极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量守恒，就像本身两个玩家都有1点，最后输家要将他的1点给赢家，
1. 前言极小化极大算法是基于决策树和搜索的智能系统中的典型算法，可用于指导井字棋、黑白棋、五子棋等经典完全信息零和博弈。虽在学生时代学习过极小化极大算法，但时过境迁，思量该算法的来龙去脉已然如雾里探花水中望月。近来自学人工智能算法，恰好又一次接触到了该算法，也算与其有缘，理应将其悉数记下。下文将以井字棋为例详细说明该算法原理。2. 博弈树2.1 井字棋井字棋(Tic-Tac-Toe)是由两个玩家
这是人工智能的一个方向，主要是在跟计算机在下棋，所以你应该从计算机的角度去思考问题，下面这篇文章是转载滴：这样策略本质上使用的是深度搜索策略，所以一般可以使用递归的方法来实现。在搜索过程中，对本方有利的搜索点上应该取极大值，而对本方不利的搜索点上应该取极小值。（主要是指计算机方）极小值和极大值都是相对而言的。在搜索过程中需要合理的控制搜索深度，搜索的深度越深，效率越低，但是一般来说，走法越好。极大
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2023-07-04 19:30:33
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数据预处理的常用流程：1）去除唯一属性2）处理缺失值3）属性编码4）数据标准化、正则化5）特征选择6）主成分分析（1）去除唯一属性在获取的数据集中，经常会遇到唯一属性。这些属性通常是添加的一些di属性，如存放在数据库中自增的主键。这些属性并不能刻画样本自身的分布规律，所以只需要简单地删除这些属性即可。（2）处理缺失值的三种方法1）直接使用含有缺失值的特征 2）删除含有缺失值的特征 3）缺失值补全1
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2023-09-28 21:15:40
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从菜市场买来的菜,总有一些不太好的，所以把菜买回来以后要先做一遍预处理，把那些不太好的部分扔掉。现实中大部分的数据都类似于菜市场的菜品，拿到以后都要先做一次预处理。常见的不规整的数据主要有缺失数据、重复数据、异常数据几种，在开始正式的数据分许之前，我们需要先把这些不太规整的数据处理掉。一、缺失值的处理缺失值就是由某些原因导致部分数据为空，对于为空的这部分数据我们一般有两种处理方
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2023-09-05 18:16:44
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目录1、标准化——去均值和方差按比例缩放1.1、scale函数1.2、StandardScaler训练好模型后进行预测时，新的输入数据要按照`训练数据集的均值和标准差`进行标准化，然后代入到模型生成预测值补充Python计算标准差“std”的知识点：2、区间缩放——将特征缩放至特定范围内2.1、MinMaxScaler：缩放到 [ 0，1 ]2.2、MaxAbsScaler：缩放到 [ -1，1
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2023-09-14 23:18:58
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阅读提示本文主要介绍数据分析与挖掘中的数据预处理知识点：包括各类数据缺失值填充、数据类型转换、函数值转换、贝叶斯插值法等 目录阅读提示四、数据的预处理1、数据清洗2、数据集成3、数据变换 四、数据的预处理 在数据挖掘中，海量的原始数据中存在着大量不完整(有缺失值)、不一致、有异常的数据，严重影响到数据挖掘建模的执行效率，甚至可能导致挖掘结果的偏差，所以进行数据清
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2023-09-14 21:41:49
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本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习-数据预处理(Python实现)，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。机器学习在训练模型前，需要将特征进行预处理使其规范化，易于，本文主要讲几种常见的数据预处理方式；标准化(z-Score)公式为(X-mean)/std,将特征转化为均值为0，方差为1的数据；可以用`sklearn.prepocessing.scale()``函数
深度学习对数据集的预处理因为在使用神经网络的时候常常采用的图片数据集，常常是一个尺寸相同的，但是我们下载来的数据集往往尺寸不一定相同。所以我们应该转化为相同尺寸的数据集。笔者首先考虑过用cv2.resize()把图片变为等尺寸的，在同torch.form_numpy()转化成tensor来出来，但是resize改变了图片等的比例，所以在神经网络中的拟合出的结果可能不是我们所希望的。所以我们采用一下
原创
2021-04-17 21:37:42
