Levenshtein字符串距离算法介绍 文/开发部 Dimmacro KMP完全匹配算法和 Levenshtein相似度匹配算法是模糊查找匹配字符串中最经典的算法,配合近期技术栏目关于算法的探讨,上期介绍了KMP算法的一些皮毛,收到了同事的一些反馈,本期再接再厉,搜集了一些资料,简单谈谈Levenshtein相似度匹配算法,希望能抛砖引玉. 算法简介: Levenshtein distance最先是由俄国科学家Vladimir Levenshtein在1965年发明,其原理是两个字符串之间,由…

(本文转自:http://www.syphong.cn/52-1.html#) 视频透雾原理加视频增强Retinex算法介绍 -上海凯视力成 钟建军 一. 视频增强的背景 视觉信息是人类获得外界信息的主要来源,因为大约有70%的信息是通过人眼获得的.随着多媒体技术飞速发展,视频图像得到了广泛重视和应用,其应用领域遍及广播电视.医学.保安监控.车场管理.军事及生命科学等方面.视频采集技术与显示技术的提升,使得人们对画质的要求越来越高,但是在各类图像系统中图像的传送和转换(如成像.复制.扫描.传输以…

考虑到知识的复杂性,连续性,将本算法及应用分为3篇文章,请关注,将在本月逐步发表. 1.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 2.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码 3.机器学习之PageRank算法应用与C#实现(3)球队实力排名应用与C#代码 Pagerank是Google排名运算法则(排名公式)的一部分,是Google用于用来标识网页的等级/重要性的一种方法,是Google用来衡量一个网站的好坏的唯一标准.在揉合了诸如Title标…

机器学习算法中经常碰到非线性优化问题,如 Sparse Filtering 算法,其主要工作在于求解一个非线性极小化问题.在具体实现中,大多调用的是成熟的软件包做支撑,其中最常用的一个算法是 L-BFGS.为了解这个算法的数学机理,这几天做了一些调研,现把学习过程中理解的一些东西整理出来. 目录链接 (1) 牛顿法 (2) 拟牛顿条件 (3) DFP 算法 (4) BFGS 算法 (5) L-BFGS 算法 作者: peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/…

KNN算法全名为k-Nearest Neighbor,就是K最近邻的意思. 算法描述 KNN是一种分类算法,其基本思想是采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类. 算法过程如下: 1.准备样本数据集(样本中每个数据都已经分好类,并具有分类标签):2.使用样本数据进行训练:3.输入测试数据A:4.计算A与样本集的每一个数据之间的距离:5.按照距离递增次序排序:6.选取与A距离最小的k个点:7.计算前k个点所在类别的出现频率:8.返回前k个点出现频率最高的类别作为A的预测分类. 主要因素 训练集(或…

什么是ISP,他的工作原理是怎样的? ISP是Image Signal Processor的缩写,全称是影像处理器.在相机成像的整个环节中,它负责接收感光元件(Sensor)的原始信号数据,可以理解为整个相机拍照.录像的第一步处理流程,对图像质量起着非常重要的作用. ISP的功能比较杂,基本上跟图像效果有关的它都有份.它内部包含多个图像算法处理模块,其中比较有代表性的是:扣暗电流(去掉底电流噪声),线性化(解决数据非线性问题),shading(解决镜头带来的亮度衰减与颜色变化),去坏点(去掉se…

一.算法介绍 1. 算法是什么 算法是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 2.时间复杂度 在计算机科学中,算法的时间复杂度是一个函数,它定性描述了该算法的运行时间.这是一个关于代表算法输入值…

RETE算法介绍一. rete概述Rete算法是一种前向规则快速匹配算法,其匹配速度与规则数目无关.Rete是拉丁文,对应英文是net,也就是网络.Rete算法通过形成一个rete网络进行模式匹配,利用基于规则的系统的两个特征,即时间冗余性(Temporal redundancy)和结构相似性(structural similarity),提高系统模式匹配效率.二. 相关概念2.1  事实(fact):事实:对象之间及对象属性之间的多元关系.为简单起见,事实用一个三元组来表示:(identifi…

H2O中的随机森林算法介绍及其项目实战(python实现) 包的引入:from h2o.estimators.random_forest import H2ORandomForestEstimator H2ORandomForestEstimator 的常用方法和参数介绍: (一)建模方法: model ＝H2ORandomForestEstimator(ntrees=n,max_depth =m) model.train(x=random_pv.names,y='Catrgory',train…

可以看出,拟牛顿法每次迭代只需要根据前次迭代的即可以计算出,不需要求出Hesse矩阵的逆. 2.4 L-BFGS(limited-memory BFGS) BFGS算法中每次迭代计算需要前次迭代得到的矩阵,该矩阵的存储空间至少为N(N+1)/2,N为特征维数,对于高维的应用场景,需要的存储空间将是非常巨大的.L-BFGS的基本思想就是通过存储前m次迭代的少量数据来替代前一次的矩阵.令y=q,s=p,公式12可以改写成 公式13展开并取前m项的近似,可得 由于ρ.V.s.y这些变量都最终可以由q.…