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RSS订阅原创 机器学习笔记 5/07
逻辑回归 逻辑回归其实是一种分类算法 二分类和多分类问题 预测离散值的输出 0/1 负类和正类 Sigmoid function Logistic function 决策边界是假设函数的属性不是数据集的属性。 数据集拟合确定参数，最后就有了确定的决策边界。 多分类问题 分成多个独立的二分类问题 利用数据集训练出的多个分类器。* 当输入新的x输入时，经过多个分类器得出，概率最大的值，即为所得值。 在此分类器达到最大。 ...
2021-05-07 10:21:54
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原创 机器学习笔记 4/28
1、监督学习 用函数模型来拟合数据。 机器学习的问题： 分类和回归 分类: 预测离散值的输出 回归：预测连续值的输出 非监督学习 聚类 2、线性回归
2021-04-28 22:14:19
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原创 数据结构与算法Java 02
线性表 数据结构的四种逻辑结构： 集合、线性、 树形、网状。 linearlity = (D,R) D = {a1,a2,a3,a4} R = {<a1,a2>,<a2,a3>,<a3,a4>} 线性表的抽象数据类型 抽样数据类型可以对应的一个java类 数据对象：类当中的成员变量存储和表示 数据关系：类当中的成员变量 数据操作：方法实现 getsize():返回线性表中的元素的个数 isEmpty(): insert(i,e): contains(e): indexOf
2021-04-24 17:45:19
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转载 狄克斯特拉算法
一、简介 是从一个顶点到其余各顶点的最短路径算法，解决的是有向图中最短路径问题。迪杰斯特拉算法主要特点是以起始点为中心向外层层扩展，直到扩展到终点为止 二、步骤 (1) 找出“最便宜”的节点，即可在最短时间内到达的节点。 (2) 更新该节点的邻居的开销，其含义将稍后介绍。 (3) 重复这个过程，直到对图中的每个节点都这样做了。 (4) 计算最终路径。 三、图解 上图中包括5个节点，箭头表示方向，线上的数字表示消耗时间。 首先根据上图做出一个初始表(父节点代表从哪个节点到达该节点)： 然后从“起点”开始，
2021-04-24 11:15:49
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原创 广度优先搜索 Breadth-First Search
解决最短路径问题的算法被成为广度优先搜索。 步骤 1、 使用图来建立模型 2、 使用广度优先搜索解决问题 图有节点和边构成。 一个节点可能和众多节点直接相连，这些节点被成为邻居。 队列 队列是一种先进先出 (first in first out )的数据结构，而栈是一种后进先出 ( last in first out) 的数据结构。 有无箭头指向 有向图 无向图 小结： 广度优先搜索指出是否有从A到B的路径 如果有，广度优先搜索将找出最短路径 面临类似于寻找最短路径的问题时，可尝试使用图来建立模型，再
2021-04-24 09:35:31
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原创 散列表
散列函数的特点 散列函数总是将同样的输入映射到相同的索引。 散列函数将不同的输入映射到不同的索引。 散列函数知道数组有多大，只返回有效的索引。 散列函数和数组创建了一种被成为散列表 hashtable 的数据结构。 数组和链表都被直接映射到内存中，但散列表更复杂，它使用散列函数来确定元素的存储位置。 举个例子： 无论你访问哪个网站，其网址都必须转换为IP地址。这个过程被成为DNS解析。 缓存是一种常用的加速方式，所有大型网站都使用缓存，而缓存的数据则存储在散列表中。 散列表适用于： 模拟映射关系； 防止重复
2021-04-23 11:13:08
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原创 递归与快速排序
递归 编写递归函数时，必须告诉它何时停止递归。每个递归函数都有两部分： 基线条件和递归条件。 递归条件 指的是函数调用自己。 基线条件 指的是函数不再调用自己，从而避免形成无限循环。 栈有两种操作：压入和弹出。 所有函数调用都将进入调用栈。 调用栈可能很长，这将占用大量的内存。 D&C (divide and conquer) 快速排序 步骤如下： 1、 选择基准值 2、 将数组分为两个子数组： 小于基准值的元素和大于基准值的元素。 3、 对这两个子数组进行快速排序。 def quicksort(a
