hjr的博客

先说下什么是四旋翼飞行器名称：四旋翼飞行器组件：一个机架，一个陀螺仪，四个无刷直流电机，一个电池，一块单片机（能飞起来的最基本配置）原理：利用四个电机旋转产生的反作用力托起飞行器上升，利用单片机和飞行控制算法控制电机使飞行器稳定然互简单介绍下串级PID算法名字：串级PID算法作用：采集飞行器姿态角，输出调控量是飞行器稳定先说一下姿态角，现在我们想象一个平铺在空间的一个“十”字，这个字左右晃，上下晃...

分类算法注意开始算法求先验概率条件概率特征参数离散特征参数连续均值与标准差的求法求后验概率朴素贝叶斯算法是一个分类算法分类算法给你一个事物的几个特征参数，然后通过算法得出这个事物是哪个分类。比如，算命的想要给人算命就要问人的一些信息，然后根据这些信息编一个预测结果忽悠人，就是分类算法。注意在进行算法之前需要先明确一点，特征参数是离散的还是连续的，离散的就是，温度高中低，数值大小，好坏

BP算法首先使用了ASP.NET的AForge.Neuro库 作用：输入一组参数，自动预测出结论 过程：构建网络->训练->预测构建网络构建网络需要三部分，输入节层点数，隐层节点数，输出层节点数，有了这三个数就可以构建一个BP神经网络了。 那么这三个数怎么确定呢？输入层节数确定等于传入参数的种类数，那么传入参数是什么呢？这组参数应该为你要预测的东西...

内梅罗综合指数法该算法也是分类算法的一种算法前提要预测的参数的标准值内梅罗综合指数的对照表（不同内梅罗指数 区间代表不同的分类结果，用求出的内梅罗指数比较看在哪一个区间，分类结果就为那个值）算法步骤该算法只有两个公式，这两个公式的目的就是求出内梅罗指数求均值比如你要预测的特征参数有三个，累加每个个参数实际值除以每个参数的标准值，再把这个累加的结果除以3...

前言建模马尔可夫模型隐马尔可夫模型算法实现前言模型前提：k+1时刻之和k时刻的状态有关 马尔可夫模型可以用来预测，只研究分类结果，不研究属性，比如判断油田储油量，不研究油田的参数（比如土壤状况，地下水之类的）对储油级别的影响，只研究储油级别的变化，（比如极高，高，中，低，极低 ），当你知道之前的储油级别序列，就可以预测之后的储油级别。 而隐马尔可夫模型，需要用...

KNN近邻算法算法步骤KNN近邻算法应该是分类算法中最好理解的了，但是运算量特别大，并且不能训练出模型（只能训练出最优的k值）。算法步骤1、求欧式距离 d=sqrt( ∑(xi1-xi2)^ ) i=1,2..n 这里的i就是各个属性，而每条验证数据都要和n条训练数据求欧式距离 ，这样就得到了n个欧式距离 2、我们把欧式距离存进一个数组，并从小到大排...

聚类分析K均值聚类分析将数据根据相似度分成几类，比如1.1，1.2，2.1，2.2可以分为两类，1.1，1.2是一类2.1，2.2是一类K均值聚类分析算法的一种，步骤如下从n条记录中先设置k个分类，然后随便选k条记录，比如直接选前k个，得到k个类别。将剩余的(n-k)条记录与选取的k条记录分别求欧氏距离，得出的是(n-k)乘k矩阵，将(n-k)条记录都归...

信息熵目的步骤信息熵一件事知道的越多信息熵越小，知道的越少信息熵越大，或者说越出乎意料越不确定信息熵越大。目的构造决策树的基本想法是随着树深度的增加，节点的熵迅速地降低。熵降低的速度越快越好，这样我们有望得到一棵高度最矮的决策树。步骤1、根据训练数据中已知的分类结果，求先验概率并通过先验概率求分类信息熵。 比如，猜拳我出了3次石头2次布，那么3/...

稳定：排序的数组里面重复的元素相对位置不会改变冒泡排序n*n次遍历，两个for循环嵌套。每次比较都把小的值往左移动插入排序参考扑克牌，每次抓到一张新牌，从左往右对已有的排序好的牌一一比较，插入比左侧大的地方，已排序好的数组从0不断增大快速排序法先随便选一个值，比如第一个做为中点，然后遍历数组，把小于的放到左边，大于的放到右边，然后对左右两个数组再次采取该操作，直到最后所有的...