- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
- 来自专栏云时之间
对于问题的简单定义
学习此部分的目的：发现在没有单独的行动可以解决问题的时候，机器如何找到一个行动序列达到他的目标；在这部分中，通过讨论一些无信息的通用搜索算法，来比较各部分算法的优缺点； 1;问题求解的智能体 当智能体能够采用一个目标并针对这个目标得到满足而去行事 那么，我们如何去定义一个问题以及他的解？ 一个问题其实可以形式化的定义为四个部分： 1：在起始的时候的初始状态。比如我们现在在北京，要导航去上海。我们现在在北京的这个状态，就可以是初始状态。 2：对于机器可采纳行动的可能行动的描述：最常见的一个形式就是定义一个后继函数。后继函数可以简单的理解为就是你这个行动可以达到的一个状态。比如说你去上海，起始函数是北京，那么后继函数就可以是上海。 3：目标测试：用来确定给定的状态是不是目标状态，有的时候可能得目标状态集合是非常明显的，测试只需要简单的检查给定的状态是否是目标状态的集中之一即可。 上述定义了一个问题，可以把他们集合在一起成为一个单一的数据结构。作为问题的求解算法的输入。问题的解就是从初始状态到目标状态的路径。最优解就是由路径的损耗函数进行度量。
1.2K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法
实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART等算法。下面我们介绍ID3算法。 二、ID3算法的概述 ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 首先，ID3算法需要解决的问题是如何选择特征作为划分数据集的标准。在ID3算法中，选择信息增益最大的属性作为当前的特征对数据集分类。 信息增益的概念将在下面介绍，通过不断的选择特征对数据集不断划分； 其次，ID3算法需要解决的问题是如何判断划分的结束。 通过迭代的方式，我们就可以得到这样的决策树模型。 ? （ID3算法基本流程） 三、划分数据的依据 ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。
1.1K30发布于 2019-02-13 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——决策树之ID3算法
实现决策树的算法有很多种，有ID3、C4.5和CART等算法。下面我们介绍ID3算法。 二、ID3算法的概述 ID3算法是由Quinlan首先提出的，该算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。 首先，ID3算法需要解决的问题是如何选择特征作为划分数据集的标准。在ID3算法中，选择信息增益最大的属性作为当前的特征对数据集分类。 信息增益的概念将在下面介绍，通过不断的选择特征对数据集不断划分； 其次，ID3算法需要解决的问题是如何判断划分的结束。 通过迭代的方式，我们就可以得到这样的决策树模型。 （ID3算法基本流程） 三、划分数据的依据 ID3算法是以信息熵和信息增益作为衡量标准的分类算法。
2.3K60发布于 2018-03-15 - 来自专栏我的知识小屋
【C语言简单说】七：自定义函数(3)
相比看过前一节的知道我说自定义函数如果你要做一个运算两个数加法的自定义函数的话需要返回值对吧？ %d\n",c); system("pause"); return 0; } 我们先看我们的main函数，main函数里面定义了3个变量，a，b，c；a是1，b是2，c是0. 是不是需要肉，我们的绞肉机会有一个地方给你放入肉的地方，那么我们现在自定义函数是做两个数的加法，那么在这里我们也有要放入数字的地方；那就是在这里，就是这个圆括号里面的 dy(int a1,int b1) 那么在这里我们看main函数里面的：c=dy(a,b);是不是把a和b的值在dy函数里面用逗号隔开？在这里的意思就是我们给a的值给了函数里面的a1给b的值给了b1。 我们c=dy(a,b);直接用c接收了它们两个值的相加，随后我们运行一下，查看一下结果： ? 结果对了=。=。1+2=3，没毛病=。=。。
63130发布于 2020-10-23 - 来自专栏AI悦创·一对一编程教学
【久远讲算法3】数组——最简单的数据结构
前言： 前面两篇文章，我们对算法以及时空复杂度进行了详细的讲解，但是，这其实是远远不够的，时空复杂度只是我们算法学习中的冰山一角，下面让我们通过数组的学习来正式打开算法与数据结构的大门吧！ 对于数组来说，读取元素是最简单的操作。由于数组在内存中顺序存储，所以只要给出一个数组下标，就可以读取到对应的数组元素。 例如我们当前新建的list_array数组，我们要读取数组下标为 3 的元素，就写作 array_list3；读取的元素即为 yellow ，读取数组下标为 5 的元素，就写作 array_list5 比如我定义了一个数组，长度为 6 ，而从 0 到 5 这6个位置，都有元素，数组已经满了，但是我们依旧想要向其中插入插入元素，这个时候我们就需要扩大数组的长度了，可是数组的长度在创建时就已经确定了，不是说变就可以轻易的改变的 删除简单的地方在于，我们无需关心下标是否会越界，容量是肯定不会超过申请的大小的。
