基数排序称为卡片分类,这是一个比较早的时间越多,排名方法. 现代计算机出现之前,它已被用于排序老式打孔卡. 说下基数排序的思想.前面我有写一个桶式排序,基数排序的思想是桶式排序的推广. 桶式排序:http://blog.csdn.net/alps1992/article/details/38132593 基数排序的思想是在于仅仅有10个桶.而不是最大数是多少就有多少个桶.假如我们有10个乱序的数字. 第一趟排序之后 0 1 512 343 64 125 216 27 8 729 0 1 2 3…

经典排序算法 - 基数排序Radix sort 原理类似桶排序,这里总是须要10个桶,多次使用 首先以个位数的值进行装桶,即个位数为1则放入1号桶,为9则放入9号桶,临时忽视十位数 比如 待排序数组[62,14,59,88,16]简单点五个数字 分配10个桶,桶编号为0-9,以个位数数字为桶编号依次入桶,变成下边这样 |  0  |  0  | 62 |  0  | 14 |  0  | 16 |  0  |  88 | 59 | |  0  |  1  |  2  |  3  |  4 | …

原理类似桶排序,这里总是需要10个桶,多次使用 首先以个位数的值进行装桶,即个位数为1则放入1号桶,为9则放入9号桶,暂时忽视十位数 例如 待排序数组[62,14,59,88,16]简单点五个数字 分配10个桶,桶编号为0-9,以个位数数字为桶编号依次入桶,变成下边这样 |  0  |  0  | 62 |  0  | 14 |  0  | 16 |  0  |  88 | 59 | |  0  |  1  |  2  |  3  |  4 |  5  |  6  |  7  |  8  | …

一.引言 前面我们谈论到的算法都是在给定\(x\)的情况下直接对\(p(y|x;\theta)\)进行建模.例如,逻辑回归利用\(h_\theta(x)=g(\theta^T x)\)对\(p(y|x;\theta)\)建模,这类算法称作判别学习算法. 考虑这样一个分类问题,我们根据一些特征来区别动物是大象\((y=1)\)还是狗\((y=0)\).给定了这样一个训练集,逻辑回归或感知算法要做的就是去找到一个决策边界,将大象和狗的样本分开来.可以换个思路,首先根据大象的特征来学习出一个大象的模型…

from:http://www.freebuf.com/articles/system/182566.html 0×01 前言 目前的恶意样本检测方法可以分为两大类:静态检测和动态检测.静态检测是指并不实际运行样本,而是直接根据二进制样本或相应的反汇编代码进行分析,此类方法容易受到变形.加壳.隐藏等方式的干扰.动态检测是指将样本在沙箱等环境中运行,根据样本对操作系统的资源调度情况进行分析.现有的动态行为检测都是基于规则对行为进行打分,分值的高低代表恶意程度的高低,但是无法给出类别定义. 本文采用…

(一)生成学习算法 在线性回归和Logistic回归这种类型的学习算法中我们探讨的模型都是p(y|x;θ),即给定x的情况探讨y的条件概率分布.如二分类问题,不管是感知器算法还是逻辑回归算法,都是在解空间中寻找一条直线从而把两种类别的样例分开,对于新的样例,只要判断在直线的哪一侧即可:这种直接对问题求解的方法可以称为判别学习方法.   而生成学习算法则是对两个类别分别进行建模,用新的样例去匹配两个模板,匹配度较高的作为新样例的类别,比如分辨大象(y=1)和狗(y=0),首先,观察大象,然后建立一…

也没啥原创,就是在学习深度学习的过程中丰富一下我的博客,嘿嘿. 不喜勿喷! Hinton是深度学习方面的大牛,跟着大牛走一般不会错吧-- 来源:A fast learning algorithm for deep belief nets 看着引用次数,什么时候我也能来一篇(不要笑我这个学渣). 摘要中出现的几个词就让我有点茫然: complementary priors,这是一个启发规则还是什么鬼的 explaining away effects,没听说过这个效应捏 据说他的这种快速的贪心算法(…

  近期学习了一种叫做 Factorization Machines(简称 FM)的算法.它可对随意的实值向量进行预測.其主要长处包含: 1) 可用于高度稀疏数据场景:2) 具有线性的计算复杂度.本文将对 FM 框架进行简介.并对其训练算法 - 随机梯度下降(SGD)法和交替最小二乘(ALS)法进行具体推导. 相关链接: (一)预測任务 (二)模型方程 (三)回归和分类 (四)学习算法 watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvaXRwbHVz/f…

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.…

1. 历史及演进 提升学习算法,又常常被称为Boosting,其主要思想是集成多个弱分类器,然后线性组合成为强分类器.为什么弱分类算法可以通过线性组合形成强分类算法?其实这是有一定的理论基础的.1988年,Kearns和Valiant首先提出了“强可学习”和“弱可学习”的概念,他们指出,在概率近似正确(Probably Approximately Correct, PAC)学习的框架中,一个概念,如果存在一个多项式的学习算法能够学习它,并且正确率很高,那么就称这个概念是强可学习的:如果正确率只是…