1.Dijkstra算法的基本实现 \(O(n^2)\) 简介: Dijkstra算法是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法,解决的是有权图中最短路径问题.迪杰斯特拉算法主要特点是从起始点开始,采用贪心算法的策略,每次遍历到始点距离最近且未访问过的顶点的邻接节点,直到扩展到终点为止. 算法介绍推荐文章: https://www.zhihu.com/question/20630094/answer/758191548 假设有图G: 则G的带权邻接矩阵为: matrix = [ [99, 2, 99

一.灰度世界算法 ① 算法原理 灰度世界算法以灰度世界假设为基础,该假设认为:对于一幅有着大量色彩变化的图像,R,G,B三个分量的平均值趋于同一灰度值Gray.从物理意义上讲,灰色世界法假设自然界景物对于光线的平均反射的均值在总体上是个定值,这个定值近似地为“灰色”.颜色平衡算法将这一假设强制应用于待处理图像,可以从图像中消除环境光的影响,获得原始场景图像. 一般有两种方法确定Gray值 1) 使用固定值,对于8位的图像(0~255)通常取128作为灰度值 2) 计算增益系数,分别计算三通道的平

改章节笔者在深圳喝咖啡的时候突然想到的...之前就有想写几篇关于算法代码的文章,所以回家到以后就奋笔疾书的写出来发表了 前一段时间介绍了Kmeans聚类,而KNN这个算法刚好是聚类以后经常使用的匹配技巧.我们都知道python中有Numby和Scipy这两个库,还有前段时间写的matplot库,绘图用的,大家可以参考下,实际这个算法是看懂之前的一些算法的实现. 上面我就简单介绍下这个算法实现,首先我们先肯定一个事前准备好的矩阵,这个多是事前聚类出来的或者通过专家估计出来的值. 为了这个分类矩阵和

1. 什么是FM? FM即Factor Machine,因子分解机. 2. 为什么需要FM? 1.特征组合是许多机器学习建模过程中遇到的问题,如果对特征直接建模,很有可能会忽略掉特征与特征之间的关联信息,因此,可以通过构建新的交叉特征这一特征组合方式提高模型的效果. 2.高维的稀疏矩阵是实际工程中常见的问题,并直接会导致计算量过大,特征权值更新缓慢.试想一个10000*100的表,每一列都有8种元素,经过one-hot独热编码之后,会产生一个10000*800的表.因此表中每行元素只有100个值

1. DeepFM算法的提出 由于DeepFM算法有效的结合了因子分解机与神经网络在特征学习中的优点:同时提取到低阶组合特征与高阶组合特征,所以越来越被广泛使用. 在DeepFM中,FM算法负责对一阶特征以及由一阶特征两两组合而成的二阶特征进行特征的提取:DNN算法负责对由输入的一阶特征进行全连接等操作形成的高阶特征进行特征的提取. 具有以下特点: 结合了广度和深度模型的优点,联合训练FM模型和DNN模型,同时学习低阶特征组合和高阶特征组合. 端到端模型,无需特征工程. DeepFM 共享相同的

1. GBDT + LR 是什么 本质上GBDT+LR是一种具有stacking思想的二分类器模型,所以可以用来解决二分类问题.这个方法出自于Facebook 2014年的论文 Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook . 2. GBDT + LR 用在哪 GBDT+LR 使用最广泛的场景是CTR点击率预估,即预测当给用户推送的广告会不会被用户点击. 点击率预估模型涉及的训练样本一般是上亿级别,样本量大,模型常采用速度

1:dijstra算法常用语求最短距离, dijstra每次从未发现节点n[]中,发现距离源点最短的节点m,求出最短节点后,将m添加到已发现节点y[]中,用该节点m进行更新其它未发现节点n[]-m的最短距离.直到发现所有节点 证明:m为什么是距离源点s的最短距离, 因为在未发现节点中该节点距离最短,所以不会有从s到n[]-m再到m的距离和小于s到m. 在已发现节点y[]中,从s到y[]再到m的距离和,如果有小于s到m的距离,那么在求得s>y[i]的最短距离时,就已经用(s>y[i])+(y[i

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处! 初衷 python是一个入门十分容易的编程语言,但是想要写好python却是一件不容易的事情,如果不是专业使用python的人,只是将python作为一个脚本语言或者用来处理数据,到了掌握基本的语法之后,便不再寻求进步.但是相信每个学习python的人都知道pythonic这个单词,这个词语很难定义,全靠心领神会,但大家心中都认同Tim Peters的<The Zen of Python>中提到的几点: 美胜丑,显胜隐,简胜杂,杂胜乱,平胜陡,疏胜密

Dijstra算法是寻找从某一顶点i出发到大其他顶点的最短路径.Distra算法的思想与Prim算法很像,它收录顶点的规则是按照路径长度递增的顺序收录的.设v0是源顶点,我们要寻找从v0出发到其他任意一点的最短路径.设已经求解的顶点(已经找到从v0出发到达该顶点最短路径的顶点)组成的集合是S={v0,v1,...vk};在收录下一个顶点v的时候要么是(v0,v),要么是(v0,vj,v);如果是后者,则一定有vj∈S,这一点很容易用反正法证明.Dijstra算法的时间复杂度是O(V^2),若是稀

