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最大熵模型GIS ,IIS算法

https://blog.csdn.net/u014688145/article/details/55003910 最大熵模型GIS ,IIS算法 前言 在学习最大熵模型时,令我最大的困惑点在于它一些公式的物理含义是什么...但发现,它在概率模型当中,除了一个宏观的假设【无知信息最大熵】之外,没有发现任何有趣的现象。...Code Time 模型学习的最优算法GIS 以下内容摘自博文【码农场-逻辑斯谛回归最大熵模型】 常用的方法有改进的迭代尺度法、梯度下降法、牛顿法或拟牛顿法,牛顿法或拟牛顿法一般收敛速度更快。...其中C一般取所有样本数据中最大的特征数量。 原始的最大熵模型的训练方法是一种称为通用迭代算法 GIS(generalized iterative scaling) 的迭代 算法。...模型学习的最优算法IIS 《统计学习方法》关于IIS的理论推导写了一大堆,在博文【码农场-逻辑斯谛回归最大熵模型】也全部推导过一遍了,所以具体的细节就不再赘述了。

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浅谈C、JavaPython之间的小差

✅作者简介:人工智能专业本科在读,喜欢计算机编程,写博客记录自己的学习历程。 个人主页:小嗷犬的博客 个人信条:为天地立心,为生民立命,为往圣继绝学,为万世开太平。...本文内容:浅谈C、JavaPython之间的小差异 ---- 本文目录 1.变量是什么 1.1 C认为变量应该是容器 1.2 Python认为变量应该是标签 1.3 Java认为我们不应该关心这个问题...2.循环迭代 2.1 传统的循环 2.2 继承发展 2.3 新的问题 3.尾声 3.1 万物皆对象 3.2 C的自增 3.3 Python的好名声 ---- 1.变量是什么 1.1 C认为变量应该是容器...---- 3.2 C的自增 为了更好的适应新的任务,C也学着Java加入了类对象的功能,C实现了自身的进化,进化成了C++,它在利用类对象的便利的同时,并不承认万物皆对象的观点,这也让它保存了C那时面向过程编程的风格...---- 3.3 Python的好名声 Python是三者中诞生最晚的,它最开始是没有什么知名度的,在CJava面前只能老老实实当小弟。

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算法数据结构之最大最小堆

满足最大堆性质的二叉堆叫做最大堆,满足最小堆性质的二叉堆叫做最小堆。 最大堆的根结点中存储着最大的元素,最小堆的根结点中存储着最小的元素。...有了上面生成完全二叉树的基础,我们就能根据最大堆的性质来生成最大堆。...由于完全二叉树每一层的结点数量最大是上一层的两倍,所以,我们只需要从结点id为H/2的结点开始,终点是结点id=1的结点,都进行一遍max_Heapify就可以生成最大堆了。...每次执行max_Heapify的时候,当前结点i的左右子树都已经是最大堆了,所以,我们只需要关注当前结点该移动到哪个位置而已。...id=ALDS1_9_B 在这个程序中,输入数据的格式和上一题一样 我们要实现把一棵完全二叉树变成一个最大堆。

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算法复杂度分析最大子串问题算法复杂度分析最大子序列问题

算法复杂度分析 算法复杂度基本定义 算法复杂度分析基于以下四条定义: 如果存在常数c$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时,有$T(N) \leq cf(N)$,则记 $T(N) = O(f...(N))$ 如果存在常数c$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时,有$T(N) \geq cf(N)$,则记 $T(N) = \Omega(f(N))$ 当且仅当$T(N) = O(f(N)...判断语句:时间估算为不超过所有分支运算时间之和(选择耗时的一个分支相同) 循环语句:时间估算为循环次数的乘积(包括嵌套循环) 最大子序列问题 问题 已知一个序列,要求求和最大的连续子序列的和。...例如输入-2,11,-4,13,-5,-2,输出20(11-4+13) 求解 解法一:真.暴力求解 考虑简单直接的解法,计算出以某个数开头的所有子序列和,取出最大的值 func solution1(data...,找出右侧一半的最大子串,找出跨越左右分界的最大子串(左侧终点确定,右侧起点确定),比较得最大值。

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网络最大算法—EK算法

前言 EK算法是求网络最大流的基础的算法,也是比较好理解的一种算法,利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制,这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么? 对一张网络流图,每次找出它的最小的残量(能增广的量),对其进行增广。...没错,EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时,需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢?BFS还是DFS?....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候,记录下能进行增广的最大值,同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出,这种算法的性能还算是不错, 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明,这种算法的时间复杂度为 大体证一下: 我们最坏情况下每次只增广一条边,则需要增广

