EM算法简介1 使用场景EM算法（expectation maximization algorithm）用于含有隐变量概率模型参数的极大似然估计。在不含有隐变量（未观测变量）的概率模型参数估计，最常用的就是极大似然估计。在含有未观测变量时，一般使用EM算法。2 目标EM算法还是要极大化观测数据（不完全数据）的对数似然函数。假设有m个观测样本Y是观测变量，Z是隐变量。则观测数据的对数似然为： 上式后
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2024-04-29 22:46:49
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import java.util.*;
public class SortingTest {
public static void main(String[] args){
int[] arrNoSorted = {89,56,32,15,46,69,54};
// 在进行排列之前先将数组中的值依次显示出来。
System.out.print("The array befo
# 计算机视觉算法数学重要吗
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我对计算机视觉算法的重要性深有体会。在实践中，数学是计算机视觉算法的基础，它能够帮助我们理解和解决复杂的问题。在本文中，我将向你介绍计算机视觉算法的流程以及其中数学的重要性。
## 流程图
```mermaid
graph LR
A(准备数据集) -- 数据预处理 --> B(训练模型)
B -- 模型优化 -
原创
2024-04-30 04:55:17
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一、引言 哈喽大家好，今天要给大家介绍的是“蚁群算法”。跟粒子群算法一样，蚁群算法也是基于对生物行为的研究所受到启发而产生的。它的诞生比粒子群算法还要早3年，在1992年的某一天，一位叫Marco Dorigo的在他的博士论文中提出了蚁群算法，并称其灵感来源于蚂蚁在寻找食物过程中发现路径的行为。。。好了历史背景介绍到止，接下来就认真讲一下何谓蚁群算法吧。二、蚂蚁寻食2.1 科普知识 很久以
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2023-07-03 18:51:13
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算法是为求解一个问题需要遵循的，被清楚指定的简单指令的集合。当一个求解某一问题的算法给定并指定是正确的，那么对该算法的运行时间或所占空间等资源量的确定是重要的一步。一般来说估计算法资源消耗所需的分析是一个理论问题，因此需要一套正式的系统架构。数学基础为了在函数中建立一些相对的级别( 简单的比较函数值大小没有什么实际意义，于是我们比较它们的相对增长率 )，一般给出四条定义：①如果存在正常数 c 和
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2023-11-28 21:59:30
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目录KNN项目实战——手写数字识别1、数据集介绍2、准备数据：将图像转换为测试向量3、代码实现KNN项目实战——手写数字识别1、数据集介绍32像素x32像素的黑白图像。尽管采用本文格式存储图像不能有效地利用内存空间，但是为了方便理解，我们将图片转换为文本格式。数字的文本格式如下： 这些文本格式存储的数字的文件命名也很有特点，格式为：数字的值_该数字的样本序号，如下：2、准备数
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2023-10-07 12:57:57
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# 教你实现Python分类算法数据
在当今的数据驱动时代，分类算法被广泛应用于各种领域，例如金融欺诈检测、医疗诊断、图片识别等。如果你是一名刚入行的开发者，以下内容将帮助你理解如何实现一种简单的分类算法。我们将使用Python及其流行的机器学习库来完成任务。本文将逐步引导你，确保你理解每一个步骤。
## 整体流程
为了更好地理解，我们将整个流程分为几个步骤，具体流程如下表所示：
| 步骤
DES算法理论 本世纪五十年代以来，密码学研究领域出现了最具代表性的两大成就。其中之一就是1971年美国学者塔奇曼 （Tuchman）和麦耶（Meyer
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2013-04-19 22:38:00
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总是弄不太清这三者的关系或者区别，今天浅谈一下，只是拙见。其实也是今天刚好复习了这个，然后有了感想，所以要把它记录下来。 说到区别，那就要知道他们的基本概念。接下来的概念详见，参考于百度百科。 ——数据结构 ——算法 ——程序 算法+数据结构=程序 获得图灵奖的Pascal之父——Nicklaus Wirth如是说。 算法是解决方法的步骤和方法的描述，而数据结构更像这个东西里面的精髓。 好比到达一
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2024-01-04 21:39:52
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今天是算法和数据结构专题的第32篇文章，我们来聊聊拓扑排序的问题。拓扑排序是图论当中一个非常简单也非常常用的算法，它有很多的功能。它可以用来检测有向图当中是否存在环，也可以用来解决存在依赖的调度问题。下面我们就来看看这个算法的庐山真面目吧。算法场景拓扑排序是英文音译，它的英文原文是Topological Sorting，是一个比较抽象的概念，没有很信达雅的翻译。它指的是一个DAG(Directed
原创
2020-12-04 19:46:24
