编辑距离算法用于判定两个字符串对象之间的相似度。如str1=qingzhiyu str2=pingzhiyu str3=abngzhiyu三个字符串对象。str2变为str1只需要经过一次更新操作来将p更新为q即可，而str3变为str1则需要执行两次更新操作来将a、b分别更新为q、i才可。在编辑距离算法当中定义了三种基本的操作（insert、delete、substitution），任意一个字符
无意间看到了有人问编辑距离算法，当时对这个概念很陌生，也就去学习了下，做下总结，记录下，好记性不如烂笔头。编辑距离(Edit Distance)：又称Levenshtein距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符，用数据库的说法就是改、增、删；一般来说就是字符串编辑距离离越小，两个串的相似度越大。举个例
PLA由于PLA针对线性可分数据集，因此在此选择Pocket PLA算法进行实现，文章记录针对cifar100数据集的实现，由于PLA算法过于简单，因此准确率很低，但仅作为一次尝试。 文章目录PLA一、加载数据1.导入数据加载过慢2.探索数据3.处理数据二、PLA算法1.编写代码2.附带代码：三、主函数四、总结测试总结 一、加载数据1.导入数据from keras.datasets impor
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2024-07-15 17:10:15
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# OpenCV是机器学习算法吗？
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个广泛使用的计算机视觉库，它为图像处理和计算机视觉提供了一系列工具和函数。然而，OpenCV本身并不是一种机器学习算法，而是一个工具，可以帮助开发者实现各种机器学习算法和计算机视觉任务。因此，在这篇文章中，我们将探讨OpenCV的功能及其在机器学习中的应用，并通过代码示例
调度算法为CPU调度算法，是用来帮助CPU来切换进程的算法。 为什么需要调度算法？ 不同的进程在同一时刻有着不同的状态，处于不同状态下对于CPU的利用率是不同的，为了提高CPU的利用率，要使用合适的调度算法，使得每一个进程都能够使用CPU。 （这个写的不好）调度算法分为两大类：非抢占式调度和抢占式调度 非抢占式调度：进程运行直到结束或者被某个事件所阻塞才转让出CPU的资源。 抢占式调度：进程依然可
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2024-09-22 15:55:10
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#include<iostream> #include<string> #include<algorithm> using namespace std; const int MAX = 1001; int MaxLen[MAX][MAX]; int maxLen(string str1, strin
原创
2022-01-17 17:38:28
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果蝇优化算法是一种启发式优化算法，它模拟了果蝇在寻找食物的过程中所采用的策略。近年来，随着机器学习的迅速发展，很多人开始关注果蝇优化算法在机器学习中的应用。那么，果蝇优化算法是机器学习算法吗？这个问题值得我们深入探讨。在这篇文章中，我们将逐步分析这个问题，探讨其背景、现象和解决方案。
## 问题背景
在优化问题的研究中，果蝇优化算法因其简单有效而受到关注。同时，随着人工智能技术的不断进步，机器
距离算法学习记录一篇非常好的luogu日报。我从这里学来的。欧几里得距离定义上是两点之间不论地形的最短距离。二维： \(|AB| = \sqrt{(x_1 - x_2) ^ 2 + (y_1 - y_2) ^ 2}\)三维：\(|AB| = \sqrt{(x_1 - x_2) ^ 2 + (y_1 - y_2) ^ 2 + (z_1-z_2) ^ 2}\)直接求就是了。如果要找一个点，使得到\(
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2024-03-14 17:30:17
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题目描述：给定两个单词 word1 和 word2，计算出将 word1 转换成 word2 所使用的最少操作数 。你可以对一个单词进行如下三种操作：插入一个字符删除一个字符替换一个字符示例 1:输入: word1 = "horse", word2 = "ros"输出: 3解释: horse -> rorse (将 'h' 替换为 'r')rorse -> rose (删除 'r')rose -> ros (删除 'e')输入: word1 = "i
原创
2021-06-01 13:48:13
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1.介绍：Levenshtein 距离，又称编辑距离，指的是两个字符串之间，由一个转换成另
