这个系列的文章是之前Python实现所有算法的兄弟篇,眼看着夏令营完事,我也要又开始学习日子了:
01 引言 欢迎关注 算法channel ! 交流思想,分享知识,找到迈入机器学习大门的系统学习方法,并在这条道路上不断攀登,这是小编创办本公众号的初衷。 本公众号会系统地推送基础算法及机器学习/深度学习相关的全栈内容,包括但不限于:经典算法,LeetCode题目分析,机器学习数据预处理,算法原理,例子解析,部分重要算法的不调包源码实现(现已整理到Github上),并且带有实战分析,包括使用开源库和框架:Python, Numpy,Pandas,Matplotlib,Sklearn,Tensorflow等
求导是数学计算中的一个计算方法,它的定义就是,当自变量的增量趋于零时,因变量的增量与自变量的增量之商的极限。在一个函数存在导数时,称这个函数可导或者可微分。可导的函数一定连续。不连续的函数一定不可导。
聚类分析(Cluster Analysis)是一类经典的无监督学习算法。在给定样本的情况下,聚类分析通过特征相似性或者距离的度量方法,将其自动划分到若干个类别中。常用的聚类分析方法包括层次聚类法(Hierarchical Clustering)、k均值聚类(K-means Clustering)、模糊聚类(Fuzzy Clustering)以及密度聚类(Density Clustering)等。本节我们仅对最常用的kmeans算法进行讲解。
梯度下降法及其Python实现 基本介绍 梯度下降法(gradient descent),又名最速下降法(steepest descent)是求解无约束最优化问题最常用的方法,它是一种迭代方法,每一步主要的操作是求解目标函数的梯度向量,将当前位置的负梯度方向作为搜索方向。 梯度下降法特点:越接近目标值,步长越小,下降速度越慢。 下面将通过公式来说明梯度下降法。 建立模型为拟合函数h(θ) : 接下来的目标是将该函数通过样本的拟合出来,得到最佳的函数模型。因此构建损失函数J(θ)(目的是通过求解minJ(θ)
大家不要愁,数值算法很快就会写完,之后会写一些有趣的算法。前面的文章里面写了一些常见的数值算法,但是却没有写LU分解,哎呦不得了哦!主要的应用是:用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。
八皇后问题是一个古老的问题(1848年),也是算法和编程领域的经典话题,常常是应用递归求解的范例。
梯度下降算法是一个很基本的算法,在机器学习和优化中有着非常重要的作用,本文首先介绍了梯度下降的基本概念,然后使用Python实现了一个基本的梯度下降算法。梯度下降有很多的变种,本文只介绍最基础的梯度下
=====正文======= 题目要求:称一个 0-1 串是“好串”,如果它的任何子串不在其中连续出现三次以上。编写程序,输入正整数 n,输出某个长度为 n 的好串。 在数学学上可以证明:存在任意长度的好串。事实上,若 w 是一个长度为 k 的好串,将 w 中的 0 和 1 分别替换为 01 和 10 必然是一个长度为 2k 的好串(感兴趣的读者可以用反证法证明);同时,好串的任意子串必然也是好串。 显然,单独的 0 和 1 都是好串,根据上面的性质,可以得到任意长度的好串。根据这个思路(称为“标准迭代”
專 欄 ❈PytLab,Python 中文社区专栏作者。主要从事科学计算与高性能计算领域的应用,主要语言为Python,C,C++。熟悉数值算法(最优化方法,蒙特卡洛算法等)与并行化 算法(MPI,OpenMP等多线程以及多进程并行化)以及python优化方法,经常使用C++给python写扩展。 知乎专栏:化学狗码砖的日常 blog:http://pytlab.org github:https://github.com/PytLab ❈ 前言 最近开始总结学习回归相关的东东了,与分类的目标变量是标称型不
希望时间的流逝不仅仅丰富了我们的阅历,更重要的是通过提炼让我们得以升华,走向卓越。 1Tags 排序算法 链表 树 图 动态规划 Leetcode Python Numpy Pandas Matplotlib 数学分析 线性代数 概率论 数据预处理 机器学习 回归算法 分类算法 聚类算法 集成算法 推荐算法 自然语言处理 Kaggle Tensorflow
最近公司项目中涉及到给每个用户推荐app,而在app数据相关处理的过程中,将app变为了一个向量,最后再转变到一个用户用一个向量来表示,而这其中用到的关键技术就是Word2Vec!之前只是大概听过,现在系统性的总结一波~
对于运筹优化算法工作者来说,更优的结果和更快的运行速度是我们不懈追求的目标。在实践中我们很 容易就能感受到,这个目标主要取决于算法本身的设计,同时也取决于算法的具体实现方式。本文主要 分享一点算法实现中的加速方法,特别针对python用户。本文将以分支定价求解VRPTW为例,主要介绍 两个方面的技巧,第一个是在python中使用C++库,第二个是分支定界过程的并行化,希望能给大家带来一些帮助。 一.在Python中使用C++库 Python是当前最热门的编程语言之一,特别是在数据科学、深度学习等领域。但是P
问:现在上有关numeric analysis的课时,都用Python,实际工作时候呢?
