简析P和NP问题的概念 本文系作者学习笔记,内容均来源于网络,如有侵权,请联系删除 P类问题:所有能用多项式时间算法计算得到结果的问题,称为多项式问题,也就是P(polynomial). 多项式时间举例: NP类问题(Non-Deterministic Polynomial Problems):NP问题是指存在多项式算法能够验证的非决定性问题 NP概念的奥妙在于,它躲开了求解到底需要多少时间这样的问题,而仅仅只是强调验证需要多少时间 显然,P肯定是NP,因为你既然能用多项式求解,就肯定能用多项式

一步步教你轻松学K-means聚类算法(白宁超  2018年9月13日09:10:33) 导读:k-均值算法(英文:k-means clustering),属于比较常用的算法之一,文本首先介绍聚类的理论知识包括什么是聚类.聚类的应用.聚类思想.聚类优缺点等等:然后通过k-均值聚类案例实现及其可视化有一个直观的感受,针对算法模型进行分析和结果优化提出了二分k-means算法.最后我们调用机器学习库函数,很短的代码完成聚类算法.(本文原创,转载必须注明出处:一步步教你轻松学K-means聚类算法 目

NP难问题求解综述 摘要:定义NP问题及P类问题,并介绍一些常见的NP问题,以及NP问题的一些求解方法,最后最NP问题求解的发展方向做一些展望.   关键词:NP难问题 P类问题 算法 最优化问题   正文: 一.NP难问题及P类问题 为了解释NP难问题及P类问题,先介绍确定性算法和非确定性算法这两个概念,设A是求解问题Π的一个算法,如果在算法的整个执行过程中,每一步只有一个确定的选择,则称算法A是确定性(Determinism)算法.设A是求解问题Π的一个算法,如果算法A以如下猜测并验证的方式

举例叙述(转自百度百科,纯为学习笔记) 编辑 在一个周六的晚上,你参加了一个盛大的晚会.由于感到局促不安,你想知道这一大厅中是否有你已经认识的人.你的主人向你提议说,你一定认识那位正在甜点盘附近角落的女士罗丝.不费一秒钟,你就能向那里扫视,并且发现你的主人是正确的.然而,如果没有这样的暗示,你就必须环顾整个大厅,一个个地审视每一个人,看是否有你认识的人. 生成问题的一个解通常比验证一个给定的解时间花费要多得多.这是这种一般现象的一个例子.与此类似的是,如果某人告诉你,数13,717,421可以写

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你

简介 k近邻算法是数据分类一种常用的算法,属于监督学习算法的一类,它采用不同特征值之的距离进行分类.K近邻算法具有精度高.对异常值不敏感.无数据输入假定的优点,缺点是计算复杂度高.空间复杂度高.适用于数值型和标称型数据的计算分类. K近邻算法的一般流程包括: 收集数据 准备数据:距离计算所需要的数值,最好是结构化的数据 分析数据 训练算法:根据训练样本得到 测试算法:计算错误率 使用算法 Case 已知四个点,及其对应的分类.我们需要根据已有数据,判别未知点的分类.首先导入数据. from nu

转载自Jiaxing / 2014年2月22日 基本原理 Trilateration(三边测量)是一种常用的定位算法: 已知三点位置 (x1, y1), (x2, y2), (x3, y3) 已知未知点 (x0, y0) 到三点距离 d1, d2, d3 以 d1, d2, d3 为半径作三个圆,根据毕达哥拉斯定理,得出交点即未知点的位置计算公式: ( x1 - x0 )2 + ( y1 - y0 )2 = d12 ( x2 - x0 )2 + ( y2 - y0 )2 = d22 ( x3 -

淘宝SKU组合查询算法实现 2015-11-14 16:18 1140人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: JavaScript(14)    目录(?)[+]   前端有多少事情可以做,能做到多好.一直在关注各大公司UED方面的知识,他们也代表了前端的力量,而且也很乐意和大家分享,把应用到项目的知识归类整理,再写成博客搬到网上来,充实这前端的内容,也是为想追寻和学习的人提供了场所,为想接触到一些前沿的知识提供了去处,感谢有这么一群人.大的科技公司基本都有自己的前端部门或团队,在网上也能看到

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断等等.本文就对EM算法的原理做一个总结. 1. EM算法要解决的问题 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参数.

1. 整体介绍 分类 排序大的分类可以分为两种,内排序和外排序.在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序.主要需要理解的都是内排序算法: 内排序可以分为以下几类: (1).插入排序:直接插入排序.二分法插入排序.希尔排序. (2).选择排序:简单选择排序.堆排序. (3).交换排序:冒泡排序.快速排序. (4).归并排序 (5).基数排序 性能对比 稳定性:就是能保证排序前两个相等的数据其在序列中的先后位置顺序与排序后它们两个先后位置顺序相同.即如

算法题   已知整型数值 a[99], 包含的所有99个元素都是从1-100中随机取值,并且这99个数两两互不相等,也就是说从1到100这100个数字有99个在数值内,有一个缺失.请设计一个算法将缺失的数字找出来.   #!/usr/bin/python   import random rand_num=[] x=0   while len(rand_num) != 99:    rand_one=random.randint(1,100)    if rand_one not in rand_

