信息检索导论读书笔记（二）：布尔检索、倒排索引、倒排索引表合并算法、短语查询
布尔检索： 布尔检索模型接受布尔表示查询，即通过AND、OR及NOT等逻辑操作符将词项连接起来进行查询，在该模型下，每篇文档只被看成是一系列词的集合。布尔搜索的一个普遍问题就是AND操作产生的结果正确率高但是召回率偏低，而采用OR操作符召回率高但是正确率低，因此很难或者说不可能找到一个令...
路径规划算法学习笔记（一）——基于搜索
路径规划算法学习笔记（一）——基于搜索基于搜索BFSDijkstraA*Hybrid A*参考文献在这里分享了路径规划方面的一些基本的算法原理和伪代码实现，主要包括基于搜索、基于采样、基于曲线插值和基于人工势场等四方面，计划每篇博客单列一类，其中内容可能存在不完善和错误之处，如有读者发现，欢迎批评指...
一种基于支配和分解的多目标优化进化算法学习笔记
由于最近我的算法老师给的我一篇算法文章，论文名为《An Evolutionary Many-Objective OptimizationAlgorithm Based on Dominance and Decomposition》作者是Ke Li, Student Member, IEEE,...
莫队算法学习笔记
Part.1 引入当你遇到一个区间询问但是难以用线段树等 log 算法维护的时候怎么办？那就是——莫队！莫队这个东西能支持区间修改、区间查询的操作，但是这种算法要求离线。莫队有很多种，详细请看下文。Part.2 普通莫队我们先来看一道例题（P1972 的削弱版）：给你一个长度为 \(n\) 的序列 ...
Logestic回归算法笔记
Logestic回归算法笔记前言对于分类问题，比如二分类，输出y一共分为负类（记为0）和正类（记为1），即 y∈{0,1}。如果使用线性回归的方式解决，如果存在与同类样本中特征差别较大的个体，可能导致的得到的假设函数 hθ(x)h_θ(x)hθ(x) (θ为待优化参数） 的分类效果较差。Loges...
SIFT算法原理详解及代码实现（笔记）
一、SIFT算法概述：SIFT（Scale Invariant Feature Transform）全称尺度不变特征变换，SIFT算子是把图像中检测到的特征点用一个128维的特征向量进行描述，因此一幅图像经过SIFT算法后表示为一个128维的特征向量集，该特征向量集具有对图像缩放，平移，旋转不变的特...
EM算法的学习笔记
EM算法说起来很简单，给定一个要估计的参数的初值，计算隐含变量分布，再根据隐含变量的分布更新要估计的参数值，之后在这两个步骤之间进行迭代。但是其中的数学原理，GMM的推导等等其实并不简单，难想更难算。这篇博客主要基于翻译我看过的好材料，对其中做出些许的解释。以下便从最简单的例子说起投硬币的例子出自h...
机器学习笔记(8)——集成学习之Bootstrap aggregating(Bagging)装袋算法
Bootstrap aggregating自举汇聚法Bagging装袋法1.概念是一种在原始数据集上通过有放回抽样重新选出S个新数据集来训练分类器的集成技术。也就是说这些新数据集是允许重复的。使用训练出来的分类器集合来对新样本进行分类，然后用多数投票或者对输出求均值的方法统计所有分类器的分类结果，结...
机器学习笔记16——决策树剪枝算法原理及python实现案例
决策树剪枝算法1、算法目的2、算法基本思路：3、决策树损失函数4、剪枝类型：4.1 预剪枝4.2 后剪枝4.3 两种剪枝策略对比1、算法目的决策树的剪枝是为了简化决策树模型，避免过拟合。同样层数的决策树，叶结点的个数越多就越复杂；同样的叶结点个数的决策树，层数越多越复杂。剪枝前相比于剪枝后，叶结点个...
