PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...简介： 粒子群优化（PSO）算法概述 更多PSO相关文章及代码请访问： 机器学习导航 改进PSO算法 ①gbest是PSO算法中的关键，在多次迭代后，gbest不再提升的原因很可能是其陷入了局部最优，为了防止其永久收敛我们需要重置...gbest的部分基因，即将某些基因随机变异再评价是否提升，如果提升则替换，如果没有则回滚。...②pbest的局部搜索策略，同样地对于pbest来说，我们需要对其进行局部搜索来加快种群的收敛性。在二进制编码的PSO中，我们可以通过pbest部分基因位的flip策略来提升。 示意图： ?...缺点：以上两点虽然可以提升算法性能，但是由于其增加了评价次数，增加了时间的消耗，在大规模问题中有待改善。 参考资料：Tran B, Xue B, Zhang M.
** 注意:MP算法中的i不需要回溯这里隐藏着一个考点。...算法较之于简单模式匹配算法的优势时，不要忘掉这一点。...Sk直接跳到Sk+1的改进算法，这就是知名的KMP算法，代码如下： int KMP(Str str,Str substr,int next[]) { int i = 1,j = 1;//串从数组下标1...else j = next[j]; } if(j > substr.length) return i - substr.length; else return 0; } KMP算法的改进...，因此较为聪明的做法应该是在j等于5处发生不匹配时，直接跳过位置1到4的多余比较，这就是KMP算法改进的切入点。
有趣的算法（七） ——快速排序改进算法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、概述 快速排序，被认为是最好的排序算法之一。...二、问题分析 快速排序在众多排序算法中，属于非常优秀的算法，不过这几十年来，还是有许多人对其进行贡献，提供了一些很好的改进。...因此，对于切分元素，不能选的太随意，需要改进。 2）快速排序是一个递归的排序算法。 在数组元素很少的时候，如果也用快速排序，则要不断的递归与函数调用，效率较低。...而有一些简单的算法，对于数组数量较少的时候，不需要递归，而且方便。 因此，对于数组元素较少的情况，可以采用其他算法。 3）元素值一样的问题。...-1); start3WayQuickSort(a, equalRight+1,high); } 四、总结 快速排序采用三采样切分的改进方案后，在加上小数组情况下引入插入排序，其排序的速度非常快
高斯消去法的过程如图所示 ? 其中括号内的数字表示对该行处理的次数，比如第三列，该列中的第一个元素没有变化，第二个元素处理了一次，第三个元素处理了两次，处理的过程为 ?...现将这个过程写成数组形式 A=A-B*C，于是就有了下列算法： ? 同传统算法相比较，改进算法只需一重循环，大大提升了效率 ? 算法验证 ?...这个方程组的解为x=[1,2,3] 自编程序计算结果为： ? PS: Fortran中的spread函数用法。假定一个二维数组A ?...A(1, 2:4)是一个一维数组[12 13 14],spread(A(1, 2:4),1,2)就是如下的二维数组 ? spread(A(2:3, 1),2,3)就是如下的二维数组 ?...spread(A(1, 2:4),1,2)*spread(A(2:3, 1),2,3)的结果就是 ? 该算法的瓶颈就是spread函数的效率究竟如何？当然，任何事情都有其两面性。鱼和熊掌不可兼得。
作者：Vladimir Braverman,Harry Lang,Enayat Ullah,Samson Zhou 摘要：在数据流的时间衰减模型中，基础数据集的元素在按时间顺序获得的情况下，越晚获得的元素更重要...处理大型数据集的常用方法是去维持\ emph {coreset}，这是处理数据的简洁摘要，即允许近似恢复预定查询。...我们还考虑了k-中值聚类的指数时间衰减模型，其中我们提供了利用在线设施定位算法的常数因子近似算法。 我们的算法存储O（klog（hΔ）+ h）点，其中h是衰减函数的半衰期，Δ是数据集的纵横比。...我们的技术也扩展到k-means聚类和M-estimators。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 标准粒子群算法及其改进算法 首先在这里介绍一下，这个里主要介绍粒子群算法以及一个改进的二阶振荡粒子群算法。...