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

LaTeX 写作: 算法代码排版 --latex2e范例总结 latex2e 宏包的使用范例: \usepackage[ruled]{algorithm2e}                                     %算法排版样式1 \usepackage[ruled,vlined]{algorithm2e}                          %算法排版样式2 \usepackage[linesnumbered,boxed]{algorithm2e}       

以下是本人根据上一篇博客随笔http://www.cnblogs.com/jiayouwyhit/p/3251832.html,所写的KMP算法代码(暂未优化),个人认为在基于上一篇博客的基础上,代码的思路是相对很清晰的.以后的KMP算法求解建议依照此版本进行代码构思.再次强调下本版本的next数组: 例如: // T = a b c a b c a b c d //下标: 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 //next: -1 0 0 0 1 2 3 4 5 6该版本的next数组的一个

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处! 建议二十八:区别对待可变对象和不可变对象 python中一切皆对象,每一个对象都有一个唯一的标识符(id()).类型(type())以及值,对象根据其值能否修改分为可变对象和不可变对象,其中数字.字符串.元组属于不可变对象,字典以及列表.字节数组属于可变对象. 来看一段程序: class Student(object): def __init__(self,name,course=[]): self.name = name self.course = c

原文发表在我的博客主页,转载请注明出处! 建议四十一:一般情况下使用ElementTree解析XML python中解析XML文件最广为人知的两个模块是xml.dom.minidom和xml.sax,作为主要解析XML方法的两种实现,DOM需要将整个XML文件加载到内存中并解析为一棵树,简单但是内存消耗大:SAX是基于事件驱动的,虽不需要全部装入XML文件,但是处理过程复杂.一般情况下选择ElementTree便可以,cElementTree是其Cython实现,速度更快,消耗内存更少,性能上更

# -*- coding=utf-8 -*- import requests,re from lxml import etree import sys reload(sys) sys.setdefaultencoding( "utf-8" ) """ 目标:抓取oschina上面的代码分享python块区下的 标题和对应URL """ class spiders_oschina: def __init__(self): pri

编写高质量代码改善python程序91个建议学习 第一章 建议1:理解pythonic的相关概念 狭隘的理解:它是高级动态的脚本编程语言,拥有很多强大的库,是解释从上往下执行的 特点: 美胜丑,显胜隐,简胜杂,杂胜乱,平胜陡,疏胜密 python定义 #python排序 def quicksort(arr): less=[];greater=[] if len(arr)<=1: return arr pivot=arr.pop() for x in arr: if x<=pivot: less

经常使用的MD5算法代码日期: 2014年8月4日作者: 铁锚 MD5,全称为 Message Digest Algorithm 5(消息摘要算法第五版).详情请參考 维基百科:MD5  MD5加密后是一个字节数组, 但我们通常是取其十六进制的字符串表示法,当然,十六进制数字符串是区分大写和小写,在 mysql数据库,Java,和JavaScript语言中,通常是使用小写的字符串来表示, 而在 Oracle数据库官方提供的包中,返回的是大写字符串,这算是一个坑,假设你想要运行多次 md5,可能须

算法推导过程参见[dijkstra算法推导详解] 此文为[dijkstra算法代码实现] https://www.cnblogs.com/Halburt/p/10767389.html package a; import java.util.Arrays; /** * ┏┓ ┏┓+ + * ┏┛┻━━━┛┻┓ + + * ┃ ┃ * ┃ ━ ┃ ++ + + + * ████━████ ┃+ * ┃ ┃ + * ┃ ┻ ┃ * ┃ ┃ + + * ┗━┓ ┏━┛ * ┃ ┃ * ┃ ┃ + +

# ### 代码块: 以冒号作为开始,用缩进来划分作用域,这个整体叫做代码块 if 5 == 5: print(1) print(2) if True: print(3) print(4) if False: print(5) print(6) print(7) # 其他语言使用{} 来划分作用域 , 而python使用的是代码块 # python的代码块可以提升整体的整齐度,提高开发效率 ''' # php js c if(False){ print(5) print(6) } ''' # 注

程序说明 V0.0 2015/1/24 LDPC译码算法代码概述   概述   本文介绍了包括LDPC_Simulation.m, ldpcdecoderbp1.m,ldpcdecoderminsum.m, ldpcdecoderbp2.m,ldpcdecoderminsum2.m在内的MATLAB代码的编写思路,基本原理和功能,具体代码可见文后.本文暂不涉及LDPC校验矩阵的构造和编码程序,此部分由他人提供. 修订历史 以下表格展示了本文档的修订过程 日期 版本号 修订内容 2015/02/0

python一直被病垢运行速度太慢,但是实际上python的执行效率并不慢,慢的是python用的解释器Cpython运行效率太差. “一行代码让python的运行速度提高100倍”这绝不是哗众取宠的论调. 我们来看一下这个最简单的例子,从1一直累加到1亿. 最原始的代码: import time def foo(x,y):         tt = time.time()         s = 0         for i in range(x,y):                 s