在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家V

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 作者:tornadomeet 出处:http://www.cnblogs.com/tornadomeet 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是 机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的 不断发展,相信这方面的人才需求也会越

标准KMP算法用于单一模式串的匹配,即在母串中寻求一个模式串的匹配,但是现在又存在这样的一个问题,如果同时给出多个模式串,要求找到这一系列模式串在母串存在的匹配个数,我们应该如何处理呢? 基于KMP算法,我们能够想到的一个朴素算法就是,枚举这多个模式串,然后进行多次KMP算法,这个过程中完成计数,假设这里有n个模式串,那么整个算法的复杂度大约是O(n*m),m是母串的长度,这里的时间复杂度是粗略估计,没有计算辅助数组的时间(KMP中的next数组),但是这种复杂度还是太高,没有做到KMP算法中“

机器学习&数据挖掘笔记_16(常见面试之机器学习算法思想简单梳理) 转自http://www.cnblogs.com/tornadomeet/p/3395593.html 前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大

JVM垃圾收集算法的具体实现有很多种,本文只是介绍实现这些垃圾收集算法的三种思想和发展过程.所有的垃圾收集算法的具体实现都是遵循这三种算法思想而实现的. 1.标记-清除算法 标记-清除(Mark-Sweep)算法是最基础的垃圾收集算法.正如其名字描述的那样,该算法分为两个阶段:"标记"和"清除".首先标记出所有可以被回收的对象,然后经过一轮垃圾回收将所有被标记的对象的内存空间释放,即清除可被回收的对象.标记-清除算法的执行过程如下图所示: 该算法的优点是逻辑简单,最

基本算法思想Java实现的详细代码 算法是一个程序的灵魂,一个好的算法往往可以化繁为简,高效的求解问题.在程序设计中算法是独立于语言的,无论使用哪一种语言都可以使用这些算法,本文笔者将以Java语言为例介绍一些常用的算法思想. 分类 穷举算法思想 递推算法思想 递归算法思想 分治算法思想 概率算法思想  穷举算法思想 穷举算法的基本思想 从所有可能情况中搜索正确答案 1. 对于一种可能情况,计算其结果. 2. 判断结果是否满足,如不能满足者执行第一步来搜索下一个可能的情况:如满足则表示选找到一个

递推算法是非常常用的算法思想,在数学计算等场合有着广泛的应用.递推算法适合有明显公式规律的场合. 递推算法基本思想 递推算法是一种理性思维莫斯的代表,根据已有的数据和关系,逐步推到而得到结果.递推算法的执行过程如下: (1)根据已知结果和关系,求解中间结果. (2)判断是否达到要求,如果没有达到,则继续根据已知结果和关系求解中间结果.如果满足要求,则表示寻找到一个正确答案. 递推算法需要用户知道答案和问题之间的逻辑关系.在许多数学问题中,都有明确的计算公式可以遵循,因此可以采用递推算法来实现.

1. 前言 数据结构和算法是程序的 2 大基础结构,如果说数据是程序的汽油,算法则就是程序的发动机. 什么是数据结构? 指数据在计算机中的存储方式,数据的存储方式会影响到获取数据的便利性. 现实生活中,如果把春夏秋冬的衣物全部堆放在一起,当需要某一季节的衣服时,寻找起来是困难的. 如果分门别类.有条理地存放,则寻找起来会方便很多. 同理,编写程序时,如果对程序所依赖的数据有条理.易于查找的方式进行存储,则在处理数据时,可以提升程序的整体性能. 数据结构准确说是一个空间管理概念,同样的数据使用不同

前言: 找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位,毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大. 纵观IT行业的招聘岗位,机器学习之类的岗位还是挺少的,国内大点的公司里百度,阿里,腾讯,网易,搜狐,华为(华为的岗位基本都是随机分配,机器学习等岗位基本面向的是博士)等

前言: 本文总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想. 朴素贝叶斯: 有以下几个地方需要注意: 1. 如果给出的特征向量长度可能不同,这是需要归一化为通长度的向量(这里以文本分类为例),比如说是句子单词的话,则长度为整个词汇量的长度,对应位置是该单词出现的次数. 2. 计算公式如下: 其中一项条件概率可以通过朴素贝叶斯条件独立展开.要注意一点就是 的计算方法,而由朴素贝叶斯的前提假设可知, = ,因此一般有两种,一种是在类别为ci的那些样本集中,找到wj出现次数的总和,然

文档下载页面http://download.csdn.net/detail/yedeqixian/4209500      80页在讲KMP算法的开始先举了个例子,让我们对KMP的基本思想有了最初的认识.目的在于指出“由此,在整个匹配的过程中,i指针没有回溯,”.我们继续往下看:现在讨论一般情况.假设 主串:s: ‘s(1)  s(2)  s(3) ……s(n)’ ;   模式串 :p: ‘p(1)  p(2)  p(3)…..p(m)’ 把课本上的这一段看完后,继续现在我们假设 主串第i个字符

算法课有这么一节,专门介绍分治法的,上机实验课就是要代码实现大整数乘法.想当年比较混,没做出来,颇感遗憾,今天就把这债还了吧! 大整数乘法,就是乘法的两个乘数比较大,最后结果超过了整型甚至长整型的最大范围,此时如果需要得到精确结果,就不能常规的使用乘号直接计算了.没错,就需要采用分治的思想,将乘数“分割”,将大整数计算转换为小整数计算. 在这之前,让我们回忆一下小学学习乘法的场景吧.个位数乘法,是背诵乘法口诀表度过的,不提也罢:两位数乘法是怎么做的呢?现在就来一起回忆下12*34吧:    3 

