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RSS订阅原创 BFS
BFS（广度优先搜索）定义广度优先搜索：总是以“广度”为第一关键词，碰到“岔道口”时，总是依次访问该岔道口能直接到达的所有节点（与初始状态越接近就越先访问），再按照它们被访问的顺序访问他们能直接到达的所有节点，以此类推实现根据广度优先搜索的特点，它往往使用队列实现适用问题BFS一般适用于最短路问题，在解的分布较为稀疏时，使用DFS会较慢，此时也可以考虑使用BFSBFS伪代码描述（模板）memset(ans, -1, sizeof(ans))//将保存的状态数组初始化，以便于确认是否访问过v
2021-02-22 18:33:13
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原创 DFS
DFS搜索的基本概念搜索：搜索的本质也是一种枚举，是一种**“高级”**的枚举，搜索算法本身的特性决定了它的效率比直接的暴力枚举更高深度优先搜索（DFS）：总是以“深度”为第一关键词，不碰到“死胡同”绝不回头，从而遍历所有情况地搜素算法，实现上一般采用递归实现，本质上依赖于栈来实现回溯：当碰到“死胡同”， 无路可走时，返回上一个“岔路口”地过程称为回溯剪枝：通过一些手段（如加入题目条件限制，记忆化等），从而减少搜索次数，优化时间复杂度的技巧称为剪枝回溯，剪枝往往与搜索有机结合，成
2021-02-22 18:30:52
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原创 机器学习（四）最小二乘
机器学习（四）—— 最小二乘法线性回归基本概念回顾数据集X=(x11x12⋯x1n1x21x22⋯x2n1⋮⋮⋱⋮⋮xm1xm2⋯xmn1)\boldsymbol X = \begin{pmatrix} x_{11} & x_{12} & \cdots & x_{1n} & 1\\ x_{21} & x_{22} & \cdots & x_{2n} & 1\\ \vdots & \
2021-01-29 18:03:43
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原创 机器学习（三）梯度下降
机器学习（三）—— 梯度下降法线性模型与线性回归线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，根据预测值是的连续和离散可分为线性回归（Linar Regression）线性模型形式简单、易于建模，是最基础的机器学习模型，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想.许多功能更为强大的非线性模型(nonlinear model)可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得.此外，由于θ\boldsymbol\thetaθ直观表达了各属性在预测中的重要性，因此线性模
2021-01-28 12:02:29
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原创 机器学习(二）—— 基本概念
机器学习（二）—— 基本概念机器学习机器学习（machine learning）此处介绍的机器学习主要为归纳学习，包括监督学习和无监督学习两类，我们有这样一个著名的定义Tom Mitchell (1998) Well-posed LearningProblem: A computer program is said to learn from experience E with respect to some task Tand some performance measure P, if its
2021-01-28 11:51:07
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原创 机器学习（一）——发展历程
机器学习（一）——发展历程引言人工智能（英语：artificial intelligence，缩写为AI）究竟是什么？目前难以精确定义人工智能于一般教材中的定义领域是“智能主体（intelligent agent）的研究与设计”，智能主体指一个可以观察周遭环境并作出行动以达致目标的系统。约翰·麦卡锡于1955年的定义是“制造智能机器的科学与工程”。安德烈亚斯·卡普兰（Andreas Kaplan）和迈克尔·海恩莱因（Michael Haenlein）将人工智能定义为“系统正确解释外部数据，从这些数据
2021-01-26 17:48:46
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空空如也
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