# Python 算法实现示例
作为一名经验丰富的开发者，我很乐意教会你如何实现 Python 算法示例。在本文中，我会为你提供一份简单的步骤表格，然后解释每一步需要做什么，并提供相应的代码示例。
## 步骤表格
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1. 确定算法目标和输入 | 确定算法的目标和所需的输入数据 |
| 2. 设计算法的流程 | 设计算法的具体步骤和流程 |
原创
2023-11-20 09:50:07
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一.机器学习基础首先第一部分也是莫烦老师的在线学习笔记，个人感觉挺好的基础知识，推荐给大家学习。对机器学习进行分类，包括：1.监督学习:通过数据和标签进行学习，比如从海量图片中学习模型来判断是狗还是猫，包括分类、回归、神经网络等算法;2.无监督学习:只有数据没有类标，根据数据特征的相似性形成规律，比如不知道类标的情况进行分类猫或狗，常见的聚类算法(物以类聚);3.半监督学习:综合了监督学习和无监督
使用场景：1，空间复杂度 越低越好、n值较大： 堆排序 O(nlog2n) O(1)2，无空间复杂度要求、n值较大： 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解：经典排序算法的复杂度： 大类一（比较排序法）：1、冒泡排序（Bubble Sort）【前后比较-交换】 python代码实现：1 d0 = [2, 15, 5
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2023-06-27 11:53:26
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# BP算法Python代码示例
## 1. 概述
在机器学习领域中，BP算法（Backpropagation Algorithm）是一种用于训练人工神经网络的常用技术。它通过反向传播误差来更新网络的权重和偏置，从而使得网络能够逐渐逼近期望的输出。
本文将以Python代码示例的形式，教会你如何实现BP算法。我们将分为以下步骤进行讲解：
1. 数据准备和预处理
2. 网络结构定义
3. 前
原创
2023-12-16 06:54:43
140阅读
反向传播算法 BackPropagation ，简称BP算法。常用于训练多层神经网络，那么它到底传播了个啥？又是怎么传播的呢？我们知道，对于一个机器学习算法，其最终预测出的值与实际值一般会存在差异，那么我们定义这个差异为误差E。算法中有若干参数需要学习，那么怎么学习呢？以什么策略去变化参数，使得预测值更接近真实值呢？这就是采用BP算法的初衷，我们知道预测值是由所有参数与相连的输入运算后得到的，也就
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2023-08-25 16:30:34
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EM算法：最大期望算法是一类通过迭代进行极大似然估计的优化算法，通常作为牛顿迭代法的替代，用于对包含隐变量或缺失数据的概率模型进行参数估计。在进行了解之前，我们先通过一个抛硬币的经典例子来解释EM算法的由来： 现在我们有两枚硬币 A 和 B，这两枚硬币和普通的硬币不一样，他们投掷出正面的概率和投掷出反面的概率不一定相同。我们将 A 和 B 投掷出正面的概率分别记为θA和θB。独立地做 5 次试验：
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2023-11-15 20:28:13
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什么是递归？我们都熟悉递归，因为我们已经在许多编程语言中学习过它。下面我们简单总结一下：递归是一个过程，通过重复特定的数学运算来生成每个项。它是返回或返回的行为或过程。递归是一种将问题分解为更小的问题的解决方法。它起源于拉丁语“recursionem”，意思是“向后跑，返回”。自然界中的递归在这里，我展示了自然界中发现的几个递归的例子。递归的真实示例我们从现实世界中举个例子。这将很好地解释递归。我
原创
2024-03-11 13:55:03
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一、研究现状：【国外】文本校对最初是英文自动校对。其发展到今天，它的技术也相对成熟,并且出现了一批实用的商业系统。由于英文等拼音文字的文本中词与词之间有明显的分隔符，所以它们的自动校对基本以词的校对为核心在两个层次上进行: ①非词错误[3](non-word error)。即字串不是词典中存在的词。例如“the”错成“teh”。 ②真词错误(real-word error)。即虽然字串是词典中的词
backpropagation算法示例 下面举个例子，假设在某个mini batch的有样本X和标签Y，其中$X\in R^{m\times 2}, Y\in R^{m\times 1}$，现在有个两层的网络，对应的计算如下： $$ \begin{split} i_1 &= XW_1+ b_1\\
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2018-11-27 21:01:00
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回溯法介绍回溯法（英语：backtracking）也称试探法，回溯法有“通用的解题方法”之称。它可以系统的搜索一个问题的所有。如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的子树的系统搜索，逐层向...