2021-04-23 10:40:59
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原创 冒泡排序和选择排序算法
冒泡排序算法实现 public class Sort { public static void main(String[] args) { int[] arr = {9,8,10,7,6,0,11}; int swap = 0; int compare = 0; for (int i = 0; i < arr.length - 1; i++) { //外层循环i和内层循环j之间的关系 for (int j
2021-04-22 11:19:48
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原创 二分法查找算法
二分法查找 定义一个函数binary_search接受一个有序数组和所查找的元素。如果所查找的元素包含在数组中，函数将返回其位置。 第一步： 确定查找范围 begin = 0 end = arr.length - 1 第二步： 每次都检查中间的元素 mid = (begin + end ) / 2 search = arr[mid] 第三步: 如果第一次查找的数小了，就相应的修改low的值 if search < item low = mid + 1 如果第一次查找的数大了，就相应的修改high
2021-04-22 09:19:12
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原创 数据结构笔记 Java Day 01
数据 描述客观事物的数值，字符，能输入到计算机并且被计算机处理的各种符合的集合 数据就是信息在计算机中的表示 数据元素 数据元素是数据的基本单位，数据元素作为一个整体进行处理。 描述学生信息的一条数据记录就是一个数据元素 描述一个点坐标就是一个数据元素 数据元素通常由若干数据项组成 数据对象 一组相同性质数据元素的集合 数据结构 相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。 数据结构分为逻辑结构和物理结构。 数据结构就是数据元素之间的关系。 逻辑结构： 集合：数据仅仅属于同一个集合 线性：一对一 树形：
2021-04-21 18:49:42
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原创 数据结构笔记 C语言 Day 01
数据结构概述 定义：我们如何把现实中大量而复杂的问题以特定的数据类型和存储结构保存到主存储器中，以及在此基础上为实现某个功能而执行相应操作，这个相应的操作也叫算法。 数据结构 = 个体加个体的关系 算法 = 对存储数据的操作 程序 = 数据的存储 + 数据的操作 + 可以被计算机执行的语言 算法： 解题的方法和步骤 衡量算法的标准 1、 时间复杂度 大概程序要执行的次数，而非执行的时间 2、空间复杂度 算法执行过程中大概所占用的最大内存 3、难易程度（可读性） 4、健壮性 预备知识： 指针 结构体 动态内存
2021-04-21 13:46:30
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原创 基于Matlab虹膜图像的外边界定位
基于Matlab的虹膜识别系统的关键技术（2） 虹膜图像的定位主要包括虹膜内边界和外边界的定位。人眼图像中瞳孔的灰度值最小，巩膜的灰度值最大，虹膜的灰度值介于二者之间。在虹膜与瞳孔、虹膜与巩膜的交界处都存在一定的灰度值突变。由突变处可检测出虹膜的内、外边界。虹膜的内、外边缘都近似为圆形，但是这两个圆并不是完全同心的，因此我们需要对虹膜内、外边界进行分别定位和边缘提取。 实验中，采取基于最小二乘法原...
2019-06-16 13:25:08
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原创 基于Matlb的虹膜图像预处理
**基于MATLAB虹膜识别系统的关键技术（1） 虹膜识别技术中，最关键的两项技术就是虹膜图像的预处理和特征提取。设计中用的图像是中科院虹膜库的采集的两幅图像，对其进行系统的操作。 具体操作如下： 1、读入一幅八位的虹膜灰度图像，在MATLAB软件中可以通过编写程序获取灰度图像的直方图，当然也可以通过函数imhist获取直方图。 2、人眼图像中，虹膜是处于巩膜和瞳孔之间，由于瞳孔与虹膜交界处的灰度...
2019-06-16 12:56:17
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空空如也
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