算法特征:①. 模型级联加权(级联权重); ②. 样本特征选择; ③. 样本权重更新(关联权重)算法原理:Part Ⅰ:给定如下原始数据集:\begin{equation}D = \{(x^{(1)}, \bar{y}^{(1)}), (x^{(2)}, \bar{y}^{(2)}), \cdots, (x^{(n)}, \bar{y}^{(n)})\}, \quad\text{where }\b
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2023-10-11 15:06:02
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1前言 用一条垂直于X轴或者Y轴的直线将蓝色点和黄色点成功分离，无论这个直线是怎么选取，这个分类都不可能达到100％的准确率。当年感知机的提出为我们解决线性问题提供了解题思路，当面对异或问题的时候，感知机却无能为力。后来引入了激活函数，解决了异或问题，给感知机注入了活力。回到正题，当一条直线无法正确划分这个分类的时候，要怎么做呢？引入激活函数，可以吗？2BaggingBa
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2024-08-06 09:52:54
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# 如何在Python中实现AdaBoost
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，能够通过组合多位弱学习器来提高模型性能。对于刚入行的小白来说，实现AdaBoost可能会感觉有点复杂，但通过分步骤执行，我们可以将这个过程拆解得简单易懂。
本文将指导你如何在Python中实现AdaBoost，并提供每一步的详细代码与注释。首先，我们会列出整个流程，然后逐步讲
下面介绍一些有用的技术，您可以在使用Boost.Python包装代码时使用这些技术。Python包是一组模块，为用户提供某种功能。 如果您不熟悉如何创建包， Python教程中提供了对它们的一个很好的介绍。但是我们使用Boost.Python包装C ++代码。 我们如何为用户提供一个漂亮的包界面？ 为了更好地解释一些概念，让我们使用一个例子。我们有一个有不同
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2024-01-16 16:25:39
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论文题目《Deep Learning for Hyperspectral Image Classification: An Overview》 论文作者：Shutao Li, Weiwei Song, Leyuan Fang，Yushi Chen, Pedram Ghamisi，Jón Atli Benediktsson论文发表年份：2019 发表期刊：IEEE Tr
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2024-01-16 13:38:45
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A*算法学习 A*算法伪代码 步骤一： 创建地图。 解释：A*算法中的地图多以栅格图法构建，在代码中可以用数组或者说列表来实现，一般采用二维数组索引表示每个节点的坐标，索引内容 0代表地图可通过，1代表地图中的障碍物。 步骤二： 设定起始点，以及目标点即终点。将起始点添加进开放列表中（openlist），此过程可以视为初始化。 解释： openlist是一个存放待检测节点的列表，列表中是
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2024-04-19 17:15:15
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本篇分为三个部分：一、算法背景啤酒与尿布故事：某超市为增加销售量，提取出了他们超市所有的销售记录进行分析。在对这些小票数据进行分析时，发现男性顾客在购买婴儿尿片时，通常会顺便搭配带打啤酒来犒劳自己，于是超市就想如果把这两种平时看不出有关联的商品摆在一起，是不是能方便顾客同时提升商品的销量。于是尝试将啤酒和尿布摆在一起的上柜策略，最后果然两样商品的销量双双提升。聪明的现代店家（甩饼）故事：甩饼是20
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2024-03-06 21:16:54
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纸上得来终觉浅，仅仅懂了原理还不够，要用代码实践才是王道，今天小编就附上小编自己在学习中实践的KNN算法。KNN算法伪代码：对未知类别属性的数据集中的每个点一次执行以下操作：（1）计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离；（2）按照距离递增次序排序；（3）选取与当前点距离最小的k个点；（4）确定前k个点所在类别出现的频率（5）返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类；Python代码如
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2023-09-18 18:58:57
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A*算法，A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路径最有效的直接搜索方法，也是解决许多搜索问题的有效算法。算法中的距离估算值与实际值越接近，最终搜索速度越快。
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2023-08-04 09:50:25
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前言关于A*算法的实现是很早之前的一次开发中的成果，并做了一些改进。当然，在这里就不记录改进部分了，因为其中还有一些争议。这里仅是对A*算法的理解和使用Python实现。参考链接之所以放在前面，是因为这些链接的参考价值特别高，如果希望获得更多的了解，可以通过以下链接进行学习。时间线2021.03.25 优化2021.11.03权重优化定义(百度百科)A*（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短
