机器 线性lda 25
机器学习算法原理实现——kmeans聚类算法
kmeans算法原理和步骤 K-means是一种常用的聚类方法，它将数据划分为K个相似的簇，其中每个簇的中心为该簇内所有数据点的均值。以下是K-means的基本原理和步骤： 原理： K-means基于一个简单的想法：相似的数据点应该在空间中彼此靠近，并且可以通过计算每个点到各个簇中心的距离来找到这些 ......
机器学习算法原理实现——神经网络反向传播，链式求导核心
记得先看之前的梯度下降文章！ 链式求导的核心来了，就高中数学知识： 代码实现： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sigmoid 激活函数及其导数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(- ......
【单片机】第一周作业：机器码
单片机作业 第一周作业：机器码 Write By MengLang Studio | 萌狼工作室 | 哔哩哔哩：萌狼蓝天 学习编程有问题？上萌狼工作室交流社区！ 一、选择题 (单选题, 5分) 机器数是将符号数字化的数，是数字在计算机中的（ 二进制 ）表示形式。 (单选题, 5分) 机器数的特点是符 ......
机器学习算法原理实现——cart决策树
cart决策树示例： 本文目标，仿照sklearn写一个cart树，但是仅仅使用max_depth作为剪枝依据。 我们本次实现cart分类，因此用到gini指数： 为了帮助理解： 好了，理解了基尼指数。我们看下cart树的构建步骤： 注意还有几个细节： cart树每个treenode存储了哪些数据？ ......
【学习笔记】(25) 可持久化数据结构
可持久化线段树（主席树） 主席树，一个数据结构，能访问到历史版本的数据，常用于可持久化和区间k大值，是线段树的一个升级版。 可持久化的意思是可以访问任意版本的数据，一眼想到的暴力做法就是开n个数组来记录，这显然是不可取的。 那么我们考虑优化。若只有单点修改，不难发现每两个版本的差别最多为1，那么我们 ......
线性递推
bostan-mori 假设答案的 ogf 是 \(F(x)\)，若 \(F(x)=\frac{P(x)}{Q(x)}\)，对 \(Q(x)F(x)=P(x)\) 两边提取 \([x^n]\) 发现是个线性递推。 现在来直接计算 \([x^n]\frac{P(x)}{Q(x)}\)，上下同乘 \(Q ......
机器学习算法原理实现——决策树里根据信息增益选择特征
先说熵的定义： 再看信息增益 信息增益是一种用于特征选择的指标，用于衡量特征对于数据集分类的贡献程度。它基于信息熵的概念，通过比较特征划分前后的信息熵差异来评估特征的重要性。信息熵是衡量数据集纯度的指标，表示数据集中的不确定性或混乱程度。信息熵越高，数据集的不确定性越大。 上述例子计算错误，gpt识 ......
线性DP
写代码三要素：边界、目标、转移 DP要求：无后效性 Mr. Young's Picture Permutations 要求从左到右和从上到下都递减 首先肯定按顺序加入 从左到右很明确，加到最右边 从上到下怎么维护？ 其实就是这一行加完之后不超过上一行就行 发现行数很少，直接变成状态 \(dp[b_1 ......
FMC AD9680 AD子卡14bit 123通道1.25GSs
概要 QT7136是一款高分辨率、高采样率的ADCFMC子板。它提供1/2/4路14位1.25GS/s的A/D通道，全功率模拟-3dB输入带宽可达2GHz。本产品是基于ADI公司AD9680BCPZ-1250模数转换芯片而设计。板卡支持外部同步/触发输入、内部同步/触发输出；时钟模式支持内部参考时钟 ......
FMC AD 子卡 10bit 4 通道1.25GS/s 或 2 通道2.5GS/s 或 1 通道5.0GS/s
概要 QT7130 是一款高分辨率、高采样率ADC FMC 子板。它提供10bit 4 通道1.25GS/s 或2 通道2.5GS/s 或1 通道5.0GS/s 的AD 采样率（2 通道2.5GS/s 及1 通道5GS/s 模式需客户做交错采样校准），全功率模拟-3dB 输入带宽可达3GHz。本产品 ......
