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RSS订阅原创 K近邻算法
KNN算法的核心思想是，在一个含未知样本的空间，可以根据离这个样本最邻近的k个样本的数据类型来确定样本的数据类型。KNN算法的基本思想是，对于一个未知样本，通过计算其与训练集中所有样本的距离，找出与其最近的K个样本，然后根据这K个样本的标签进行预测或分类。由于K近邻算法是基于距离度量的，如果特征之间的尺度差异很大，那么距离计算可能会被具有较大尺度的特征主导，从而影响到KNN算法的性能。对数据集进行划分，训练集和测试集（这里设置的是1：3的比例，30%的训练集和70%的测试集）；评估分类模型的性能'''
2025-02-01 10:47:49
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原创 分治法解决大整数乘积问题
本实验旨在运用分治求解法，对两个大整数进行乘法运算。主要探索高效算法应对大整数乘法时常规方法可能出现的效率低下或数据表示范围受限问题，展示分治策略在复杂数学运算中的应用，并深入分析该算法的时间与空间复杂度性能表现。Python 3.11.2 (tags/v3.11.2:878ead1, Feb 7 2023, 16:38:35) [MSC v.1934 64 bit (AMD64)] on win32以两个 n 位大整数 A 和 B 作为输入数据，n 足够大使得常规乘法面临挑战。采用 Python 语言实
2025-02-01 10:20:22
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原创 动态规划算法解决矩阵连乘问题
本次实验利用动态规划算法成功解决了矩阵连乘问题，实现了寻找最优括号化方案以减少标量乘法次数的目标，在算法设计方面，通过对矩阵连乘问题的细致分析，确定了其具有最优子结构和重叠子问题的特性，从而构建了合理的数学模型。采用二维列表 m 和 s 分别存储最小乘法次数和最优分割点信息，借助三层嵌套循环有效地填充这两个列表，逐步推导出全局最优解。递归函数 print_optimal_parens 则依据 s 列表清晰地输出了最优括号化方案。
2025-01-27 21:16:23
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原创 基于LSTM的图片分类任务
创建一个基于 LSTM 的模型，包含一个输入大小为 32x32、隐藏层大小为 128、层数为 2 的 LSTM 层和一个将 LSTM 输出映射到 10 个类别的全连接层。这段代码使用了 MNIST 数据集，它是一个由手写数字图像组成的经典数据集，广泛用于图像分类和机器学习任务的基准测试。数据内容：包含从 0 到 9 的手写数字图像。每个数字图像是 28x28 像素的灰度图像。数据规模：训练集包含 60,000 个样本。测试集包含 10,000 个样本。
2024-11-16 00:00:00
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原创 回溯法、分支限界法解决N皇后问题
本期是针对解决 N 皇后问题的回溯法和分支限界法两块代码，分析了其解的形式（二维列表，元素取值 0 或 1 表示有无皇后）、解的空间结构（排列树，各层对应放置皇后决策，根节点初始态，树高为 N，路径对应解）及搜索条件（放置皇后合法性、回溯控制或分支选择条件、解完成判断条件等方面各自特点）。
2024-11-12 22:59:08
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原创 BP（Back Propagation）回归算法
例如，对于一个简单的具有一个隐藏层的神经网络，输入层有n个神经元，隐藏层有m个神经元，输出层有p个神经元。输入向量x=（x1,x2,…,xn),隐藏层神经元的输入为zh=WihX十bh,其中Wih是输入层到隐藏层的权重矩阵，b是隐藏层的偏置向量，然后经过激活函数f(·)得到隐藏层的输出yh=fh(zh)。输出层神经元的输入为zo=Whoyh十bo,其中Who是隐藏层到输出层的权重矩阵，bo是输出层的偏置向量，最后经过激活函数f(·)得到输出层的输出yo=fo(zo),这就是网络对输入x的预测值。
2024-11-11 22:57:02
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原创 决策树分类
本期文章是关于决策树是一种基于树结构进行决策的机器学习算法，它通过对特征进行一系列的判断来对样本进行分类。在上述代码中，通过调整ccp_alpha参数（用于进行代价复杂度剪枝）来观察不同参数值对决策树模型的影响，包括对决策树的结构可视化、平均不纯度的变化以及在测试集上的准确率等方面。数据集描述：特征：花萼长度（sepal length）：测量从花萼基部到顶部的长度，单位为厘米。花萼宽度（sepal width）：测量花萼最宽处的尺寸，单位为厘米。
2024-11-10 00:15:05
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原创 彻底卸载MySql
注意：要以管理员身份运行cmd,否则可能会出现 服务无效等问题。如果显示正在被其他应用使用，无法删除，那么重启电脑即可。启动Ctrl+Alt+.打开任务管理器。如果没有相应的文件夹，就不用删除。盘之后，点击查看，将隐藏项目前面。打开注册表编辑器，删除注册表。服务仍然残留在系统服务里。如果在其他文件夹下也发现。是隐藏文件夹，需要在打开。再次打开服务，查看是否有。卸载，但是通过任务管理器。文章的编写得益于我的老师。文件，也将其删除，比如。这样可以实现删除服务。服务，也全部都要停掉。
2024-11-09 23:42:57
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原创 基于pytorch实现CNN猫狗识别
文章中代码主要实现了使用改进的卷积神经网络对 CIFAR-10 数据集进行图像分类训练，并对一张猫狗图片进行分类预测及结果展示。首先设置环境变量、解压数据集、进行数据预处理和加载，接着定义了一个包含卷积层、池化层、全连接层和 Dropout 层的网络模型，使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器进行训练，最后加载一张新图片进行分类并展示结果。
2024-11-06 22:54:32
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cifar-10共60000张彩色图像，图像大小为3通道的32*32，分为10类，每类6000张
2024-11-06
基于深度学习的图像生成方法，具体来说是使用了生成对抗网络（GAN）的变体架构进行图像生成任务 通过构建特定的网络结构和进行适当的
2024-11-06
空空如也
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