最近跟着导师参加了天池的厦门航空算法大赛,比赛的整体思路就是通过建立整数规划模型来求解可行解,得到航班调度的安排。参加比赛遇到的一大问题是模型中的决策变量太多,难以快速的求解出答案,所以尝试了如何提升python的运行速度。本文主要介绍的方法就是通过pypy这一工具来提升python运行速度。 1、什么是PyPy PyPy是用Python实现的Python解释器。更为具体的概念可以参考百度百科。 2、Mac上安装PyPy 这里我们使用brew来安装PyPy。首先我们可以看一下有哪些可以安装的PyPy版本,使
两个n维变量A(x11,x12,…,x1n)与 B(x21,x22,…,x2n)间的闵可夫斯基距离定义为:
第一种方法最直接,直接使用Python的库collections里的方法Counter,直接统计所有元素出现的次数,返回最大次数的元素即可。
Excel提供了一个很好的功能——单变量求解,当给出最终结果时,它允许反向求解输入值。它是一个方便的工具,因此今天我们将学习如何在Python中实现单变量求解。
有一说一,矩阵的数值算法不是那么简单的写,我这里会推荐一些学习的资源假如你愿意学的话。
先打上断点,重新登录一下,成功进入断点说明位置十有八九是找到了,F11进去看看里面的加密逻辑是什么样的。
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 这几天推送了机器学习的降维算法,总结了特征值分解法,奇异值分解法,通过这两种方法做主成分分析(PCA)。大家有想了解的,可以参考: 数据预处理:PCA原理推导 数据降维处理:PCA之特征值分解法例子解析 数据降维处理:PCA之奇异值分解(SVD)介绍 数据降维:特征值分解和奇异值分解的实战分析 至此,已经总结了机器学习部分常
在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),计算这个度量,我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,就需要使用距离计算公式得到样本距离簇心的距离,利用kNN进行分类时,也是计算个体与已知类别之间的相似性,从而判断个体的所属类别。
本文主要介绍了机器学习、深度学习、降维算法、集成算法、XGBoost、随机森林、贝叶斯分类器、聚类算法、PCA等算法,以及高斯混合模型、主成分分析等数据降维处理方法。文章还介绍了机器学习中的逻辑回归、决策树、支持向量机、神经网络等算法。此外,还介绍了如何使用Python的sklearn库和TensorFlow库实现这些算法。
数值计算是数据挖掘、机器学习的基础。Python提供多种强大的扩展库用于数值计算,常用的数值计算库如下所示。
RSA是一种非对称加密算法,它由 公钥(n/e),私钥(n/d),明文M和密文C组成。我们做CTF题目时,一般题目中会给出公钥和密文让我们推出对应的私钥或者明文。RSA的相关公式都写在上面脑图中,在正式讲解RSA加密算法前我们先来普及一波数学的基本知识。 一. 相关数学基础 1.1 素数和互质数 素数也称质数,它的定义为除本身和 1 的乘积外,不能表示其他数的乘积。比如2,3,5,7,11,13,17……等都是素数。 互素数也称互质数,定义是公约数只有1的两个自然数,如: 1和任何自然数 1 & 2
第一件事是确定方块序列怎么生成的,看了下js有很友好的给出源文件地址,随机数生成核心: return (v * a + C) % M;`,种子也是固定的,就放弃了RL的想法。
一、算法介绍 Logistic regression (逻辑回归)是一种非线性回归模型,特征数据可以是连续的,也可以是分类变量和哑变量,是当前业界比较常用的机器学习方法,用于估计某种事物的可能性,主要的用途: 分类问题:如,反垃圾系统判别,通过计算被标注为垃圾邮件的概率和非垃圾邮件的概率判定; 排序问题:如,推荐系统中的排序,根据转换预估值进行排序; 预测问题:如,广告系统中CTR预估,根据CTR预估值预测广告收益; 这个世界是随机的,所以万物的发生都可以用可能性或者几率(Odds)来表达。“几率”指的是
二面面试官来了。是个算法大佬。是个专门做算法的。直接手出题,他说时间不多,就让我说思路。
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
相同 1.本质相同:两种方法都是在给定已知数据(independent & dependent variables)的前提下对dependent variables算出出一个一般性的估值函数。然后对给定新数据的dependent variables进行估算。 2.目标相同:都是在已知数据的框架内,使得估算值与实际值的总平方差尽量更小(事实上未必一定要使用平方),估算值与实际值的总平方差的公式为:
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支持向量机作为机器学习中最为难于理解的算法,小编将以三篇的篇幅去讲解小编自己理解的SVM算法。主要包括:初识支持向量机原理、SVM如何解决线性不可分、SVM实践举例;当然网络上也会有很多关于SVM这一经典算法的资料,大家可参见参考文献,与我们及时交流,共同学习~ 用一句话说明SVM的原理,即通过特征空间中的最大间隔去找出该空间的分类超平面;其中最大间隔就可以用支持向量来求得。 引入支持向量机之前,先要说明最简单的线性分类器:感知机;一个线性分类器,感知机的学习目标就是要在 n 维的数据空间中找到一个分类超平
