最小生成树在含有n个顶点的连通图中选择n-1条边，构成一棵极小连通子图，并使该连通子图中n-1条边上权值之和达到最小，则称其为连通网的最小生成树。 例如，对于如上图G4所示的连通网可以有多棵权值总和不相同的生成树。克鲁斯卡尔算法介绍克鲁斯卡尔(Kruskal)算法，是用来求加权连通图的最小生成树的算法。基本思想：按照权值从小到大的顺序选择n-1条边，并保证这n-1条边不构成回路。&nbs
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2024-09-20 13:45:03
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读者提问：回归测试怎么做 ？阿常回答：这个问题我分两点回答1、什么是回归测试2、怎么做回归测试一、什么是回归测试有些同学对于冒烟测试和回归测试拎不清，冒烟测试与回归测试是有区别的，下面阿常分别和大家说说两者的区别。冒烟测试，是新编译的版本在进行正式测试之前，进行预测试来确保软件的基本功能是正常的。回归测试，是正式测试过程中，对已修复的问题或软件环境发生改变后进行的测试，一般是验证
原创
2022-07-25 15:56:20
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1.KNN原理K-Nearest Neighbors很简单，看图就一目了然了。 绿色和蓝色是已知数据，根据已知数据，我们想要知道，红色的点属于哪一类。这是，我们选择的方法是：看距离红色最近的一个点（K=1）是属于哪一类，或者看距离红色最近的两个个点（K=1）或三个点（K=3）是属于哪一类，此时，我们需要在这些点里做投票，看看这个区域内，哪个颜色的点数量多。我们以K=3为例来看:
去年这时候看的文章。。。主要研究了模型鲁棒性和准确性的tradeoff，提出在一定情况下，同时实现鲁棒性和准确性是有可能的。Contribution1.通过实验测量，我们发现多个图像数据集是分离的2.我们证明了这种分离意味着存在一个鲁棒且完全精确的分类器，该分类器可以通过对局部Lipschitz函数进行舍入来获得。与先前的推测[12,16,57]相比，鲁棒性和准确性原则上可以同时实现。3.研究了当
Logistic回归是一种常用的分类算法，适用于二分类问题。本文将介绍如何使用Matlab实现Logistic回归方法，并通过一个示例演示其应用。 文章目录引言实现步骤1. 数据准备2. 特征缩放3. 模型训练4. 模型评估源码+数据下载 引言Logistic回归是一种广泛应用于机器学习和统计学的分类算法。它通过将线性回归的输出通过一个逻辑函数（也称为sigmoid函数）进行映射，将连续的输出转换
Transformer总结Sequence-to-sequence（Seq2seq）适用任务恰当任务：语音识别恰当任务：机器翻译恰当任务：语音翻译恰当任务：语音合成恰当任务：聊天机器人恰当任务：自然语言处理硬解任务：文法分析硬解任务：多标签分类硬解任务：目标检测Sequence-to-sequence（Seq2seq）EncoderTransformer's Encoder 原始论文设计Tran
引言：隐马尔科夫模型（Hide Markov Model）是一种概率统计模型，非常适合用于有未知条件的问题。气候变化万千，我们的行动也会因天气不同而改变，那么在不清楚天气状况的情况下，如何预测未来几天我们的行动呢？ 本文选自《大数据时代的算法：机器学习、人工智能及其典型实例》。高温天气与行为概率 夏季是一年最热的时候，气温普遍偏高，一般把日最高气温达到35℃以上的天气叫作高温天气，但是一般情况
在PCB板制作流程中，返修是一道不起眼但是又很重要的工序。许多质量优瑕疵的PCB板，就是在该制作流程中，通过返修获得了“新生”，成为质量合格的产品。今天我们就来为你详解PCB板制作流程中的返修工序。一、PCB板返修的目的 1、在再流焊、波峰焊工序中，产生的开路、桥接、虚焊和不良润湿等缺陷，需要借助一定的工具，手工进行修整才能达到去除各种焊点缺陷的效果，从而获得合格的pcb板的焊点。 2、对于漏贴的
一、前言本文主要介绍VCS门级网表的仿真。当我们把所写的RTL进行的功能仿真通过之后，便输入到 Design Compiler工具中进行逻辑综合，逻辑综合的结果便是RTL代码转化为由与、或、非等门电路和触发器组成的电路，称为门级网表(netlist)。门级网表中便包含了电路的实际信息，例如逻辑门单元的扇入扇出系数，延迟等等。因此在逻辑综合完成之后，需要对网表再进行仿真验证，防止出现意想不
绘图和可视化回归 第八章import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from numpy.random import randn
plt.plot(np.arange(10))
plt.show()Figure和Subplotfig=plt.figure()
ax1=fig.add_subplot(2,2,1)
ax2=fig.add_su
7.随机的时间间隔 前面介绍了如何应用系统任务$random产生随机数据。本节讨论在测试平台中采用随机时间作为输入x赋值语句中的延迟。 如下面描述的测试平台，其中用到$random产生延迟控制，对前面的1101序列检测器进行测试。测试平台中，命名为running的initial语句为电路产生适当的reset和start信号。在
第一章：集合 一：联接词（很简单） 特别说明：（p->q,表示只有q才p，如果p则q，只要p ,就q） 二：范式与对偶 (1):原式等价则其对偶式等价 (2):主析取范式 ①：成真小项的析取（0为假，1为真） ②：等价公式 (3):主合取范式 ①：成假大项的合取 ②：等价公式 三：推理理论 真值表法：前1后1，后0前0 (1):直接证明：P，T； (2):间接证明：①：CP ②：并上非（结论