[1] 改进标准粒子群算法的思想 胡建秀，曾建潮通过在标准二阶粒子群算法速度迭 代方程中引入二阶振荡环节的方法改进算法，来增加粒 子的多样性，提高算法的全局搜索能力，是改进位置函 数搜索区域较好的改进方法...PS：关于改进算法的流程图和标准算法的类似，无非就是加了一个迭代次数前一半和后一半参数的改变，这里就不加上去了。...下面是两个维度跑出来的结果 1、标准PSO算法： 2、改进的二阶振荡PSO算法: 在低维度上这两个算法没有太大差别，改进的算法速度上要稍微快一点。...1、这是标准PSO算法跑出的结果： 很明显这并没有达到最优值，只是一个局部最优。 2、改进的PSO算法： 可以看到改进的算法的结果在100维下依旧不错，而且很快。
为了尽量避免这种情况出现，引入随机梯度下降算法，降低甚至消除权重前后权重间的联系，使得权重有可能从鞍点中‘跳脱’出来。...partial w} \text{梯度函数：} \frac{\partial loss}{\partial w}= 2\cdot x_i \cdot (x_i \cdot w - y_i) 观察公式，随机梯度下降算法与梯度下降算法的区别在于每次迭代依据为随机的单个样本的梯度...，而不是所有样本的梯度和平均值，而单个样本之间是独立的，由此降低了前后权重的联系，为跳出鞍点束缚提供了可能。...小批量梯度下降算法（MBGD） BGD 与 SGD 各有各的优缺点，那么能不能在两种方法的性能之间取得一个折衷呢？...即，算法的训练过程比较快，而且也要保证最终参数训练的准确率，而这正是小批量梯度下降法（Mini-batch Gradient Descent，简称 MBGD）的初衷。
随机梯度下降与mini-batch随机梯度下降 这些算法改编了标准梯度下降算法，在算法的每次迭代中使用训练数据的一个子集。...正则化 正则化基本上是一个惩罚模型复杂度的机制，它是通过在损失函数中加入一个表示模型复杂度的项做到这一点的。在神经网络的例子中，它惩罚较大的权重，较大的权重可能意味着神经网络过拟合了训练数据。 ?...结语 这些改进标准梯度下降算法的方法都需要在模型中加入超参数，因而会增加调整网络所需的时间。...最近提出的一些新算法，比如Adam、Adagrad、Adadelta，倾向于在每个参数的基础上进行优化，而不是基于全局优化，因此它们可以基于单独情况精细地调整学习率。在实践中，它们往往更快、更好。...下图同时演示了之前提到的梯度下降变体的工作过程。注意看，和简单的动量或SGD相比，更复杂的变体收敛得更快。 ?
基于爬山算法的改进与混合算法优化 爬山算法是一种启发式算法，具有局部搜索最优解或最优近似解的良好性能，在物流配送、路径规划等物流调度方面被广泛使用。...本文从传统的爬山算法引入，进而提出了一种具有适应预设边表的爬图山算法，以便该算法能够更加适应具有固定的边集合的预设道路，从而在约束条件下取到局部最优解。...本文还结合 Dijkstra Algorithm 进一步提出混合算法 HCDA。...关键词：爬山算法；最短路径；Dijkstra Algorithm；算法优化；混合算法 阅读本文的收获： 能理解并掌握爬山算法与 Dijkstra Algorithm 的原理及基本实现； 基于爬山算法改进的适应具有预设边表的爬图山算法...； 基于爬山算法与 Dijkstra Algorithm 结合的混合算法 HCDA。
之前写过一篇文章《基于OpenCL的图像积分图算法实现》介绍了opencl中积分图算法的基本原理(不了解积分图概念的朋友可以先参考这篇文章)，并基于这个基本原理提供了kernel实现代码.但经过这两个月的实践检验...，原先这个基于前缀和计算加矩阵转置的算法被证明在GPU上是非常低效的。...注：为了提高效率这里的kernel代码基于前一篇文章的算法上有改进，将前经和计算和矩阵转置合并为一个名为prefix_sum_col_and_transpose的kernel，没有改进前的算法更慢数倍。...于是我参考了OpenCLIPP的积分图算法思路，重写了自己的代码，新的算法思路是这样的： 整个算法分为5个步骤(kernel)来完成。...这个算法思路与之前的算法相比，没有了耗时的矩阵转置过程，但分为5步，更复杂了，实际的执行效果呢？出乎我的意料：5个kernel加起来的总时间是0.63ms左右,相比原来的算法提高了近3倍。 ?