1.2K00发布于 2021-10-24 - 来自专栏AILearning
简单的排序算法
细细一看，我们就明白了为什么这样写的！ .*; class Sort { public static void main(String[] args) { //int[] arr = new int[]{2,4,3,1}; // 倒叙排序 //choiceSort(arr); //bubbleSort(arr); //顺序排序（java中已经定义好的一种排序方式，开发中，对数组排序，要使用该句代码） Arrays.sort arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = temp; } } } System.out.println("冒泡排序"); } } 折半算法 class new int[]{2,4,5,7,9,23,43}; int index = binarySearch(arr,8); System.out.println(index); } //折半插入算法
996100发布于 2017-12-29 - 来自专栏服务端技术杂谈
简单了解机器学习的定义
AI 本身就是软件， 作为 AI 时代的软件工程师，了解一些 AI 知识是很有必要的。 前面简单了解了大模型和专业模型的区别： 简单了解 GPT 模型 今天简单了解下机器学习的定义。 ，就可以使得这个定义变得形象。 比如“人机对弈”，机器学习采用每步落子位置对全局胜率的影响（度量P）来评价系统性能，在每一次对弈（任务T）中，基于机器学习算法的人机对弈软件，是根据历史棋局的对局数据（经验E），来修正用于根据棋盘局面推算每一步的最优落子位置的模型 在李航老师的《统计学习方法》一书中，就提出机器学习由“模型”“策略”和“算法”三个要素构成： 机器学习＝模型+策略+算法 ● 模型是指机器学习所要产出的内容，它一般会以一个可被计算的决策函数或者条件概率分布函数的形式存在 ● 算法是指如何依靠历史数据，把正确的模型中涉及的未知参数都找出来。在确定寻找最优模型的策略后，机器学习的问题便归结为寻找出模型最优参数的优化的问题。
61240编辑于 2023-08-08 - 来自专栏操作系统实验
简单定义Flask接口
在Flask中定义简单的get和post路由 1. 安装Flask pip3 install flask mkdir ~/test-flask cd ~/test-flask touch server.py 2. 定义接口 设定GET方法返回基于当天日期的随机词汇样本，POST方法接受一个日期参数，返回基于该日期参数的随机词汇样本： from flask import Flask, jsonify, request （使用POST方法，需要有参数date） 3. 使用关系型数据库 pip3 install -U Flask-SQLAlchemy 使用sqlite存储json数据 import sqlite3 import json conn = sqlite3
1.1K00编辑于 2024-03-23 - 来自专栏DrugScience
GA算法的简单实现
目标函数：y=sin(x)，求最大值 算法：基因遗传算法 语言：Python 思路： 使用二进制代表十进制，类似于使用[100100,111100]代表十进制的[36,60] 染色体交叉为：设置随机数， 单点交叉如[101100，110100]，这就是上面两个染色体单点交叉的结果，第二个数字起 突变：0变为1，1变为0 选择下一代：轮盘赌，哪个个体适应度函数高，被选择的机会就更大 ? (十进制) temporary=translation(population) #一个基因代表一个决策变量，其算法是先转化成十进制，然后再除以2的基因个数次方减1(固定值)。 population[y]) return new_population #如果一个列表为嵌套列表 #那么将其展开为一个列表 #例如： # l1=[[1,2],[3,4 ]] # l2=[1,2,3,4] def to_sim_list(more_list): new_list =[] for x in range(len(more_list)
75020发布于 2021-02-04 - 来自专栏Python研发
DJango简单的后台定义登录验证
