《计算机视觉算法工程师》专题

首先我们看看项集数据和序列数据有什么不同，如下图所示。 左边的数据集就是项集数据，在Apriori和FP Tree算法中我们也已经看到过了，每个项集数据由若干项组成，这些项没有时间上的先后关系。而右边的序列数据则不一样，它是由若干数据项集组成的序列。比如第一个序列<a(abc)(ac)d(cf)>,它由a,abc,ac,d,cf共5个项集数据组成，并且这些项有时间上的先后关系。对于多于一个项的项集

什么样的数据才是频繁项集呢？也许你会说，这还不简单，肉眼一扫，一起出现次数多的数据集就是频繁项集吗！的确，这也没有说错，但是有两个问题，第一是当数据量非常大的时候，我们没法直接肉眼发现频繁项集，这催生了关联规则挖掘的算法，比如Apriori, PrefixSpan, CBA。第二是我们缺乏一个频繁项集的标准。比如10条记录，里面A和B同时出现了三次，那么我们能不能说A和B一起构成频繁项集呢？因此我

1. 回顾SVM优化目标函数 我们首先回顾下我们的优化目标函数： $$ min(alpha);; frac{1}{2}sumlimits_{i=1,j=1}{m}alpha_ialpha_jy_iy_jK(x_i,x_j) - sumlimits_{i=1}{m}alpha_i $$ $$ s.t. ; sumlimits_{i=1}^{m}alpha_iy_i = 0 $$ $$ 0 leq a

Raft 新特性 Strong Leader 更强的领导形式 例如日志条目只会从领导者发送到其他服务器, 这很大程度上简化了对日志复制的管理 Leader Election 使用随机定时器来选举领导者 用最简单的方式减少了选举冲突的可能性 Membership Change 新的联合一致性 (joint consensus) 方法 复制状态机 1. 复制状态机通过日志实现 每台机器一份日志 每个日

页替换算法 操作系统为何要进行页面置换呢？这是由于操作系统给用户态的应用程序提供了一个虚拟的“大容量”内存空间，而实际的物理内存空间又没有那么大。所以操作系统就就“瞒着”应用程序，只把应用程序中“常用”的数据和代码放在物理内存中，而不常用的数据和代码放在了硬盘这样的存储介质上。如果应用程序访问的是“常用”的数据和代码，那么操作系统已经放置在内存中了，不会出现什么问题。但当应用程序访问它认为应该在内

朴素贝叶斯算法 给定数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中$$x\in \mathcal{X}\subseteq R^n$$，$$y\in \mathcal{Y}={c_1, c_2,...,c_K}$$，$$X$$是定义在输入空间$$\mathcal{X}$$上的随机向量，$$Y$$是定义在输出空间$$\

线性回归python实现 1.算法python代码 包含Normal Equations，批量梯度下降和随机梯度下降，这里的代码跟Logistic回归的代码类似 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class LinearRegression(object): def _

Logistic回归python实现 1.算法python代码 # -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class Logistic(object): def __init__(self): self._history_w = [] self.

1.python代码实现 包含算法的原始形式和对偶形式 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self, input_x, feature_num, input_y, learn_rate=1): self._input_x = np.arra

Angel是一个分布式机器学习平台，在上面运行算法，得到模型，这只是第一步，更加关键第二步，训练出来模型，要有比较好的准确率，可以对数据进行准确预测。在这个过程中，用户可能会遇到各种各样的问题，这里我们也一一总结一下 LR 模型不收敛，预测效果差 请检查正则项系数是否适合，过大的正则项参数会影响模型收敛，建议不大于 1/featureNum 检查Learn Rate是否过大 检查数据预处理是否有做

10.5 算法分析 通过前面各小节的介绍，我们看到可以设计出多种不同的算法来解决同一个问题，如搜 索问题中的线性搜索和二分搜索，排序问题中的选择排序和归并排序，最小生成树的 Prim 算法和 Kruskal 算法，等等。本节要讨论的是：解决同一问题的不同算法有好坏之分吗？

KNN 概述 k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）算法是一种基本分类与回归方法，我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结：近朱者赤近墨者黑！ k 近邻算法的输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集，其中的实例类别已定。分类时，对新的实例，根据其 k 个最近邻的训练实例的类别，通过多数表决等方式进行预

到目前为止，您已经了解了反向密码和凯撒密码算法。 现在，让我们讨论ROT13算法及其实现。 ROT13算法的解释 ROT13密码是指缩写形式Rotate by 13 places 。 这是Caesar Cipher的特例，其中shift始终为13.每个字母移位13个位置以加密或解密消息。 例子 (Example) 下图以图形方式说明了ROT13算法流程 - 程序代码 ROT13算法的程序实现如下

修订记录 2018-09-19：合成开放平台的说明到本地文档。 签名生成总体说明 本文档仅适用于QQ轻游戏后台openapi接口的签名生成，由于是通用说明，本文中仅以/openapi/apollo_verify_openid_openkey的签名生成作为示例。 签名值sig是将请求源串以及密钥根据一定签名方法生成的签名值，用来提高传输过程参数的防篡改性。 签名值的生成共有3个步骤：构造源串，构造

将输入的字符串散列成一个整数。 使用 String.split('') 和 Array.reduce() 创建输入字符串的散列，利用位移。 const sdbm = str => { let arr = str.split(''); return arr.reduce( (hashCode, currentVal) => (hashCode = currentVal.c