《算法的流程图学习技巧与讲解.ppt》由会员分享，可在线阅读，更多相关《算法的流程图学习技巧与讲解.ppt(32页珍藏版)》请在人人文库网上搜索。1、,第2章、程序的灵魂 算法,/,本章学习目标,理解算法的概念 了解算法的表示方法 掌握流程图的绘制方法 掌握三种基本结构的流程图 了解结构化程序设计方法,/,内容进度,算法 算法的表示方法 自然语言 传统流程图 N-S流程图 伪代码 计算机语言 各种
EM是我一直想深入学习的算法之一，第一次听说是在NLP课中的HMM那一节，为了解决HMM的参数估计问题，使用了EM算法。在之后的MT中的词对齐中也用到了。在Mitchell的书中也提到EM可以用于贝叶斯网络中。下面主要介绍EM的整个推导过程。1. Jensen不等式 回顾优化理论中的一些概念。设f是定义域为实数的函数，如果对于所有的实数x
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2024-08-09 11:54:41
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目录 通俗理解极大似然估计EM算法引例EM算法公式推导Jensen不等式 EM算法的流程通俗理解极大似然估计 举个例子：假设有一百个男生，我们抽取五十个人进行身高的统计。 我们根据先验知识知道，身高服从高斯分布 ，但高斯分布的方差和均值不知道。 我们想通过抽取出的五十个人升高估计这两个参数，这就是极大似然估计。&n
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2024-05-17 17:33:34
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影响力传播模型中的独立层叠模型（independent cascading model，IC模型），影响力传播过程中，种子的影响力具备子模性（submodularity），即种子的边际影响力增量会呈现递减趋势，CELF算法（Cost-effective Lazy-forward）利用这个发现改进了Kempe&Kleinberg的原始的Greedy算法，使得算法的速度大幅提升。下面说说具体是
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2024-05-17 14:51:59
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恒模算法，简称CMA算法是Bussgang类盲均衡算法中最常用的一种，就是当参数P=2时的Godard算法。CMA算法具有计算复杂度低，易于实时实现，收敛性能好等优点，代价函数只与接收序列的幅值有关，而与相位无关，故对载波相位不敏感。中文名恒模算法外文名Constant modulus algorithm简 称CMA恒模算法背景编辑语音序列要浪费大量宝
深度学习的基本目标，就是寻找一个泛化能力强的最小值，模型的快速性和可靠性也是一个加分点。 随机梯度下降（SGD）方法是1951年由Robbins和Monro提出的[1]，至今已有60年历史。在当前的深度学习研究中，这种方法至关重要，一般被用在反向传播过程中。 近年来，研究人员提出一些新的优化算法，使用了不同方程来更新模型参数。2015年Kingma和Ba提出的Adam方法[18]，可看作是目前最
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2024-08-09 00:03:50
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优化算法，例如梯度，启发式，贝叶斯优化等等，当然很多地方叫的不一样。比如在工科领域，我们叫启发式算法，Kriging代理模型，在机器学习中，我们可能叫随机搜索，基于高斯过程的贝叶斯优化，反正都是一类东西，没有明显界限，可能有稍微不同，但是可以认为是一样的。 那么这么多优化算法有什么优缺点呢？我们通常都是想找到一个全局最优解，不管是最大值还是最小
目 录一、前言二、模型种类三、单元类型四、FEM文件五、参考文献 一、前言 SESAM （Super Element Structure Analysis Module）是由挪威船级社（DNV-GL）开发的一款有限元分析（FEA）系统，它以 GeniE、HydroD 和 DeepC 等模块为核心，是海洋工程结构分析的行业标准软件，主要用于海工结构的强度评估、波浪荷载计算和系泊系统分析等。G
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2024-07-22 23:31:00
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Benders分解作为3大分解算法之一，听过很久了。好像目前最新的是Benders逻辑分解，比着Benders分解又升级进步了。UTD24中有一些相关的文章，我也在慢慢拜读中。1.常见的分解算法经典的3大分解算法分别是：（1）Benders decomposition (主要思想是行生成+割平面方法)； （2）Dantzig-Wolfe decomposition (主要思想其实就是列生成)； （
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2024-09-18 20:45:28
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展示出图效果1 CEEMDAN信号分解算法CEEMDAN 分解又叫自适应噪声完备集合经验模态分解，英文全称为 Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition with Adaptive Noise。CEEMDAN是对CEEMD的进一步改进，它引入了一种自适应噪声辅助方法，可以更好地处理信号中的高频噪声。CEEMDAN的主要步骤如下：对原始信号进行若干次