第一步创建一个新的项目 APPLICATIONNAME : 表示创建子项目 ? 第二步：找到主项目的url 进行 include 分发式url 简单的说，就是将app里边的url放在这里。 在下来一步就是在app里边的url里写url一定要注意，导入app下边的views ? url配置好了，接下来就进行写views里边的函数了。 写函数时，后边一定要注意，添加一个request参数，应为前端传过来的 参数全部让request获取到了。接下来写函数里边的简单的登录验证返回子字符串的方法喽。 HTML一定要写进templates里边应为直接写进去，app的views里边的html会自动去templates里边去找。 ? Django简单一个验证就完成了。 method: 请求中使用的HTTP方法的字符串表示，（全部大写表示） GET： 包含所有Http GET参数的类字典对象。
1.8K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——EM算法
一、机器学习中的参数估计问题 image.png 二、EM算法简介 在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。 EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization 三、EM算法推导的准备 image.png ? 注：若函数 ? 是凹函数，上述的符号相反。 3、数学期望 image.png 四、EM算法的求解过程 image.png image.png image.png 五、EM算法的收敛性保证 image.png 六、利用EM算法参数求解实例 EM算法计算其均值miu #取miu的初始值 k = 2 miu = random.random((1, k)) #miu = mat([40.0, 20.0]) Expectations = zeros
3.3K50发布于 2018-03-19 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——Apriori算法
其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。 的规则。 3、支持度 支持度是指数据集中包含某个项集的记录所占的比例。如项集 ? 的支持度为 ? 。 4、可信度 可信度是针对一条关联规则的，如关联规则 ? 的可信度为“支持度 ? 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图： ? （摘自《机器学习实战》） 如上图所示，四种物品：0，1，2，3。列出所有的组合: ? 、 ? 、...、 ? 。这里就会出现一个问题，如果物品的数目变大，这种组合是呈现指数级的增长的： ? (摘自《机器学习实战》) 四、使用Apriori算法发现频繁项集 在理解了上面的过程后，我们不难发现计算过程就是不断查找项集。首先，定义一个被称为最小支持度的量，当成阈值使用。
1.1K30发布于 2019-02-13 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——EM算法
一、机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计，简单来讲即对于一系列样本 ? 二、EM算法简介 在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。 EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization 三、EM算法推导的准备 1、凸函数 设 ? 是定义在实数域上的函数，如果对于任意的实数 ? ，都有 ? 那么 ? 是凸函数。若 ? 不是单个实数，而是由实数组成的向量，此时，如果函数 ? 是凹函数，上述的符号相反。 3、数学期望 3.1随机变量的期望 设离散型随机变量 ? 的概率分布为： ? 其中， ? ，如果 ? 绝对收敛，则称 ? 为 ? 的数学期望，记为 ?
82450发布于 2019-02-13 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——Apriori算法
一、关联分析 最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。 其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。 image.png 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图 image.png 2、Apriori原理 如何避免指数级增长，我们应该尽量去减少一些不必要的结点，Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么他的所有子集也是频繁的。 其逆否命题为：如果一个项集是非频繁的，那么他的所有超集也是非频繁的。使用这个原理就可以避免指数级增长，原理如下图所示： ? 四、使用Apriori算法发现频繁项集 image.png ?