原创
2022-09-09 06:13:47
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2018-04-12 21:20:30 编辑距离是针对二个字符串（例如英文字）的差异程度的量化量测，量测方式是看至少需要多少次的处理才能将一个字符串变成另一个字符串。编辑距离可以用在自然语言处理中，例如拼写检查可以根据一个拼错的字和其他正确的字的编辑距离，判断哪一个（或哪几个）是比较可能的字。DNA
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2018-04-13 20:53:00
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# 机器学习中的欧式距离算法
在机器学习和数据分析中，距离度量扮演着至关重要的角色。不同类型的距离度量可以帮助我们在特征空间中判断样本之间的相似度。欧式距离是一种最常用的距离度量，它在许多类型的算法中都有广泛应用，例如聚类、分类和回归等。本文将详细介绍欧式距离的定义、计算方法，以及在Python中如何实现这一算法，同时提供一个类图来帮助理解相关类的设计。
## 欧式距离的定义
欧式距离是两个
原创
2024-10-02 04:54:21
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文章目录?前言主要内容总结 ?前言??????????在数字化时代，计算机已经成为人类生活中不可或缺的一部分。计算机能够帮助我们处理海量的数据，实现各种复杂的功能和任务，其中最关键的就是算法。 算法是计算机科学中的基础学科，涉及众多的算法类型和应用场景，是实现程序功能的核心思想。无论是从事计算机编程、数据科学、人工智能等领域，还是想深入理解数字化时代的本质，了解和掌握算法都是必不可少的一步。 在
深度优先搜索——蓝桥杯省赛主要原理从起点到终点，每一条路径进行尝试，走不到则回头重新换路，直到走到想要到达的终点，如果所有路线都走不到，在会一直回退到起点。主要工具递归例题讲解1题目如图 1所示，3*3 的格子中填写了一些整数。我们沿着图中的红色线剪开，得到两个部分，每个部分的数字和都是 60。本题的要求就是请你编程判定：对给定的 m*n 的格子中的整数，是否可以分割为两个部分，使得这两个区域的数
# 轨迹跟踪：机器学习中的一项技术
*轨迹跟踪*是指通过分析和记录对象或个体在空间中的运动路径来推断其行为或预测其未来位置的过程。这一过程在多个领域中得到了广泛的应用，包括自动驾驶、运动分析、无人机导航等。在这方面，机器学习（ML）算法可以被有效地利用来处理和分析轨迹数据，从而优化跟踪效果。
## 轨迹跟踪的基本原理
传统的轨迹跟踪方式主要依赖于物理模型和算法（如卡尔曼滤波等），但这些方法在
# 蚁群算法与机器学习的关系
### 1. 引言
在学习机器学习和算法优化时，许多人可能会对“蚁群算法是机器学习的一部分吗？”这个问题产生疑惑。蚁群算法是一种启发式优化算法，而机器学习则是一个更广泛的概念。本文将详细阐述蚁群算法的概念及其在机器学习中的应用，帮助你理解其本质，并提供实现该算法的具体步骤和代码实例。
### 2. 蚁群算法概述
蚁群算法（Ant Colony Optimiza
今天终于用模拟退火过了一道题：CodeVS: P1344。有 N ( <=20 ) 台 PC 放在机房内，现在要求由你选定一台 PC，用共 N-1 条网线从这台机器开始一台接一台地依次连接他们，最后接到哪个以及连接的顺序也是由你选定的，为了节省材料，网线都拉直。求最少需要一次性购买多长的网线。（说白了，就是找出 N 的一个排列 P1 P2 P3 ..PN 然后 P1 -> P2 -
利用模拟退火算法解决TSP问题，能看到这篇文章的应该知道TSP是什么，在此就不赘述了，模拟退火算法思想网络上优质结束很多，因此直接讲讲如何用C++实现它算法步骤1.初始化：起始温度，终止温度，温度变化率，最优路径顶点集 ，最短长度S 2.利用蒙特卡洛法得到一个比较好的初始解 3.当前温度大于终止温度时，利用两点交换法在当前最优路径基础上构造一条新路径，计算新路径的长度S1，差值dE= S1 - S
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2024-01-29 15:38:46
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一．什么是贪心算法？ 贪心算法又称之为贪婪算法，在考虑问题时，总是做出在当前状况来说最好的算则，而不从整理来考虑。从某种意义上说是局部最优解，贪心算法所得到的答案并不一定是整体最优解，所以在使用贪心算法一定要考虑清楚，是否能使用贪心算法。选择的贪心策略必须具有无后效性，即当前选择的结果必须不能对之前的结果状态产生影响，而只与当前状态有关。二．贪心
层次聚类-概念全解需求分析： 之前学习的划分方法把对象集划分成一些互斥的群组，满足了聚类的基本要求。但在某些情况下，我们想把数据划分成不同层上群组，具有层次性。于是，层次聚类方法将数据对象组成层次结构或簇的树也称聚类树。根据层次分解是以自底向上（合并），还是自顶向下（分裂）方式，层次聚类方法可以进一步分为凝聚的和分裂的。纯粹的层次聚类方法的质量受限于：一旦合并或分裂执行，就不能修改。也就是说，如