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2024-10-24 08:55:12
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无缓冲chan进和出都会阻塞.有缓冲chan先进先出队列, 出会一直阻塞到有数据, 进时当队列未满不会阻塞, 队列已满则阻塞.selectselect 先遍历所有case, 所有channel表达式都会被求值、所有被发送的表达式都会被求值。求值顺序：自上而下、从左到右.当case没有阻塞则随机执行一个没有阻塞的case就退出select当所有case阻塞时, 则一直阻塞直到某个case解除阻塞,
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2024-06-05 15:29:03
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前言 Chameleon，变色龙算法，属于层次聚类算法领域。一种层次聚类算法，它采用动态建模来确定一对簇之间的相似度。它可以自动地、适应地合并簇，对各种奇葩的形状也能应对自如。1. Chameleon 算法原理一张图大致了解整个算法的思想。 1) 首先由数据集构造一个 k-最近邻图 Gk； 2) 再通过一种图的划分算法，将Gk图划分成大量较小的子图，每个子图代表一个初始的子簇； 3)
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2024-09-29 22:20:34
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编写人：ceys/youyis 一、算法描述1.原理问题描述ALS的矩阵分解算法常应用于推荐系统中，将用户(user)对商品(item)的评分矩阵，分解为用户对商品隐含特征的偏好矩阵，和商品在隐含特征上的映射矩阵。与传统的矩阵分解SVD方法来分解矩阵R(R∈Rm×n)不同的是，ALS(alternating least squares)希望找到两个低维矩阵，以 R~=XY 来逼近矩阵R，其中
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2024-08-09 17:48:02
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1.算法（Algorithm）：解决特定问题求解步骤的描述，计算机中为指令的有限序列，每条指令表示一个或多个操作。2222.算法的五个基本特性：输入，输出，有穷性，确定性和可行性。2.1 输入输出：输入可以为0个参数，输出至少一个。2.2 有穷性：在相对可接受的时间内可以自动结束。2.3 确定性：算法的每一步都是确定唯一的。2.4 可行性：每一步可通过执行有限次步骤完成。算法设计的要求
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2024-10-19 09:39:41
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线性空间滤波空间滤波不同于灰度变换，空间滤波是用一个掩模依次处理每一个像素，输出图像的结果不只是由原来对应位置的像素值确定，而是由掩模范围内的元素值共同作用。 matlab使用imfilter函数实现线性空间滤波g=imfilter(f,w,filtering_mode,boundary_options,size_options) f是输入图像，w是滤波模板，g是滤波结果。filtering_mo
Smote的理解（2022.05.16） SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题。 它以每个样本点的k个最近邻样本点为依据，随机的选择N个邻近点进行差值乘上一个[0,1]范围的阈值，从而达到合成数据的目的。这种算法的核心是：特征空间上邻近的点其特征都是相似的。它并不是在数据空间上进行采样，而是在特征空间中进行采样，所以它的准确率会高于传统的采样方式。 即在以上所选的两
? 内容介绍1. 绪论近年来，随着生物医学工程的快速发展，心电图（ECG）信号分析在临床诊断和健康监测中发挥着越来越重要的作用。然而，ECG信号不可避免地会受到各种噪声的干扰，如肌电图（EMG）噪声、呼吸噪声和电源线干扰等。这些噪声的存在会严重影响ECG信号的质量，进而影响ECG信号的分析和诊断。因此，ECG信号去噪成为ECG信号处理中的一个关键步骤。2. CEEMDAN算法简介完备经验模态分解（
论文讲解： 该论文运用的卷积神经网络（CNN）和LSTM，其中CNN处理频率和空间信息，LSTM处理从CNN输出中提取时间相关性，并将两种模型进行融合。数据集采用的是脑电研究中最常用的DEAP和SEED数据集并且在两个数据集中都取得了很高的准确率。都达到了92%左右的准确率。： 论文设计了一种新
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2024-10-21 13:22:43
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基于深度学习的时间序列预测方法一般采用端到端的方式训练模型，将原始的时间序列通过网络映射到一个表示，再基于这个表示进行预测。然而，这种方法将时间序列的所有信息映射成一个向量，这个向量耦合了很多不同维度的信息，容易造成过拟合，对序列中噪声的敏感程度也更高。ICLR 2022中Salesforce发表了一篇基于分解学习+对比学习的时间序列预测方法，将时间序列的表示分解成趋势项和季节项，实现更清晰的时间
时序分解 | Matlab实现GWO-CEEMDAN基于灰狼算法优化CEEMDAN时间序列信号分解
原创
精选
2024-04-13 22:25:40
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