2.3K110发布于 2018-03-19 - 来自专栏信息技术智库
《画解算法》3. 无重复字符的最长子串【python3丨简单】
给定一个字符串 s ，请你找出其中不含有重复字符的 最长子串 的长度。 示例 1: 输入: s = "abcabcbb" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "abc"，所以其长度为 3。 示例 3: 输入: s = "pwwkew" 输出: 3 解释: 因为无重复字符的最长子串是 "wke"，所以其长度为 3。 请注意，你的答案必须是 子串 的长度，"pwke" 是一个子序列，不是子串。 /子串问题，滑动窗口是一种常用的方法。
77920编辑于 2022-09-19 - 来自专栏C语言
简单洗牌算法
在学习了ArrayList之后，我们可以通过写一个洗牌算法来练习练习。 一副扑克牌是由花色和数字及字母组成，我们这里用1~13的数字来代替所有字母和数字 我们用一个Card类来定义一个简单的扑克牌模型，包含两个成员变量来表示花色和数字，一个成员方法重写了toString方法 cardList.set(j,tmp);//把牌i(tmp)放到牌j的位置 } 扑克牌洗好之后，我们就可以玩牌了，我们制定一个简单规则，三个人玩牌，轮流抽一张牌，各抽5张： j++){//3人轮流抽牌 Card card = cardList.remove(0);//将抽到的牌取出 hand.get(j).add ："+hand.get(i)); } System.out.println("剩下的牌："+cardList); } } 运行效果： 通过这个简单的洗牌算法，让我更好理解到了如何在程序中引入随机性
50810编辑于 2024-08-05 - 来自专栏python3
MPLS的简单配置3
no sh PE1(config-if)#int lo0 PE1(config-if)#ip add 2.2.2.2 255.255.255.255 PE1(config-if)#no shut R3: ） R2: PE1(config)#ip cef //开启快速转发功能 PE1(config)#int f0/1 PE1(config-if)#mpls ip //在int f0/0上启用MPLS R3: ，在IP包头加了RD以后，IPV4就变成了×××-IPV4，例如：***a和***b都使用网段10.0.0.0/8，***a的RD为100：1，***b的RD为200:1，这样就能成为唯一的标识了，RD 只有在不同的×××具有相同的IP时才有用，可以在同一×××的不同site配置不一样的RD，在同一台PE下，原理上不同的×××实例有不同的IP可以有相同的RD，但是厂商为了防止客户的IP变动造成与其它客户 ，例如route-target both 100:1，表示只发送和接收带有100:1标识的包，不同的×××有不同的RT，同一×××不同site的RT进出标识要相互匹配 PE1(config-vrf)#
1K20发布于 2020-01-13 - 来自专栏我的博客
简单算法集锦
2013年4月10日 php /* * 周期串，确定一个周期串的最小周期 */ $str = "abcabcabcabcabc";//PHP中字符串可以直接用作数组 $len = strlen($str > 2013年4月28日 php /* * a,b两个数字相加，计算出a+b中进位的次数 */ $a = 9999; $b = 72292228; $num = 0; $length[] =
66040发布于 2018-05-08 - 来自专栏细嗅蔷薇
简单随机算法
注意 （1）文中4.6.3的随机快排算法的链接在这里生成随机数(关于快速排序) （2）第一份代码中return randSelect(A, p + 1, right, K-M)为什么是K-M？ 首先，题目要找第K大的数，因此randSelect的第四个参数可能是K，但同时第二个参数是p+1（也即主元后一个位置），因此第四个参数为了匹配第二个参数需要减去M，即K-M。 （3）更正：第二份代码中p的定义最后少加一个括号，即...left)); 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《简单随机算法》 本文链接：https://wnag.com.cn/
80920发布于 2020-04-20 - 来自专栏鸿的学习笔记
智慧存在简单的算法吗？
有一个真正简单的智能算法的想法非常大胆。这或许听起来太乐观了。许多人有一个强烈的直觉，智能具有相当难以想象的复杂性。 通过本文，我假设对于被认为是智能的计算机，其能力必须赶上或超过人类思维能力。所以我会考虑的问题是“有一个简单的智能算法？”也就是等同于“是否有一个简单的算法，可以沿着与人类大脑基本相同的方式”思考？ 更重要的是，我们可以解决一个简单的智能算法是否可能的问题？不幸的是，还没有任何证据足以解决这个问题。让我描述一些现有的证据，注意这是一个非常简短和不完整的概述。 有证据表明可能有一个简单的智能算法。 有些人从这些结果得出的结论是，这些脑功能必须要有单独的解释，因此，大脑的功能有一个不可避免的复杂性，简单的解释大脑的操作（也许，简单的智能算法）不可能。 这是一个明智的策略，用以处理日常研究的日常细节。但是，它可能是一个错误的方式来判断一个大的，大胆的想法，这种想法，定义了整个研究计划。有时，我们只有弱的证据，证明这样的想法是否正确。
68120发布于 2018-08-06
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号