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这次为大家带来数论中一个比较简单但是很重要的专题。极值定理：<1>极大极小值定理： 极大值：如果N个正数的和X1+X2+X3+…+XN=S(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，乘积Z1Z2Z3…ZN有最大值：(S/N)N。 极小值：如果N个正数的积X1X2X3…XN=K(定值)，那么当X1=X2=X3=…XN时，和X1+X2+X3+…+XN有最小值：。<2>最小数
对数据理解：数据挖掘一般步骤：数据收集——数据预处理——数据分析——数据挖掘 数据预处理：一般是重点。最终挖掘的效果好坏，主要看预处理后的数据好不好。所以预处理也许会花费较长的时间。数据预处理有四个任务，数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。一、数据清洗数据清洗：缺失值处理、异常值处理。1. 缺失值处理：删除记录、数据补差和不处理。 一般用均值、中位数补
总第88篇数据预处理是我们在做机器学习之前必经的一个过程，在机器学习中常见的数据预处理包括缺失值处理，缩放数据以及对数据进行标准化处理这三个过程。01|缺失值处理：缺失值处理是我们在做数据分析/机器学习过程中经常会遇到的问题，我们需要一种处理不完整数据的策略/方法。对缺失值处理有两种方法，一种是直接对某一列中的缺失值进行处理，一种是根据类别标签，分类别对缺失值进行处理。我们先看如何在没有类别标签的
为什么要进行数据预处理？只有当数据的质量好才能保证数据分析的结果好。然后实际系统中的原始数据会因为很多原因出现数据错误，数据缺失，不一致等情况，所以需要对原始数据进行预处理，包括数据清洗，数据集成，数据归约，数据转换。一、数据清洗目的：填充或删除缺失值，降低噪声与识别离群点。 数据清洗的第一步偏差检测（数据的不一致性，字段过载），第二步纠正偏差1.缺失值处理 （1）直接删除缺失属性的记录。 （2）
极小极大的定义 Minimax算法 又名极小化极大算法，是一种找出失败的最大可能性中的最小值的算法（即最小化对手的最大得益）。通常以递归形式来实现。 Minimax算法常用于棋类等由两方较量的游戏和程序。该算法是一个零总和算法，即一方要在可选的选项中选择将其优势最大化的选择，另一方则选择令对手优势最小化的一个，其输赢的总和为0（有点像能量
Machine Learning 机器学习，是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。上面的官方定义看起来很吓人，简单来
sift算法中有一步就是求空间极值点
import numpy as np
def getjizhi(inputs,pad=1,space=1):#输入矩阵，求取范围,边界距离
output=[]
inputs=np.array(inputs)
size=inputs.shape
if len(size) is 1:
pass
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2023-07-02 20:37:36
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在拿到一份数据准备做挖掘建模之前，首先需要进行初步的数据探索性分析(你愿意花十分钟系统了解数据分析方法吗?)，对数据探索性分析之后要先进行一系列的数据预处理步骤。因为拿到的原始数据存在不完整、不一致、有异常的数据，而这些“错误”数据会严重影响到数据挖掘建模的执行效率甚至导致挖掘结果出现偏差，因此首先要数据清洗。
原创
2019-01-31 09:29:00
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import tarfiledef init_dataset(datapath): if Path(datapath).is_file() and datapath.endswith('.tar.gz'): parent=Path(datapath).parent tar = tarfile.open(datapath) dirname=...
原创
2021-08-04 10:37:47
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给你一个下标从 0 开始的整数数组 nums ，其长度是 2 的幂。对 nums 执行下述算法： 设 n 等于 nums 的长度，如果 n == 1 ，终止 算法过程。否则，创建 一个新的整数数组 newNums ，新数组长度为 n / 2 ，下标从 0 开始。 对于满足 0 <= i < n /
原创
2022-08-20 06:55:33
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文章目录数据预处理思路数据预处理方法1 标准化：去均值，方差规模化2 规模化稀疏数据3 规模化有异常值的数据4 正则化Normalization5 二值化–特征的二值化6 类别特征编码7 弥补缺失数据7 创建多项式特征 数据预处理思路1.首先要明确有多少特征，哪些是连续的，哪些是类别的。 2.检查有没有缺失值，对确实的特征选择恰当方式进行弥补，使数据完整。 3.对连续的数值型特征进行标准化，使得