前面几篇我们探讨了决策树算法，集成学习方法，今天我们就来探讨下基于bagging集成的决策树算法——随机森林（Random Forest）。...随机森林虽然简单，但它是最强大的机器学习算法之一，也是实际应用中非常常用的算法之一，是我们必须要掌握的算法。 首先让我们简单的回顾下决策树算法，因为它是随机森林的基础。...决策树算法根据特征选择的方式不同，可以分为ID3算法，C4.5算法，CART算法。...4）总结 下面我们对随机森林算法的优缺点做一个总结。...： 由于有多个基模型组合而成，模型不易解释； 树较多时，训练时间比较久； 随机森林是非常强大的算法，可以作为我们做分类任务首要尝试的算法。
论文翻译：ViBe+算法（ViBe算法的改进版本） 原文地址： 《Background Subtraction: Experiments and Improvements for ViBe》 本文从原文第二章开始翻译...下图中，我们可以看到，通过比较(c)图和(d)图，抑制作用减缓了背景点在前景物体中的扩散作用。 ? 上图中比较了ViBe改进前后算法的效果。 a. 红外图像的原图像； b....这意味着原始版本ViBe算法与改进版本ViBe+算法的TP与FN数量基本近似。 ViBe+算法对于baseline分类的视频数据稍微削弱了效果。...这并不奇怪，因为本文介绍的改进算法主要是为了针对某些特别问题而增强ViBe的效果，如多峰值背景，相机抖动，或者不连续物体运动。 四、结论 在这篇文章中，我们介绍了对于原始ViBe算法的几处改良。...对于多数视频序列，本文比较展示了改进版ViBe+算法的性能优于原始版本的ViBe算法。另外，对于一些分类与一些指标，我们的新算法性能优于很多已有的技术。
在本文中，我们将对该算法进行些改造。虽然它并不适用所有的游戏，但是它可能适用于一般的零和游戏，比如国际象棋，四子棋，跳棋等等...请注意，这些改进中的大部分都是针对特定的游戏。...Alpha-Beta 剪枝 很经典，且很出名的优化极大极小值算法的是 alpha-beta 剪枝 算法。...该算法允许你在运行极大极小值算法时跳过分支，该算法和原本极大极小值算法一样 -- 在同个深度找到相同的结果。该方法的本质是当它发现该分支比之前检查过的分支更糟糕的时候，就会退出该分支。...强大的五子棋程序使用 Threat-Space Search 结合极大极小值算法实现。强大的国际象棋使用 alpha-beta 剪枝算法结合上述两种类型算法实现。...简而言之 -- 考量下你的游戏并对你的游戏采用更有意义的方式进行搜索。这是我目前做的最复杂的改进。 复查你的代码 这看起来不应该在本文出现，但是你可以在你的函数方法中进行改进。
优化算法能够加速学习的原因，它们能帮助尽早走出平稳段。...所以换一种方式，每次处理训练数据的一部分进行梯度下降法，则我们的算法速度会执行的更快。...2.2.6 RMSProp 算法 RMSProp（Root Mean Square Prop）算法是在对梯度进行指数加权平均的基础上，引入平方和平方根。...算法的作者建议为 0.999 ϵ：Adam 算法的作者建议为epsilon的默认值1e-8 注：β1、β2、ϵ 通常不需要调试 2.2.9 学习率衰减 如果设置一个固定的学习率 α 在最小值点附近，由于不同的...而一些小型网络可以直接手动进行调整 那么最后我们来看一张动态度，表示不同优化的算法的效果图 2.2.10 其它非算法优化的方式-标准化输入 对网络输入的特征进行标准化，能够缓解梯度消失或者梯度爆炸 标准化公式
二、把方差计算的方法在BM3D算法中使用，主要包括块匹配，patch matching，shrinkage和 aggregation 。...三、讨论了相关噪声协同滤波的固有限制，使用global Fourier thresholding和refltering的方法改善了滤波效果 四、该方法在BM3D算法中，效果得到显著的提升...， refiltering在BM3D和其他算法中都能改善降噪效果 相关噪声 如果g是δ函数，则为白噪声，否则为相关噪声。...方差和块的位置不相关，且 令 则 计算d+1维变换的谱系数，在d维的基础上，再做1维 计算d+1维变换的谱系数的方差，其中cov维块间的协方差 如果相似块间的噪声是不相关的，则协方差为...在BM3D中取µ2=1，可以在一定数据集上，二维参数中遍历，得到最优的参数 另外， 实验中K=4，Nf=32 试验结果 与最大值差异较小的都标记为粗体了 refilter不仅仅用在BM3D中，在其他算法中也有效