Manacher算法 Manachar算法主要是处理字符串中关于回文串的问题的,它可以在 O(n) 的时间处理出以字符串中每一个字符为中心的回文串半径,由于将原字符串处理成两倍长度的新串,在每两个字符之间加入一个特定的特殊字符,因此原本长度为偶数的回文串就成了以中间特殊字符为中心的奇数长度的回文串了.       ------摘自百度百科     奇偶变换:为处理字符串方便,现将给定的任意字符串进行处理,使所有可能的奇数/偶数长度的回文子串都转换成了奇数长度.具体就是在每个字符的两边都插入一个特

PS: 1.现在明白为什么其他的同学一直都在做数字图像处理,matlab这种东西了,因为机器学习,其他底层主要是做预先处理,然后调用某一个算法 2.感觉knn算法就是根据先验数据计算下一个跟自己一样不一样 1. kNN分类算法原理 1.1 概述 K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法. KNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 本质上,KNN算法就是用距离来衡量样本之间的相似度 1.2 算法图示 v 从训练集中找到

1. EM算法-数学基础 2. EM算法-原理详解 3. EM算法-高斯混合模型GMM 4. EM算法-高斯混合模型GMM详细代码实现 5. EM算法-高斯混合模型GMM+Lasso 1. 前言 概率模型有时既含有观测变量(observable variable),又含有隐变量或潜在变量(latent variable),如果仅有观测变量,那么给定数据就能用极大似然估计或贝叶斯估计来估计model参数:但是当模型含有隐变量时,需要一种含有隐变量的概率模型参数估计的极大似然方法估计--EM算法 2

前言 这里的前向算法与神经网络里的前向传播算法没有任何联系...这里的前向算法是自然语言处理领域隐马尔可夫模型第一个基本问题的算法. 前向算法是什么? 这里用一个海藻的例子来描述前向算法是什么.网上有关于前向算法的严格数学推导,不过感觉还是海藻的例子比较好一些.网上的例子有很多都是有问题的,在本文中也都进行了相应的修正. 状态转移矩阵 相关性矩阵 初始状态序列:Sunny(0.63),Cloudy(0.17),Rainy(0.20) 我们想要求一个观察序列{Dry, Damp, Soggy}的概

什么是最短路径问题? 简单来讲,就是用于计算一个节点到其他所有节点的最短路径. 单源最短路算法:已知起点,求到达其他点的最短路径. 常用算法:Dijkstra算法.Bellman-ford算法.SPFA算法 多源最短路算法:求任意两点之间的最短路径. 常用算法:floyd算法 单源最短路径——Dijkstra Dijkstra算法是经典的最短路径算法,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. 时间复杂度:O(n^2) 处理问题:单源.

上一期说完了什么是最小生成树,这一期咱们来介绍求最小生成树的算法:kruskal算法,适用于稀疏图,也就是同样个数的节点,边越少就越快,到了数据结构与算法这个阶段了,做题靠的就是速度快,时间复杂度小. 网上一搜就知道大家都会先介绍prim算法,而我为什么不介绍prim算法呢?因为小编认为这个算法理解快,也很容易明白,可以先做个铺垫(小编绝不会告诉你小编是因为不会才不说的),kruskal算法核心思想是将一棵棵树林(也可以理解成子树)合并成一棵大树,具体做法如下:将一个连通图中不停寻找最短的边,如

1.EM算法要解决的问题 如果使用基于最大似然估计的模型,模型中存在隐变量,就要用EM算法做参数估计. EM算法解决这个的思路是使用启发式的迭代方法,既然我们无法直接求出模型分布参数,那么我们可以先猜想隐含数据(EM算法的E步),接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来极大化对数似然,求解我们的模型参数(EM算法的M步).由于我们之前的隐藏数据是猜测的,所以此时得到的模型参数一般还不是我们想要的结果.不过没关系,我们基于当前得到的模型参数,继续猜测隐含数据(EM算法的E步),然后继续极大化对数似然

1冒泡排序: 已知一组无需数据a[1],a[2],a[3],a[4],a[5][a[n],将其按升序排列,首先找出这组数据中最大值,将a[1]与a[2]比较,若a[1]大,则交换两者的值,否则不变,在继续将a[1]与a[3]比较,....最后找出最大值a[n];在用同样的方法找出次大值,依次类推,a[n]就以升序排列: 优点:稳定,比较次数已知:缺点:慢,每次只移动两个数据,移动数据的次数多: 二选择排序: 已知一组无需数据a[1],a[2],a[3],a[4],a[5][a[n],将其按升序排

. 最近工作上有一个需求,需要将图片打包成图集,以便于让资源更紧凑,利用率更高,提升性能,游戏行内的同志应该很熟练这个操作．通常我们需要用一个app来完成这项工作,最出名的莫过于Texture Packer. Texture Packer官方示意图 . 最早接触到这一概念的时候,我还是一个学生,当时玩的<暗黑魔破坏神2>,它有一个背包系统,这个背包系统跟现在大多数游戏都不一样,它的道具存放并非等大小,比如长剑比匕首长,斧头比长剑宽,因此在摆放道具时,不能乱放,不然背包就不够用. 暗黑破坏神2背

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM), LDA主题模型的变分推断,混合高斯模型GMM,基于概率统计的pLSA模型. EM算法概述(原文) 我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数. 最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数. 但是在一些情况下,我们得到的观察数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因而无法直接用极大化对数似然函数得到模型分布的参