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2023-11-29 17:17:38
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A*作为最常用的路径搜索算法，值得我们去深刻的研究。路径规划项目。先看一下维基百科给的算法解释：https://en.wikipedia.org/wiki/A*_search_algorithmA *是最佳优先搜索它通过在解决方案的所有可能路径（目标）中搜索导致成本最小（行进距离最短，时间最短等）的问题来解决问题。 ），并且在这些路径中，它首先考虑那些似乎最快速地引导到解决方案的路径。它是根据加权
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2023-06-29 11:52:31
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斐波那锲数列def fib(num):
a = 0
b = 1
n = 0
while n < num:
a, b = b , a + b
yield a
n += 1
print('done')
for i in fib(9):
print(i)
print(fib(9))杨辉三角def tr
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2023-06-21 22:26:05
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录冒泡排序冒泡排序图解选择排序选择排序的基本思想选择排序图解插入排序插入排序的基本思想插入排序图解希尔排序希尔排序法基本思想希尔排序示意图交换法移位法快速排序快速排序介绍快速排序法示意图以中间值为基准以数组中第一位数字为基准归并排序归并排序图解基数排序基数排序基本思想基数排序的图文说明各算法时间复杂度统计图 冒泡排序基本介绍：
支持向量机算法（SVM）实战支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用于分类和回归问题的经典机器学习算法。SVM基于间隔最大化的思想来进行分类，即找到一个分类边界，使得不同类别的数据点到该分类边界的距离最大化。这个分类边界被称为“决策边界”或“超平面”。在本文中，使用Python和sklearn库来训练一个SVM分类器，并对鸢尾花数据集进行分类。加载数据集首先需要
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2024-05-14 11:59:46
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boosting 是一种将弱分类器转化为强分类器的方法统称，而adaboost是其中的一种，或者说AdaBoost是Boosting算法框架中的一种实现梯度提升决策树)gbdt通过多轮迭代,每轮迭代产生一个弱分类器，每个分类器在上一轮分类器的残差基础上进行训练。弱分类器一般会选择为CART TREE（也就是分类回归树）。由于上述高偏差和简单的要求 每个分类回归树的深度不会很深。最终的总分类器 是将
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2018-08-24 16:26:00
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2评论
冬天来了，春天还会远吗？ -----《西风颂》haar特征1 人脸识别方法人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸...
原创
2021-08-30 16:29:47
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冬天来了，春天还会远吗？ -----《西风颂》haar特征1 人脸识别方法人脸检测由来已久 ，它属于计算机视觉范畴。在早期的人脸...
原创
2022-03-30 13:39:16
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文章目录神经元BP原理及实现测试 BP，就是后向传播(back propagation)，说明BP网络要向后传递一个什么东西，这个东西就是误差。而神经网络，就是由神经元组成的网络，所以在考虑BP之前，还不得不弄清楚神经元是什么。神经元泛泛地说，神经元，就是一个函数，而且这个函数往往比较友好，可能是一个线性函数，可以表示为其中为的诸分量，而且这个分量很可能不是一个标量，而是一个数组，甚至矩阵，即多
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2023-09-19 13:03:37
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推荐算法实例代码：1.数据处理过程，主要涉及数据的读取，文件data_process.pyimport pandas as pd
import os
import csv
def get_item_info(input_file):
"""
得到Item的信息
input_file: Item的文件地址
return:
dict： {itemID
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2023-08-11 22:03:46
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文章目录一、别名二、历史三、算法简介（1）核心思想（2）算法描述（3）时间复杂度分析四、算法的变种（1）FastLOF五、LOF在sklearn中的有关函数核心函数LocalOutlierFactor函数model.fit()函数model.kneighbors()函数model._decision_function()函数model._predict(x)六、代码七、应用领域（1）
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2023-12-18 22:14:26
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