算法步骤：利用二次曲面逼近方法求每点的方向矢量以及曲率；根据曲率确定特征点集；根据方向矢量调整对应关系，从而减少ICP算法的搜索量，提高效率。 ?...对于精确配准，采用基于曲率的特征点的改进ICP算法，结果表明降低了搜索复杂度，提高了算法效率，可使用于海量点云数据的配准。...在改进的ICP核心步骤中，采用Niloy坐标框架，把曲率引入目标函数的计算，根据点云距离有效的把目标函数从点到点的计算，过渡到点到面的计算，比传统方法具有更快的速度。 ? 初始配准： 点云 ?...ICP算法的缺陷：要求数据点云里的每一点在模型点云上都要有对应点，为寻找对应点，算法需要遍历模型点云的每一点，配准速度慢，并且易陷于局部最优解。 ?...ICP算法改进原理： ① 计算方向矢量 对一点Pi，方向矢量等价于该点与其邻域Nb（Pi）的最小二乘拟合平面的法向量n(Pi)。
由于 K-means 算法的分类结果会受到初始点的选取而有所区别，因此有提出这种算法的改进: K-means++ 。 算法步骤 其实这个算法也只是对初始点的选择有改进而已，其他步骤都一样。...初始质心选取的基本思路就是，初始的聚类中心之间的相互距离要尽可能的远。...算法描述如下： 步骤一：随机选取一个样本作为第一个聚类中心 c1； 步骤二：计算每个样本与当前已有类聚中心最短距离（即与最近一个聚类中心的距离），用D(x)表示；这个值越大，表示被选取作为聚类中心的概率较大...选出初始点后，就继续使用标准的 k-means 算法了。 效率 K-means++ 能显著的改善分类结果的最终误差。...尽管计算初始点时花费了额外的时间，但是在迭代过程中，k-mean 本身能快速收敛，因此算法实际上降低了计算时间。
最近有学习些Kafak的源码，想给大家分享下Kafak中改进的二分查找算法。二分查找，是每个程序员都应掌握的基础算法，而Kafka是如何改进二分查找来应用于自己的场景中，这很值得我们了解学习。...由于Kafak把二分查找应用于索引查找的场景中，所以本文会先对Kafka的日志结构和索引进行简单的介绍。...执行二分查找算法，找出target var lo = 0 var hi = _entries - 1 while (lo < hi) { val mid = ceil(hi / 2.0...在Kafka的官方测试中，这种情况会造成几毫秒至1秒的延迟。 鉴于以上情况，Kafka对二分查找进行了改进。既然一般读取数据集中在索引的尾部。...也就是说如果设置的太大了，那么可能出现热区中的页不在page cache中的情况。
不知道大家发现没有，执行递归算法，特别是递归执行层数多的时候，结果极其的慢，而且递归层数达到一定的值，还可能出现内存溢出的情况。本文就要将为你解释原因和对应的解决方案。...1.3 那么递归使用的栈是什么样的一个栈呢？ 首先，看一下系统栈和用户栈的用途。 2.1 递归算法： 优点：代码简洁、清晰，并且容易验证正确性。...（如果你真的理解了算法的话，否则你更晕） 缺点：它的运行需要较多次数的函数调用，如果调用层数比较深，需要增加额外的堆栈处理（还有可能出现堆栈溢出的情况），比如参数传递需要压栈等操作，会对执行效率有一定影响...2.3 递归算法和循环算法总结： 1） 一般递归调用可以处理的算法，也可以通过循环去解决，常需要额外的低效处理。...二、递归与尾递归 以上初略介绍了递归与循环的实现机理，似乎代码简洁和效率不能共存。那么有没有一种方法能拥有递归代码简洁的好处，同时给我们带来更快的速率么？算法的世界会告诉你，一切皆有可能。
a[high]=a[low]; } a[low]=key; return low; } /** * 普通算法...low,high); quickSort(a,low,index-1); quickSort(a,index+1,high); } /** * 改进算法...; midQuickSort(a,low,index-1); midQuickSort(a,index+1,high); } /** * 随机算法
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