写在前面 本文对于普通自适应遗传算法的Pm和Pc的公式进行了解读,此公式为M.Srinivas 和 L .M. Patnaik在1994年的<Adaptive Probabilities of Crossover>(点击这里下载论文)论文提出. 动机,出于怎样的目的把Pc和Pm的值设置成动态变化的(自适应) 在GA中有两个特征是必要的. 第一个特征是在找出包含最优解的范围之后,收敛到最佳效果的能力.(收敛能力) 第二个特征是探索解空间的新区域以寻找全局最优的能力.(寻优能力) 经过经验验证,适

旅行商问题 北工商-经研143班共有30位同学,来自22个地区,我们希望在假期来一次说走就走的旅行,将所有同学的家乡走一遍.算起来,路费是一笔很大的花销,所以希望设计一个旅行方案,确保这一趟走下来的总路程最短. 旅行商问题是一个经典的NP问题 NP就是Non-deterministic Polynomial,即多项式复杂程度的非确定性问题,是世界七大数学难题之一. 如果使用枚举法求解,22个地点共有: (22-1)!/2 = 25545471085854720000 种路线方案 GA算法 遗传算

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1.遗传算法简介 遗传算法是一种基于自然选择和群体遗传机理的搜索算法,它模拟了自然选择和自然遗传过程中的繁殖.杂交和突变现象.再利用遗传算法求解问题时,问题的每一个可能解都被编码成一个“染色体”,即个体,若干个个体构成了群体(所有可能解).在遗传算法开始时,总是随机的产生一些个体(即初始解),根据预定的目标函数对每一个个体进行评估,给出一个适应度值,基于此适应度值,选择一些个体用来产生下一代,选择操作体现了“适者生存”的原理,“好”的个体被用来产生下一代,“坏”的个体则被淘汰,然后选择出来的个体

首先要感谢http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7041827以及http://blog.chinaunix.net/uid-27164517-id-3280128.html两篇博文的作者,参考这两篇博文才对KMP算法有了初步认识,本文的一些内容也是来自于这两篇之中.KMP算法与BF算法的优略.回溯不回溯这些问题本文不作说明,而主要说明next函数(通常保存为一个next数组)的意义.这正是KMP算法难于理解的地方. 为了方便起见,在不会起歧

伯乐在线导读:2009年1月28日Arec Barrwin在StackOverflow上提问,“有没有关于大O符号(Big O notation)的简单解释?尽量别用那么正式的定义,用尽可能简单的数学来解释”.在经过众多热心网友的修改更新后,最佳回复的得分已高达 3234 分,详细内容,请见下文. 最佳回复所给出的大O符号的最简单定义如下: 大O符号是一种算法复杂度的相对表示方式. 这个句子里有一些重要而严谨的用词: 相对(relative):你只能比较相同的事物.你不能把一个做算数乘法的算法和

原文:一步一步写算法(之prim算法 中) [ 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途.  联系信箱:feixiaoxing @163.com] C)编写最小生成树,涉及创建.挑选和添加过程 MINI_GENERATE_TREE* get_mini_tree_from_graph(GRAPH* pGraph) { MINI_GENERATE_TREE* pMiniTree; DIR_LINE pDirLine; if(NULL == pGraph || NULL == pGraph->hea

很久以前,我用过TFIDF做过行业关键词提取.TFIDF仅仅从词的统计信息出发,而没有充分考虑词之间的语义信息.现在本文将介绍一种考虑了相邻词的语义关系.基于图排序的关键词提取算法TextRank [1]. 1. 介绍 TextRank由Mihalcea与Tarau于EMNLP'04提出来,其思想非常简单:通过词之间的相邻关系构建网络,然后用PageRank迭代计算每个节点的rank值,排序rank值即可得到关键词.PageRank本来是用来解决网页排名的问题,网页之间的链接关系即为图的边,迭代

题目链接:https://www.dotcpp.com/oj/problem1690.html 题目描述 字符串的子串定位称为模式匹配,模式匹配可以有多种方法.简单的算法可以使用两重嵌套循环,时间复杂度为母串与子串长度的乘积.而KMP算法相对来说在时间复杂度上要好得多,为母串与子串长度的和.但其算符比较难以理解. 在KMP算法中,使用到了一个next数组.这个数组就是在比较失配时母串指针不必回溯,而子串指针移动相应位置即可.我们给出书中next数组的算式表示以及算法,请你实现之. 图1:next