机器学习算法原理实现——k近邻算法 KNN
K近邻算法是一种基于距离度量的数据分类模型，其基本做法是首先确定输入实例的[插图]个最近邻实例，然后利用这[插图]个训练实例的多数所属的类别来预测新的输入实例所属类别。 k最近邻（k-nearest neighbors，KNN）算法是一种基本的分类和回归算法。其基本原理如下：1. 训练阶段：将训练样 ......
C数据结构-线性表之顺序表
什么是线性表 线性表的插入元素 线性表的删除元素 线性表顺序存储的缺点 线性表的特点 1.线性表的实例 首先我们创建3个文件，分别如下： liner_data --sqlist.c --sqlist.h --test.c sqlist.h // .h文件中定位数据的结构以及函数的方法 typedef ......
python开发之个人微信机器人的二次开发
简要描述： 添加标签 请求URL： http://域名地址/addContactLabel 请求方式： POST 请求头Headers： Content-Type：application/json Authorization：login接口返回 参数： 参数名必选类型说明 wId 是 String ......
机器学习算法原理实现——线性判别分析LDA
介绍 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种有监督式的数据降维方法，是在机器学习和数据挖掘中一种广泛使用的经典算法。LDA的希望将带上标签的数据（点），通过投影的方法，投影到维度更低的空间中，使得投影后的点，按类别区分成一簇一簇的情况，并且相同类别的 ......
【笔记】机器学习基础 - Ch6. Kernel Methods
6.1 Introduction 继续从二分类模型出发，实际情况中样本通常不是线性可分的 一种思路是增大特征空间的维度，也就是加入原本特征的组合，即一个从 \(\cal X\) 到更高维 \(\mathbb{H}\) 的非线性映射 \(\Phi:\cal X\to \mathbb{H}\)，从而在 ......
洛谷100题计划(25/100)
# 洛谷100题计划(25/100) ## [P1164 小A点菜 - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn)](https://www.luogu.com.cn/problem/P1164) **01背包模版题(?** **$dp[j]$表示剩$j$元时有多少种点菜方案,$d ......
机器学习日志 新闻标题分类
根据标题内容，分类有 财经、彩票、房产、股票、家居、教育、科技、社会、时尚、时政、体育、星座、游戏、娱乐 ```python #导入必要的包 import random import jieba # 处理中文 from sklearn import model_selection from skle ......
R语言分析糖尿病数据：多元线性模型、MANOVA、决策树、典型判别分析、HE图、Box's M检验可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=33609 原文出处：拓端数据部落公众号 背景 Reaven和Miller（1979）研究了145名非肥胖成年人的葡萄糖耐量和胰岛素血液化学指标之间的关系。他们使用斯坦福线性加速器中心的PRIM9系统将数据可视化为3D，并发现了一个奇特的图案，看起 ......
25. K 个一组翻转链表
给你链表的头节点 head ，每 k 个节点一组进行翻转，请你返回修改后的链表。 k 是一个正整数，它的值小于或等于链表的长度。如果节点总数不是 k 的整数倍，那么请将最后剩余的节点保持原有顺序。 你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际进行节点交换。 令自己等待 ，notify()唤醒别的线程 public class Test25_Producer_Consumer_1 { public static void main(String[ ......
25 线程通信：生产者消费者问题
  一道数学题。 首先由题意得$2y=x+z$。 ......
智能问答系统机器人-知识库搭建使用步骤
我们都使用过ChatGPT，也能感受得到他的大模型能力。但是，它并不能知道我们企业或个人的私有知识信息。现在，智能客服系统已经搭配了智能知识库AI，基于ChatGPT和私有数据构建智能知识库，智能辅助客服回复用户消息。可以做到全自动回复，或者辅助客服人工回复。 现在网站注册账号：https://go ......
线性筛合集
# 线性筛合集 ### 1. 线性筛素数 ```cpp void init() { ispri[1]=true; for(int i=2;i<=n;i++) { if(!ispri[i])pri[++cnt]=i; for(int l=1;l<=cnt && i*pri[l]<=n;l++) { i ......
25.二叉搜索树中的众数
# 501.二叉搜索树中的众数 ## 1、概要 给定一个有相同值的二叉搜索树（BST），找出 BST 中的所有众数（出现频率最高的元素）。 #### 如果不是二叉搜索树 如果不是二叉搜索树，最直观的方法一定是把这个树都遍历了，用map统计频率，把频率排个序，最后取前面高频的元素的集合。 #### 是 ......