读算法的陷阱：超级平台、算法垄断与场景欺骗笔记15_虚拟助手
1. 虚拟助手 1.1. 站在全球视角，这些公司是：亚马逊、脸书、谷歌和苹果 1.1.1. 苹果的Siri 1.1.2. 亚马逊的Alexa 1.1.3. 脸书Messenger应用上的M 1.1.4. 谷歌语音助手Assistant 1.2. 借由人工智能技术，虚拟助手将对用户的个人电子档案、日...
算法复习笔记
把自己最近学习算法的笔记整理出来，供以后复习。1. 六大算法包含什么问题分治 动态规划 贪心 回溯 分支限界 随机化 二分搜索技术 矩阵连乘 活动安排问题 图的m着色问题 数值随机化 合并排序&快速排序 最长公共子序列 最小生成树 N皇后 蒙特卡罗 大整数乘法 最大子段和 多机调...
Python—kmeans算法学习笔记(降维画图）
一、 什么是聚类聚类简单的说就是要把一个文档集合根据文档的相似性把文档分成若干类，但是究竟分成多少类，这个要取决于文档集合里文档自身的性质。下面这个图就是一个简单的例子，我们可以把不同的文档聚合为3类。另外聚类是典型的无指导学习，所谓无指导学习是指不需要有人干预，无须人为文档进行标注。二、聚类算...
Matlab应用笔记--粒子群算法
注：本篇随笔依据《Matlab在数学建模上的应用》中第5章介绍来写，主要介绍粒子群算法思想及其Matlab实现（博客以及Matlab小白，若有不当欢迎指出）粒子群算...
《Python数据分析与机器学习实战-唐宇迪》读书笔记第15章-降维算法
唐宇迪的《跟着迪哥学：Python数据分析与机器学习实战》，2019年9月出版，本系列为读书笔记。主要是为了系统整理，加深记忆。 第...
【深度学习笔记】优化算法——Adam算法
Adam算法 ????sec_adam 本章我们已经学习了许多有效优化的技术。 在本节讨论之前，我们先详细回顾一下这些技术： 在 :numref:sec_sgd中，我们学习了：随机梯度下降在解决优化问题时比梯度下降更有效。在 :numref:sec_minibatch_sgd中，我们学习了：在一个小...
算法基础课&提高课 笔记要点 + OIer必备小知识
（表情显示不出来的话戳这里QwQ）$ {\color {hotpink} {\Large \mathbf{{♥\ I\ Iove\ OI\ ♥}}} }$“学习方...
OpenCV 笔记(22)：图像的缩放——最近邻插值、双线性插值算法
1. 图像缩放 1.1 简介 图像缩放是指通过增加或减少像素来改变图像尺寸的过程，是图像处理中常见的操作。图像缩放会涉及效率和图像质量之间的权衡。 图像放大（也称为上采样或插值）的主要目的是放大原图像，以便在更高分辨率的显示设备上显示。但是，放大图像并不能带来更多信息，因此图像质量会不可避免地...
【机器学习笔记】8 决策树-C4.5算法
C4.5 算法是 Ross 对 ID3 算法的改进。 用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，而C4.5用的是信息增益率。 在决策树构造过程中进行剪枝。 对非离散数据也能处理。 能够对不完整数据进行处理。过拟合的原因： 为了尽可能正确分类训练样本，节点的划分过程会不断重复直到不...
再探快速傅里叶变换(FFT)学习笔记(其三)(循环卷积的Bluestein算法+分治FFT+FFT的优化+任意模数NTT)
![8718367adab44aedf83ea643bf1c8701a18bfb21.jpg](https://i.loli...
一个简单的Mac贪吃蛇小游戏开发笔记,设计,算法等等.
前言最近写了个贪吃蛇小游戏,和各位分享下思路.由于一直做的是iOS方面的工作,所以这次不做iPhone版的了,改做Mac版本.其他无论iPhone还是Mac,代码其实都是基本一致的,只想看iPhone游戏的也可以来看下. 游戏设计蛇的移动由键盘控制,ASDW来改变蛇的移动方向.这是一个最基...