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最大似然译码维特比卷积译码算法

文章目录 卷积译码 最大似然译码 图片 图片 卷积译码-维特比卷积译码算法 维特比译码算法是维特比在1967年提出。...维特比算法的实质是最大似然译码,但它利用了编码网格图的特殊结构,从而降低了计算的复杂度,完全比较译码相比,它的优点是使得译码器的复杂性不再是码字序列中所含码元数的函数。...维特比算法考虑的是,去除不可能成为最大似然选择对象的网格图上的路径,即如果有两条路径到达同一个状态,则具有最佳量度的路径被选中,称为幸存路径。...注意,选择最优路径可以表述为选择具有最大似然度量的码字,或者选择具有最小距离的码字。 假设为BSC信道,汉明距离为合适的距离度量。 维特比译码算法的精髓可以总结为:加、比、选。...译码时先将接收序列按照n分组,然后计算每分组相应网格图中各分支的输出之间的汉明距离。

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算法】相邻最大差值

问题描述 给定一个数组,求如果排序之后,相邻两数的最大差值,要求时间复杂度O(N) 例子: 5,9,8,3,15 那么排序后的数,3,5,8,9,15,因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想: 1)找出数组的最大值max和最小值min 2)将区间均等的划分为 N + 1份,即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1)找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶,即后桶的min减去前桶的max 的差值,即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {

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☆打卡算法☆LeetCode 85、最大矩形 算法解析

一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵,找出只包含1的最大矩阵,返回其面积。” 题目链接: 来源:力扣(LeetCode) 链接:85....最大矩形 - 力扣(LeetCode) (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵,找出只包含 1 的最大矩形,并返回其面积...首先,说一下暴力解法:列举所有可能出现的矩形,枚举矩形所有的左上角和右下角坐标,并检查该矩形是否是面积最大的,但是这样做时间复杂度过高,会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法,找到最高的柱子,并找到它左右的最大高度,拼接成最大的矩形,得到面积就是想要的结果。...三、总结 代码84题代码基本类似。 思路就是: 枚举矩形的下边界,枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积

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网络最大算法—Dinic算法及优化

前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观,代码难度小,性能优越等优势,深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是:对于每一个点,对其所连的边进行增广,在增广的时候,每次增广“极大流” 这里有别于EK算法,EK算法是从边入手,而Dinic算法是从点入手 在增广的时候,对于一个点连出去的边都尝试进行增广...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法,我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的(比某标号算法不知道高到哪里去了) 代码 题目链接 #include #include #include...i=edge[i].nxt)//当前弧优化 快150ms { if(deep[edge[i].v]==deep[now]+1&&edge[i].flow)//只有满足距离要求流量要求的点才能进行增广

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懒惰的算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面基础也是“懒惰”的算法——KNN(k-nearest neighbor)。你知道为什么是懒的吗?...该算法常用来解决分类问题,具体的算法原理就是先找到待分类值A距离最近的K个值,然后判断这K个值中大部分都属于哪一类,那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素: 通过该算法的原理,我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值,也就是要找他周围的几个值;第二部分是距离的计算,即找出距离他最近的K个值;第三部分是分类规则的确定,就是以哪种标准去评判他是哪一类...二维平面上两点a(x1,y1)b(x2,y2)间的欧氏距离: 三维空间两点a(x1,y1,z1)b(x2,y2,z2)间的欧氏距离: 两个n维向量a(x11,x12,…,x1n) b(x21,x22...训练算法:KNN没有这一步,这也是为何被称为算法的原因。 测试算法:将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法:将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。

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最大相关最小冗余(mRMR)算法

在做特征选择时,可能面临两个问题:特征类别预测有多大相关性,特征之间有多大冗余度。...在特征选择中,“最好的m个特征不一定是m个最好的特征”,从相关度冗余度来看,最好的m个特征是指分类相关的特征,但由于最好的m个特征之间可能存在冗余,因此相关的m个特征并不一定比其他m个特征产生更好的分类准确率...考虑特征x分类目标c,计算I(x,c),I(x,c)的大小代表了xc之间的关联度的大小。从所有特征中选出c之间互信息最大的m个特征,就可以得到c相关的m个特征。...最大相关度最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合,|S|=m. 为了选出m个相关特征,使得S满足如下公式: ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S,直接优化下式: ? 直观上说D的增大,R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征,现在需要从余下的特征中选择第m个特征。

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