HMM-前向后向算法理解与实现(python) HMM-维特比算法理解与实现(python) 解码问题 给定观测序列 \(O=O_1O_2...O_T\),模型 \(\lambda (A,B,\pi)\),找到最可能的状态序列 \(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\) 近似算法 在每个时刻 \(t\) 选择最可能的状态,得到对应的状态序列 根据HMM-前向后向算法计算时刻 \(t\) 处于状态 \(i^*_t\) 的概率: \[i^∗_t=argmax[\gamma_t(

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

关键词:    TF-IDF实现.TextRank.jieba.关键词提取数据来源:    语料数据来自搜狐新闻2012年6月—7月期间国内,国际,体育,社会,娱乐等18个频道的新闻数据    数据处理参考前一篇文章介绍:    介绍了文本关键词提取的原理,tfidf算法和TextRank算法    利用sklearn实现tfidf算法    手动python实现tfidf算法    使用jieba分词的tfidf算法和TextRank提取关键词 1.关键字提取: 关键词抽取就是从文本里面把跟这

分类问题中的“维数灾难” - robotMax 在看机器学习的论文时,经常会看到有作者提到“curse of dimensionality”,中文译为“维数灾难”,这到底是一个什么样的“灾难”?本文将通过一个例子来介绍这令人讨厌的“curse of dimensionality”以及它在分类问题中的重要性. 假设现在有一组照片,每一张照片里有一只猫或者一条狗.我们希望设计一个分类器可以自动地将照片中的动物辨别开来.为了实现这个目标,首先需要考虑如何将照片中的动物的特征用数字的形式表达出来.猫与狗

今天给大家分享一下js中常用的基础算法,废话不多说,直接上代码: 1.两个数字调换顺序 ,b= function fun(a,b){ b = b - a ;// a = 2 ; b = 2 a = a + b // a = 4 ; b = 2; b = a - b;// a = 4 ; b = 2 return [a,b] } fun(a,b) // a = 4 ;b = 2 2.对象排序,安装对象中的id排序对象的位置: var arr = [ { nama: 'a', id: 55 }, {

Java中常用的查找算法——顺序查找和二分查找 神话丿小王子的博客 一.顺序查找: a) 原理:顺序查找就是按顺序从头到尾依次往下查找,找到数据,则提前结束查找,找不到便一直查找下去,直到数据最后一位. b) 图例说明: 原始数据:int[] a={4,6,2,8,1,9,0,3}; 要查找数字:8 代码演示: import java.util.Scanner; /* * 顺序查找 */ public class SequelSearch { public static void main(St

转自:http://www.xuebuyuan.com/1248366.html webrtc中的带宽自适应算法分为两种: 1, 发端带宽控制, 原理是由rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽,在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度. 2, 收端带宽估算, 原理是并由收到rtp数据,估出带宽: 用卡尔曼滤波,对每一帧的发送时间和接收时间进行分析, 从而得出网络带宽利用情况,修正估出的带宽. 两种算法相辅相成, 收端将估算的带宽发送给发端, 发端结合收到的带宽以及丢包率,调整发送的带宽. 下

 基于Vivado HLS在zedboard中的Sobel滤波算法实现 平台:zedboard  + Webcam 工具:g++4.6  + VIVADO HLS  + XILINX EDK + XILINX SDK 系统:ubuntu12.04 总体设计思路 sobel 算法理论基础       索贝尔算子(Sobel operator)主要用作边缘检测,在技术上,它是一离散性差分算子,用来运算图像亮度函数的灰度之近似值.在图像的任何一点使用此算子,将会产生对应的灰度矢量或是其法矢量. 该

1.bloom filter算法 传说中,larbin使用bloom filter算法来进行url去重.那我们就先来了解下bloom filter算法好了. [以下转自:http://hi.baidu.com/fengfengchang/item/050b11390ff61fbd633affac] 先解释一下什么是哈希函数.哈希函数简单来说就是一种映射,它可取值的范围(定义域)通常很大,但值域相对较小.哈希函数所作的工作就是将一个很大定义域内的值映射到一个相对较小的值域内. 传统的哈希存储 假设

注:关于排序算法,博主写过[数据结构排序算法系列]数据结构八大排序算法,基本上把所有的排序算法都详细的讲解过,而之所以单独将java集合中的排序算法拿出来讲解,是因为在阿里巴巴内推面试的时候面试官问过我,让我说说java集合框架中用的哪种排序算法,当时回答错了,(关于面试详细过程请参看:[阿里内推一面]记我人生的处女面)面试结束后看了一下java源码,用的是折半插入排序算法,本来早就打算写此博客,但是因为准备鹅厂的在线考试,而鹅厂在我心中的地位是最高的,为了准备鹅厂的在线考试,自己基本上把所有事