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今天是算法和数据结构专题的第32篇文章，我们来聊聊拓扑排序的问题。拓扑排序是图论当中一个非常简单也非常常用的算法，它有很多的功能。它可以用来检测有向图当中是否存在环，也可以用来解决存在依赖的调度问题。下面我们就来看看这个算法的庐山真面目吧。算法场景拓扑排序是英文音译，它的英文原文是TopologicalSorting，是一个比较抽象的概念，没有很信达雅的翻译。它指的是一个DAG(DirectedA
原创
2021-04-30 20:30:41
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1978年 RSA加密算法是最常用的非对称加密算法，CFCA在证书服务中离不了它。但是有不少新来的同事对它不太了解，恰好看到一本书中作者用实例对它进行了简化而生动的描述，使得高深的数学理论能够被容易地理解。我们经过整理和改写特别推荐给大家阅读，希望能够对时间紧张但是又想了解它的同事有所帮助。 RSA是第一个比较完善的公开密钥算法，它既能用于加密，也能用于数字签名。RSA以它的三个发明者Ro
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2024-04-12 21:21:53
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# Python分类算法及代码示例
分类算法是机器学习中的重要组成部分，广泛应用于模式识别、文本分类、图像识别等多个领域。在本文中，我们将探讨几种常见的分类算法，以及如何在Python中实现这些算法。我们还将通过代码示例来加深对这些概念的理解。
## 1. 什么是分类算法？
分类算法是用于根据输入特征，预测对应类别标签的一种机器学习算法。它的目标是将数据集划分成不同的类别，常见的分类算法包括
回溯算法：一种优先搜索算法（试探法）；按优条件向前搜索，以达目标；当试探到某步，发现原来选择并不好（走不通），就退回重新选择。回溯算法的一般步骤：1：定义问题的解空间（搜索中动态生成）；2：确定易搜索的解空间结构（一般为树形结构或图）；3：以深度优先的方式搜索解空间，搜索中用剪枝函数避免无效搜索。剪枝函数：1：用约束函数在扩展节点处减去不满足约束条件的子树；2：用限界函数减去不能得到最优解的子树。
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2023-08-11 15:36:12
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# Python Apriori 算法实现教程
在这篇文章中，我们将学习如何使用 Python 实现 Apriori 算法以挖掘关联规则。Apriori 算法是数据挖掘中的一种经典算法，用于从数据集中发现频繁项集和生成关联规则。接下来，我们将逐步指导你完成这一过程。
## 流程概述
我们可以将整个过程分为如下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1
一、整数类型与数学中整数的概念一致：可正可负，没有取值范围限制EG:pow(2,100)=2^100四种进制表示形式：二、浮点数类型（1）带有小数点和小数的数字浮点数取值范围和小数精度存在范围，一般情况可以忽略不计（2）浮点数间存在不确定尾数，不是bugEG:解决方案： round（x,d） (3)e的使用（科学计数法） 三、复数类型与数学中的复数一致 四、
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2023-08-05 23:56:43
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一、概述整数类型浮点数类型复数类型round()函数数值运算符数值运算函数字符串类型1、整数类型整型：用来描述什么：比如身高，体重，年龄等eg：age=20
height=168
age=20
height=1682、浮点数类型浮点型：用来描述什么：比如π，薪资等eg:salar=1.0
salar=float(1.0)
salar=1.0
salar=float(1.0)3、复数类型复数：分为实
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2023-08-06 09:14:55
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RSA加密算法是最常用的非对称加密算法，CFCA在证书服务中离不了它。但是有不少新来的同事对它不太了解，恰好看到一本书中作者用实例对它进行了简化而生动的描述，使得高深的数学理论能够被容易地理解。我们经过整理和改写特别推荐给大家阅读，希望能够对时间紧张但是又想了解它的同事有所帮助。 RSA是第一个比较完善的公开
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2024-03-19 20:46:44
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一、RSA算法1.引入： RSA加密算法是一种非对称加密算法。在公钥加密标准和电子商业中RSA被广泛使用。RSA是1977年由罗纳德·李维斯特（Ron Rivest）、阿迪萨默尔（Adi Shamir）和伦纳德·阿德曼（Leonard Adleman）一起提出的。当时他们三人都在麻省理工学院工作。RSA就是他们三人姓氏开头字母拼在一起组成的。1973年，在英国政府通讯总部工作的数学家克利福德·柯克
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2024-05-20 22:06:43
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一、目录 文章目录一、目录二、模块说明1、建一个区域2、建立四个区域3、曲线图4、散点图5、条形图（竖向）6、条形图（横向）7、条形图（上下型）8、并列条形图9、饼状图10、直方图三、主要参考博客 二、模块说明1、建一个区域#新建画板
import matplotlib.pyplot as plt
fig=plt.figure()
ax=fig.add_subplot(111)
ax.set(xl
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2024-02-13 20:26:40
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