第十章 利用k-均值聚类算法对未标注的数据进行分组 一．导语 聚类算法可以看做是一种无监督的分类方法,之所以这么说的原因是它和分类方法的结果相同,区别它的类别没有预先的定义.簇识别是聚类算法中经常使用的一个概念,使用这个概念是为了对聚类的结果进行定义. 聚类算法几乎可以用于所有的对象,并且簇内的对象越相似,效果越好. 二．K-均值聚类算法的基本概念 K-均值聚类算法它的目的是将数据分成k个簇.它的一般过程是如下: 随机的选择k个数据点作为初始的质心 当任意一个簇的分配结果发生变化的情况下 对于每

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

一.冒泡排序(BubbleSort)1. 基本思想: 设排序表长为n,从后向前或者从前向后两两比较相邻元素的值,如果两者的相对次序不对(A[i-1] > A[i]),则交换它们, 其结果是将最小的元素交换到待排序序列的第一个位置,我们称它为一趟冒泡.下一趟冒泡时,前一趟确定的最小元素 不再参与比较,待排序序列减少一个元素,每趟冒泡的结果把序列中最小的元素放到了序列的”最前面”. 2.算法实现 package 冒泡排序; /** * 相邻数据两两比较,大的排上面,小的排下面 第一次可排出最小的值

穷举算法(Exhaustive Attack method)是最简单的一种算法,其依赖于计算机的强大计算能力来穷尽每一种可能性,从而达到求解问题的目的.穷举算法效率不高,但是适应于一些没有规律可循的场合. 穷举算法基本思想 琼剧算法的基本思想就是从所有可能的情况中搜索正确的答案,其执行步骤如下: (1)对于一种可能的情况,计算其结果. (2)判断结果是否符合要求,如果不满足则执行第(1)步来搜索下一个可能的情况:如果符合要求,则表示寻找到一个正确答案. 在使用穷举法时,需要明确问题的答案的范围,

本文索引目录: 一.贪心算法的基本思想以及个人理解 二.汽车加油问题的贪心选择性质 三.一道贪心算法题点拨升华贪心思想 四.结对编程情况 一.贪心算法的基本思想以及个人理解: 1.1 基本概念: 首先我们从课本中仔细品读基本的贪心概念,顾名思义,贪心算法总是作出在当前看来最好的选择.也就是说贪心算法并不从整体最优考虑,它所作出的选择只是在某种意义上的局部最优选择.当然,希望贪心算法得到的最终结果也是整体最优的.虽然贪心算法不能对所有问题都得到整体最优解,但对许多问题它能产生整体最优解.如单源最短

在关于径向基神经网络的一篇博文机器学习之径向基神经网络(RBF NN)中已经对最近邻思想进行过描述,但是写到了RBF中有些重点不够突出,所以,这里重新对最近邻和K近邻的基本思想进行介绍,简洁扼要的加以总结. 最近邻的基本思想 保存所有观察到的有标签的样本,然后对新来的测试样本,在标签样本集中找到与测试样本最接近的标签样本,然后将该标签样本作为测试样本的输出.这是一种典型的监督式学习.在机器学习中有着非常重要的应用.只是对于最近邻来讲,训练似乎变了含义,它几乎不做训练,仅仅是存储观测过的样本及标签

1.引用计数法 这是个比较古老而经典的垃圾回收算法,其核心就是在对象被其他所引用的时候计数器加1,而当引用失去时减1.这个方法有非常严重的问题:无法此话有理循环引用的情况,还有就是每次进行加减操作比较浪费系统性能. 2.标记清除法 分为标记和清除两个阶段进行回收内存中的对象,这个方法也有很大的弊端,就是空间碎片问题,垃圾回收后的空间不是连续的,不连续的内存空间的工作效率要低于连续的内存空间. 3.复制算法 其核心思想就是将内存空间分为两块,每次只使用其中一块,在垃圾回收时,将正在使用的内存中的保

前提 已经很久没深入研究过算法相关的东西,毕竟日常少用,就算死记硬背也是没有实施场景导致容易淡忘.最近在做一个脱敏数据和明文数据匹配的需求的时候,用到了一个算法叫Levenshtein Distance Algorithm,本文对此算法原理做简单的分析,并且用此算法解决几个常见的场景. 什么是Levenshtein Distance Levenshtein Distance,一般称为编辑距离(Edit Distance,Levenshtein Distance只是编辑距离的其中一种)或者莱文斯坦

1. 概述 动态规划算法应用非常之广泛. 对于算法学习者而言,不跨过动态规划这道门,不算真正了解算法. 初接触动态规划者,理解其思想精髓会存在一定的难度,本文将通过一个案例,抽丝剥茧般和大家聊聊动态规划. 动态规划算法有 3 个重要的概念: 重叠子问题. 最优子结构. 状态转移. 只有吃透这 3 个概念,才叫真正理解什么是动态规划. 什么是重叠子问题? 动态规划和分治算法有一个相似之处. 将原问题分解成相似的子问题,在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解. 动态规划与分治算法的区别: 分治算