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2023-05-08 17:29:57
204阅读
说明：java常用算法示例
step1:
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
/*
* 有 1、2、3、4 四个数字，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？
* */
public class One {
publ
原创
精选
2024-10-25 17:44:10
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在
主成分分析（PCA）原理总结中，我们对降维算法PCA做了总结。这里我们就对另外一种经典的降维方法线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, 以下简称LDA）做一个总结。LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用，因此我们有必要了解下它的算法原理。
在学习LDA之前，有必要
# Java迭代算法示例
在计算机编程中，迭代算法是一种重要的算法设计思想，它通过反复执行相同的步骤来解决问题。在Java编程语言中，迭代算法通常使用循环结构来实现，能够有效地处理各种不同类型的问题。本文将通过一个简单的示例来介绍Java迭代算法的基本原理和应用。
## 迭代算法基本原理
迭代算法是一种通过重复执行相同步骤来解决问题的算法设计思想。在Java中，通常使用for循环或while
原创
2024-07-08 06:15:43
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1.迭代器迭代器只不过是一个实现迭代器协议的容器对象，它基于两个方法：next返回容器的下一个项目__iter__返回迭代器本身
迭代器可以通过使用一个iter内建函数和一个序列来创建：
In [1]: i = iter('abcd')
In [2]: i.next()
Out[2]: 'a'
In [3]: i.next()
Out[3]: 'b'
In [4]: i.next()
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2024-05-31 00:46:26
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说明：java常用算法示例。
原创
2024-10-31 22:17:37
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（一）数据结构栈 栈：stack,又称堆栈，它是运算受限的线性表，其限制是仅允许在标的一端进行插入和删除操作，不允许在其 他任何位置进行添加、查找、删除等操作。 简单的说：采用该结构的集合，对元素的存取有如下的特点 先进后出（即，存进去的元素，要在后它后面的元素依次取出后，才能取出该元素）。例如，子弹压进弹 夹，先压进去的子弹在下面，后压进去的子弹在上面，当开枪时，先弹出上面的子弹，然后才能弹出下
贪心算法贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部最优解。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。基本思路思想贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度
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2023-10-16 18:29:08
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什么是搜索搜索是我们日常生活中最常用的操作。例如在联系人列表中搜索电话号码，在学生信息中搜索学生卷号等等。搜索在衡量任何应用程序或网站的性能方面也发挥着重要作用。但现在的问题是，搜索的意义是什么？搜索是一种有助于查找给定元素或值在列表中的位置的技术。如果我们找到我们正在搜索的元素，那么我们会说搜索成功，但我们没有找到该元素，那么我们会说搜索不成功。搜索类型搜索主要有两种类型——线性搜索（Linea
原创
2024-03-11 13:44:17
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# 多目标规划序贯算法Python示例入门指南
在现代优化问题中，多目标规划（Multi-Objective Optimization）越来越受到重视。传统的优化方法通常只考虑单一目标，而在实际应用中，我们往往需要同时考虑多个目标。本文将教你如何使用 Python 实现多目标规划序贯算法，并通过代码示例指导你逐步完成这个任务。
## 流程概述
在实现多目标规划序贯算法之前，我们需要了解整个过
蚁群算法是模拟蚁群觅食行为的一种优化算法。在整个觅食过程中蚂蚁散播信息素，蚂蚁通过感知到的信息素多少，来决定所要选择的下一个栅格。 在初始阶段，由于地面上没有信息素，因此蚁群的行走路径是随机的，蚂蚁在行走的过程中会不断释放信息素，标识自己行走的路径。随着时间的推移，有若干只蚂蚁找到
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2024-06-16 12:38:45
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