两种方法都是常见的分类算法，从目标函数来看，区别在于逻辑回归采用的是logistical loss，svm采用的是hinge loss。这两个损失函数的目的都是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。SVM的处理方法是只考虑support vectors，也就是和分类最相关的少数点，去学习分类器。而逻辑回归通过非线性映射，大大减小了离分类平面较远的点的权重，相对提升了与
过拟合是机器学习的模型建立中，由于独立同分布的假设可能并不成立，为了提高模型泛化的能力（推广到未知数据的能力），所以必须在训练模型中抗过拟。 过拟合一直是机器学习中比较头疼的问题。常用的方法有：正则化Regularization（在目标函数或者代价函数加上正则项），early stopping，数据集扩增Data augmentation，Dropout等。参见：机器学习中防止过拟合的处理方法 具
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2024-05-21 08:43:58
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文章目录 内核岭回归(Kernel ridge regression-KRR) 由使用内核方法的岭回归(使用 l2 正则化的最小二乘法)所组成。因此，它所拟合到的在空间中不同的线性函数是由不同的内核和数据所导致的。对于非线性的内核，它与原始空间中的非线性函数相对应。由 KernelRidge 学习的模型的形式与支持向量回归(SVR是一样的。但是他们使用不同的损失函数: 内核岭回归(KRR)使用平
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2024-03-23 09:27:42
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文章目录一、学习任务二、学习内容1.1.高尔顿数据集进行线性回归分析1.1.1.父母身高平均值和其中一个子女身高进行回归分析1.1.2.父子身高回归方程1.1.3.母子身高回归方程1.2.Anscombe四重奏数据集进行回归分析 一、学习任务线性回归练习。“父亲高则儿子高，父亲矮则儿子矮”（即父亲与儿子身高相关，且为正相关）、“母高高一窝，父高高一个”（即母亲的身高比父亲的身高对子女的影响更大）
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2024-08-26 15:52:31
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什么是回归分析？回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系，最好的研究方法就是回归。回归分析是建模和分析数据的重要工具。在这里，我们使用曲线/线来拟合这些数据点，在这种方式下，从曲线或线到数据点的距离差异最小。我会在接下来的部分详细解释这一点
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2024-03-15 15:05:57
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关于如何做好回归测试，大体上的人都是认为是先验证bug，然后回归和本次修改相关的地方，但如何评估和此次修改相关的风险，这是一个相对重要且考验对系统认知度的问题。在我们平时的回归测试中，是如何做这一点呢? (1)和项目中的开发以及项目负责人沟通确认。 这是一个很关键的环节，好的开发人员在提交测试时就会注明可能影响的地方。 (2)关键点的测试。 就是很重要的部分，即使看着和本次修改无太直接
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2024-04-27 19:27:17
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工具：PythonCharm 书中的代码是python2的，而我用的python3，结合实践过程，这里会标注实践时遇到的问题和针对python3的修改。 实践代码和训练测试数据可以参考这里 https://github.com/stonycat/ML-in-Action 注释：本篇代码注释部分改为英文，后期我有用英文写blog的 想法，慢慢练习。 假设现在有一些数据点，我们用一条直线对这些点
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2023-08-07 21:01:58
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对模型给予概率进行分类的手法称为概率分类法。给予概率是指对于模式X所对应的类别y的后验概率（y|x）进行学习。其所属类别为后验概率达到最大值时所对应的类别。基于概率的模式识别的算法除了可以避免错误分类，还具有一个优势。就是的对多分类通常会有一个号的效果。一、Logistic回归首先，来看一下最基本也是最常见的概率分类算法-----logistc回归。1、Logistic的最大似然估计Logisti
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2024-07-10 07:34:38
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