目录前言一. LLL算法的应用二. 格基约化总结前言在本节中,提出一个解决最短向量(SVP)问题的算法。在1982年,A.K.Lenstra,H.W.Lenstra,Jr和L.lovasz提出一种解决SVP问题的算法,通常称之为LLL算法。在1801年,Gauss曾给出一个解决二维空间的SVP算法。某种意义上,LLL算法可以看成解决多维空间SVP问题的算法。在1987年,Schnorr改进过LLL            
                
         
            
            
            
            文章目录机器学习—python 实现网格聚类算法,子空间聚类 CLIQUE算法(pyclustering)一、基于网格聚类原理二、算法实现(一) CLIQUE 算法1. 前言2. 算法过程3. 示例代码参考资料 机器学习—python 实现网格聚类算法,子空间聚类 CLIQUE算法(pyclustering)聚类算法很多,包括基于划分的聚类算法(如:kmeans),基于层次的聚类算法(如:BIR            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            这篇文章是我的一个结课小论文,分享出来,希望对各位有所帮助,源码以及解释都有。author:xiao黄缓慢而坚定的生长程序和数据上传到网盘中,程序也可以看附录。   链接:https://pan.baidu.com/s/1cxVOK54Qx1ohhg-hURBtaw提取码:k2yx摘要:对于乳腺肿瘤分类过程中的问题,用LVQ神经网络来实现乳腺肿瘤的分类。LVQ算法是一            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-06 20:36:27
                            
                                102阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            习题(推广的LVQ). 设竞争网络的底层为输入源节点,竞争层的神经元y和底层源节点j的连接权值为wyj。对于C类分类问题, 每个竞争神经元属于类别c的概率为P(yÎc)=exp(acy)/(åcexp(acy)), c=1,2,…C.那么输入向量x,它的属于类别c的概率为P(xÎc)= åy P(yÎc)P(y|x),  c            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            文章目录聚类简介聚类和分类的区别基础概念外部指标内部指标距离度量和非距离度量距离度量方法有序属性和无序属性原型聚类k均            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            目录1 代码2 结果1 代码%% LVQ神经网络的分类——乳腺            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            一、人脸识别介绍  人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向。虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸的识别技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的。人脸朝向识别是一个复杂的模式识别问题,当人脸朝向不同的方向时,眼睛在图像中的位置差别较大。本文将图片中描述眼睛位置的特征信息通过Sobel边缘算子提取            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、LVQ神经网络LVQ神经网络由三层组成,即输入层、隐含层和输出层,网络在输入层与隐含层间为完全连接,而在隐含层与输出层间为部分连接,每个输出层神经元与隐含层神经元的不同组相连接。隐含层和输出层神经元之间的连接权值固定为1。输入层和隐含层神经元间连接的权值建立参考矢量的分量(对每个隐含神经元指定一个参考矢量)。在网络训练过程中,这些权值被修改。隐含层神经元(又称为Kohnen神经元)和输出神经元            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            A*算法python简单可视化实现A*算法详解:A*算法详解python实现:使用堆优化加快查找最小代价点 详细流程都写在注释里了使用方法:# 参数为地图高、宽、方格尺寸、起点坐标(0开始)、终点坐标(0开始)、延迟时间
demo = MiniMap(20, 30, 30, (0, 0), (29, 19), 0.05)鼠标左键单击方格添加/删除障碍物,中键重置路径(不改变障碍物),右键开始寻路。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。一个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、算法简介1、定义算法是一组完成任务的指令;有限步骤内解决数学问题的程序;为解决某项工作或某个问题,所需要有限数量的机械性或重复性指令与计算步骤。2、算法的条件(5)输入性,输出性,明确性,有限性,有效性。3、时间复杂度O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n!)4、常见的大O运行时间(n一般为元素的个数):O(            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            今天一个Python学习的干货。几个印度小哥,在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全,现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容:一是各种算法的基本原理讲解,二是各种算法的代码实现。传送门在此:https://github/TheAlgorithms/Python简单介绍下。算法的基本原理讲解部分,包括排序算法、搜索算法、插值算法、跳跃搜索算法、快速选择算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            算法的五大特性:1、输入:有0个或多个输入2、输出:有0个或多个输出3、确定性:算法每一步都有一定的含义,不会出现二义性4、有穷性:算法在执行有限的步骤之后会结束,而不是无线循环执行。5、可行性:算法的每一步都是可行的   如果 a+b+c=1000,且 a^2+b^2=c^2(a,b,c 为自然数),如何求出所有a、b、c可能的组合?  &nbs            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            独白  最近了解到一种算法叫遗传算法,对其比较感兴趣,研究了一下,是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型,是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群(population)开始的,而一个种群则由经过基因(gene)编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             简单查找这个算法应该是最普通的算法or最直接的算法了 工作原理:在一数组里面找一个数按顺序一个一个查找如果匹配,则返回索引如果在过完一遍数组都没有匹配到,则输出none 代码展示(python):  1 def Simple_Search(list, item):
  2     for i in range(0, len(list) - 1):
  3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            python 的常见排序算法实现算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录定义模板方法模式适用场景日常例子理解该模式了解模板方法设计模式模板方法模式的UML类图现实中的模板方法模式模板方法模式——钩子好莱坞原则与模板方法模板方法的优缺点问答 定义模板方法模式行为模式主要关注对象的响应性。它处理对象之间的交互以实现更强大的功能。模板方法模式是一种行为设计模式,通过一种称为模板方法的方式来定义程序框架或算法。例如,你可以将制作饮料的步骤定义为模板方法中的算法。模板            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、斐波那契数列函数:>>> def fib(n):
	 a,b = 0, 1#初始化,多重赋值
	 while b < n:
		print(b,end=' ')
		a,b = b, a+b
>>> fib(10)
1 1 2 3 5 82、用递归法求和>>> def mysum(L):
	if not L:
		return 0
            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1、冒泡排序冒泡排序比较常见,面试很多都会问到这个算法,其原理比较简单,代码实现也很简单# 冒泡排序
# 先定一个一个需要排序的列表
l = [7,2,3,1,4,5,6,9,8]
# 统计一下长度
n = len(l)
## 先遍历所有元素
for i in range(len(l)):
    ## 最后还剩多少个元素需要对比排序,因为本身自己不需要排序,所以-1,之前已经拍过多少个数字了,还            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-06-15 11:47:15
                            
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            狄克斯特拉算法的作用(目的):1.假如你要从学校回家,那么狄克斯特拉算法可以帮你找出从起点到终点耗时最短路径。2.假如你要在咸鱼上买东西,那么狄克斯特拉算法可以让你花最少的钱买到性价比最高的东西。狄克斯特拉算法的步骤:1.找出“权重最低的”节点,即可在最短时间内到达的节点2.更新该节点的邻居的开销,其含义将稍后介绍。3.重复这个过程,直到对图中的每个节点都这样做了。4.计算最终路径实现思路(这里我            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2024-04-10 09:21:03
                            
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