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笔者在学习数据结构与算法时,尝试着将排序算法以动画的形式呈现出来更加方便理解记忆,本文配合Demo 在Object-C中学习数据结构与算法之排序算法阅读更佳. 目录 选择排序 冒泡排序 插入排序 快速排序 双路快速排序 三路快速排序 堆排序 总结与收获 参考与阅读 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的时间复杂度.所以用到它的时候,数据规模越小越好.唯一的好处可能就是不占用额外的内存空间了吧. 1.算法步骤 首先在未排序序列中找到最小(大)元素,存放到排

Array数组是Javascript构成的一个重要的部分,它可以用来存储字符串.对象.函数.Number,它是非常强大的.因此深入了解Array是前端必修的功课.本文将给大家详细介绍了javascript中数组的常用算法,下面话不多说了,来一起看看详细的介绍吧 一.jQuery插件不改变原数组,返回新数组(字符串) 1.concat()   连接两个或者多个数组,两边的原始数组都不会变化,返回的是被连接数组的一个副本. 2.join()  把数组中所有的元素放入到一个字符串中,返回字符串 ? 1

1.0.0 Summary Tittle:[EatBook]-NO.2.EatBook.2.JavaArchitecture.1.001-<修炼Java开发技术在架构中体验设计模式和算法之美>- Style:JavaArchitecture Series:Architecture Publishing House:Tsinghua Author: 于广 Page Number:618 Since:2017-04-06 End:ing... Total Hours:ing... Degree O

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

一.前言 最近玩王者荣耀,下载了一个辅助样本,结果被锁机了,当然破解它很简单,这个后面会详细分析这个样本,但是因为这个样本引发出的欲望就是解析Android中锁屏密码算法,然后用一种高效的方式制作锁机恶意样本.现在的锁机样本原理强制性太过于复杂,没意义.所以本文就先来介绍一下Android中的锁屏密码算法原理. 二.锁屏密码方式 我们知道Android中现结单支持的锁屏密码主要有两种: 一种是手势密码,也就是我们常见的九宫格密码图 一种是输入密码,这个也分为PIN密码和复杂字符密码,而PIN密码

如题,个人在使用python进行数据预处理过程中出现的问题,抽象成删除三维列表中某维为空的问题. 一.首先来看一下三维数组/列表的结构 仔细看下图就会很清楚了: 轴0即是去除第一个外括号后第一层(我把它称做第一维)有四大块: 对轴1则是对每一块来说,去掉大块的括号后的四小横条(我把它称作第二维): 对轴2则是对每一条来说,去掉小条的括号后的每一个数(从外往里数第三层括号,我就叫做第三维) 二.代码 1.删除二维数组中为空的元素则比较简单: oldlist=[[1, 1, 1, 1, 1], [1

1.集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练,最后结合不同的算法给出的意见进行决策,这个方法兼顾了许多算法的"意见",比较全面,因此在机器学习领域也使用地非常广泛.生活中其实也普遍存在集成学习的方法,比如买东西找不同的人进行推荐,病情诊断进行多专家会诊等,考虑各方面的意见进行最终的综合的决策,这样得到的结果可能会更加的全面和准确.另外,sklearn中也提供了集成学习的接口voting classifier. sklearn中具体调用集成学习方法的具体代码如下:

title: Java基础语法(8)-数组中的常见排序算法 blog: CSDN data: Java学习路线及视频 1.基本概念 排序: 是计算机程序设计中的一项重要操作,其功能是指一个数据元素集合或序列重新排列成一个按数据元素某个数据项值有序的序列. 排序码(关键码): 排序依据的数据项. 稳定排序: 排序前与排序后相同关键码元素间的位置关系,保持一致的排序方法. 不稳定排序: 排序前与排序后相同关键码元素间的相对位置发生改变的排序方法. 内排序: 指待排序列完全存放在内存中所进行的排序.内

一.前言   前段时间大致看了一下<深入理解Java虚拟机>这本书,对相关的基础知识有了一定的了解,准备写一写JVM的系列博客,这是第二篇.这篇博客就来谈一谈JVM中使用到的垃圾回收算法. 二.正文  2.1 什么是垃圾回收   在正式介绍垃圾回收算法前,先来说说什么是垃圾回收.这里所说的垃圾主要指的是已经不会再继续使用的对象,当然也有可能是其他,比如不再使用的类以及常量,但主要还是指对象,所以以下算法将介绍对象的回收.所以垃圾回收的含义就是:将内存中已经不会被使用的对象(或类和常量)清除,释

JDK 1.8 中 HashMap 的 hash 算法和寻址算法 HashMap 源码 hash() 方法 static final int hash(Object key) { int h; return (key == null) ? 0 : (h = key.hashCode()) ^ (h >>> 16); } h = key.hashCode() 表示 h 是 key 对象的 hashCode 返回值: h >>> 16 是 h 右移 16 位,因为 int