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 近几天推送了以决策树为基础模型的,性能优秀,应用广泛的 XGBoost 集成算法。与之相似的,比 XGBoost 发明还早的 GBDT(梯度提升决策树),它们的共同点都是以决策树为基础模型,要想深刻的理解这两种重要的集成算法,如果能更好地理解决策树算法的实现,会有助于理解它们。 下面,我们用源码实现决策树的回归算法,提到决策树一般
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天推送了XGBoost的原理,已知某个样本 xi ,经过XGBoost 求解得到的 yi 是由 K 个决策树线性叠加的结果。那么在求解每个树的叶子节点的权重参数时,用的目标函数是损失函数 Loss 和正则化惩罚项组成的,XGBoost对这个目标函数做了很多次演化,其中重要的两步: 将损失函数 loss 用泰勒公式展开取前三项,这
导读:Python作为一个设计优秀的程序语言,现在已广泛应用于各种领域,依靠其强大的第三方类库,Python在各个领域都能发挥巨大的作用。
由于某些不可抗拒的原因,LaTeX公式无法正常显示. 点击这里查看PDF版本 Github: https://github.com/yingzk/MyML 博 客: https://www.yingjoy.cn/ 前言 在机器学习中,经常需要使用距离和相似性计算的公式,在做分类时,常常需要计算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),计算这个度量,我们通常采用的方法是计算样本之间的“距离(Distance)”。比如利用k-means进行聚类时,判断个体所属的类别,就需要使用
《实例》阐述算法,通俗易懂,助您对算法的理解达到一个新高度。包含但不限于:经典算法,机器学习,深度学习,LeetCode 题解,Kaggle 实战。期待您的到来! 01 — 回顾 昨天实践了一个数据降维的例子,用到了5个二维的样本点,通过特征值分解法,将样本降维为1个维度,这个过程又称为数据压缩,关于这篇文章,请参考: 数据降维处理:PCA之特征值分解法例子解析 今天来进一步谈谈数据降维,以实现主成分提取的另一种应用非常广泛的方法:奇异值分解法,它和特征值分解法有些相似,但是从某些角度讲,比特征值分解法更强
这是一个P的导数,相关与P函数本身的一个微分方程,Autonomous differential equations 自控微分方程 。看上去是不是很复杂,这个时候我们就要呼唤欧拉了 :欧拉方法,命名自它的发明者莱昂哈德·欧拉(),是一种一阶数值方法,用以对给定初值的常微分方程(即初值问题)求解。它是一种解决数值常微分方程的最基本的一类显型方法(Explicit method)。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入,学会如何使用 Python 实现一个博客,桌面词典,微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习,将具备独立的Python开发能力。
第四阶段我们进行深度学习(AI),本部分(第一部分)主要是对底层的数据结构与算法部分进行详尽的讲解,通过本部分的学习主要达到以下两方面的效果:
稀疏编码(Sparse Coding)是深度学习算法中的一种重要技术,它在神经网络模型中发挥着重要的作用。本文将介绍稀疏编码的基本概念、原理以及在深度学习中的应用。
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Into-Backpropagation,我们研究了一个嵌套神经元的反向传播的计算,了解到反向传播本质就是利用链式法则,求取所需要更新的变量的偏导数!但我们前文所研究的神经元是比较简单的,没有复杂的函数,也没有复杂的结构,而真实的神经网络中,往往神经元的函数和结构都比较复杂!
主要包括计算机科学中基本的算法与数据结构,结合算法思想和Leetcode实战,总结介绍。
1、psutil是一个跨平台库(https://github.com/giampaolo/psutil) 能够实现获取系统运行的进程和系统利用率(内存,CPU,磁盘,网络等),主要用于系统监控,分析和系统资源及进程的管理。 2、IPy(http://github.com/haypo/python-ipy),辅助IP规划。 3、dnspython(http://dnspython.org)Python实现的一个DNS工具包。 4、difflib:difflib作为Python的标准模块,无需安装,作用是对
1、psutil是一个跨平台库(https://github.com/giampaolo/psutil)
什么是死去?是终点,是诀别,是不可挽留, 是再也握不到的手,感觉不到的温度, 再也说不出口的“对不起”。
贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本文由本人学习贝叶斯分类器过程中的笔记,再加上使用Python进行文本分类实战组成。
前言 梯度下降法(Gradient Descent)是机器学习中最常用的优化方法之一,常用来求解目标函数的极值。 其基本原理非常简单:沿着目标函数梯度下降的方向搜索极小值(也可以沿着梯度上升的方向搜索极大值)。 但是如何调整搜索的步长(也叫学习率,Learning Rate)、如何加快收敛速度以及如何防止搜索时发生震荡却是一门值得深究的学问。接下来本文将分析第一个问题:学习率的大小对搜索过程的影响。全部源代码可在本人的GitHub:monitor1379(https://github.com/monitor
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