度. 算法原理 回文序列的左右是对称的,也就是说在找到一个回文序列的时候,回文序列的右半部份将会是左半部分的镜像,在符合一定条件的时候可以直接判断以当前字符为中心的回文序列的长度 以

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

注:本文是对<统计学习方法>EM算法的一个简单总结. 1. 什么是EM算法? 引用书上的话: 概率模型有时既含有观测变量,又含有隐变量或者潜在变量.如果概率模型的变量都是观测变量,可以直接使用极大似然估计法或者贝叶斯的方法进行估计模型参数,但是当模型含有隐藏变量时,就不能简单使用这些方法了.EM算法就是含有隐变量的概率模型参数的极大似然估计法,或者极大似然后验概率估计法. 2. EM 算法的一个小例子:三硬币模型 假设有3枚硬币,记作A,B,C.这些硬币的正面出现的概率分别为\(\pi\).\

BP算法从原理到实践 反向传播算法Backpropagation的python实现 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 博主接触深度学习已经一段时间,近期在与别人进行讨论时,发现自己对于反向传播算法理解的并不是十分的透彻,现在想通过这篇博文缕清一下思路.自身才疏学浅欢迎各位批评指正. 参考文献 李宏毅深度学习视频 The original location of the code 关于反向传播算法的用途在此不再赘述,这篇博文主要是理解形象化理解反向传播算法与python进行实