一般来说,召回率和查准率的关系如下:1.如果需要很高的置信度的话,查准率会很高,相应的召回率很低:2.如果需要避免假阴性的话,召回率会很高,查准率会很低.下图右边显示的是召回率和查准率在一个学习算法中的关系.值得注意的是,没有一个学习算法是能同时保证高查准率和召回率的,要高查准率还是高召回率,取决于自己的需求.此外,查准率和召回率之间的关系曲线可以是多样性,不一定是图示的形状. 如何取舍查准率和召回率数值: 一开始提出来的算法有取查准率和召回率的平均值,如下面的公式average=(P+R)/2

机器学习算法中如何选取超参数:学习速率.正则项系数.minibatch size 本文是<Neural networks and deep learning>概览 中第三章的一部分,讲机器学习算法中,如何选取初始的超参数的值.(本文会不断补充) 学习速率(learning rate,η) 运用梯度下降算法进行优化时,权重的更新规则中,在梯度项前会乘以一个系数,这个系数就叫学习速率η.下面讨论在训练时选取η的策略. 固定的学习速率.如果学习速率太小,则会使收敛过慢,如果学习速率太大,则会导致代价

摘要: 数据挖掘.机器学习和推荐系统中的评测指标—准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)简介. 引言: 在机器学习.数据挖掘.推荐系统完成建模之后,需要对模型的效果做评价. 业内目前常常采用的评价指标有准确率(Precision).召回率(Recall).F值(F-Measure)等,下图是不同机器学习算法的评价指标.下文讲对其中某些指标做简要介绍. 本文针对二元分类器! 本文针对二元分类器!! 本文针对二元分类器!!! 对分类的分类器的评价指标将在以后

之前一直不解为何算法中经常会看到 log 今天看<数据结构与算法分析 Java 语言描述>(第 3 版)2.4.3 节 求最大子序列和的分治算法实现时才注意到原因 翻看第 29 页的最后一句部分内容如下: 即若 N = 2 ^ k,则 T(N) = N * (k + 1) = N log N + N = O(N log N) 我们根据上面的 N = 2 ^ k 可得到 k = log N 所以代入公式消除变量 k: N * k + N = N log N + N 此时只剩下一个变量可以十分清晰

STL 算法中函数对象和谓词 函数对象和谓词定义 函数对象: 重载函数调用操作符的类,其对象常称为函数对象(function object),即它们是行为类似函数的对象.一个类对象,表现出一个函数的特征,就是通过“对象名+(参数列表)”的方式使用一个类对象,如果没有上下文,完全可以把它看作一个函数对待.          这是通过重载类的operator()来实现的.          “在标准库中,函数对象被广泛地使用以获得弹性”,标准库中的很多算法都可以使用函数对象或者函数来作为自定的回调行

SIFT算法中,在DoG空间找到极值点后,需要对极值点进行修正,本文主要详细的讲解一下为什么需要修正,以及如何对极值点进行修正. 下图演示了二维函数离散空间得到的极值点与连续空间的极值点之间的差别 利用已知的离散空间点插值得到连续空间极值点的方法叫做子像元插值. 首先来看一个一维函数插值的例子(如图): 这个图中,我们清晰的看到,离散空间的极值点和连续空间的极值点并不是同一个点 我们对函数f(x)使用泰勒级数,将其展开为: 注:此处说一下离散空间的一阶导和二阶导的求法: 然后对f(x)求导,可以

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2019-11-09 20:11:26为方便自己收藏学习,转载博文from:https://blog.csdn.net/llhwx/article/details/102652798 knn算法是指对预测集中的每一个图像与训练集中的所有图像比较,寻找出在训练集中与这一张预测图片最接近的图像,将该图像的标签给这张预测图片.实施的方法为图像矩阵相减并取绝对值,然后将得到的像素矩阵各元素相加,找到结果中的最小值,我们说产生这个最小值的图像与该预测图像最接近. 上面所说的是knn算法中当k值等于1的一种

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo

题目:Evaluating False Transfer Rates from the Match-between-Runs Algorithm with a Two-Proteome Model 期刊:Journal of Proteome Research 发表时间:September 23, 2019 DOI:10.1021/acs.jproteome.9b00492 分享人:任哲 内容与观点: 大家好,本次分享的是发表在Journal of Proteome Research上的一篇关于

之前在学KMP算法时一直理解不了获取next数组的函数是如何实现的,现在大概知道怎么一回事了,记录一下我对获取next数组的理解. KMP算法实现的原理就不再赘述了,先上KMP代码: 1 void getNext(char *pat, int *next) { 2 next[0] = -1; 3 int m = strlen(pat); 4 for (int i = 1; i < m; i++) { 5 int j = next[i - 1]; 6 while (j != -1 &&