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算法的概念

无论您是学生、教育工作者、企业家还是普通用户，脚本大全都适合您。通过浏览我们的算法的概念专题，您将获得与之相关的一切信息，包括定义、解释、应用领域、案例研究等。我们深入探讨每个算法的概念，并提供相关教程和链接，以帮助您进一步了解和学习。

使用Python编写逻辑实现小批量梯度下降算法的代码流程

让theta=模型参数和max_iters=时期数。对于itr=1,2,3,...,max_iters：对于mini_batch(X_mini,y_mini)：批量X_mini的前向传递：1、对小批量进行预测2、使用参数的当前值计算预测误差(J(theta))后传：计算梯度(theta)=J(the

算法的概念
290 2024-02-20
学习SORT跟踪算法（使用Python实现的简单SORT跟踪算法示例）

SORT(Simple Online and Realtime Tracking)是一种基于卡尔曼滤波的目标跟踪算法，它可以在实时场景中对移动目标进行鲁棒跟踪。SORT算法最初是由Alex Bewley等人在2016年提出的，它已被广泛应用于计算机视觉领域的各种应用中，例如视频监控、自动驾驶、机器人

机器学习算法的概念
392 2024-02-03
BFS算法理论原理详解及Python代码实现

BFS又名广度优先搜索，和DFS算法一样都是递归算法，不同的是，BFS算法通过队列，在避免循环的同时遍历目标所有节点。BFS算法的工作原理图解以具有5个节点的无向图为例，如下图：从节点0开始，BFS算法首先将其放入Visited列表并将其所有相邻节点放入队列。接下来，访问队列前面的节点1，并转到节点

算法的概念
213 2024-02-03
Python实现Shell排序算法及其原理解析

Shell排序算法是插入排序算法的强化版本。算法将原始集合分解为更小的子集，然后使用插入排序对每个子集进行排序。Shell排序算法中可以使用的最佳序列原始序列：N/2,N/4,…,1诺斯增量序列：1,4,13,…,(3k–1)/2Sedgewic增量序列：1,8,23,77,281,1073,419

算法的概念
269 2024-02-02
一种候选消除的算法及其在Python中的实现过程

候选消除算法是一种基于归纳推理的机器学习算法，用于从给定的训练数据中学习一个概念。它的目的是将训练数据中的所有实例归纳成一个最具一般性的概念描述，即“概念学习”的过程。候选消除算法的基本思想是：初始化一个最特殊的概念描述和一个最一般的概念描述，然后逐步修正它们，直到最终得到一个最具一般性的概念描述，

机器学习算法的概念
148 2024-01-30
Python实现基数排序算法：原理、示例及代码解析

基数排序算法是桶排序算法的一种，是对基于相同位置的值，进行分组排序。可能这么说有点不好理解，可以看下面的基数排序算法原理实例。基数排序算法原理实例指定数组[121,432,564,23,1,45,788]，将数组进行基数排序，如图：先进行个位数值的排序，再进行十位数值的排序，最后再排序百位数值，最后

算法的概念
185 2024-01-30
Python实现支持向量机（SVM）分类 - SVM算法原理

在机器学习中，支持向量机（SVM）常被用于数据分类和回归分析，是由分离超平面的判别算法模型。换句话说，给定标记的训练数据，该算法输出一个对新示例进行分类的最佳超平面。支持向量机（SVM）算法模型是将示例表示为空间中的点，经过映射后，不同类别的示例被尽可能划分。除了执行线性分类外，支持向量机（SVM）

机器学习算法的概念
459 2024-01-29
随机森林算法原理与Python实例流程（包含完整代码）

随机森林算法是一种集成技术，能够使用多个决策树和一种称为Bootstrap和聚合的技术来执行回归和分类任务。这背后的基本思想是结合多个决策树来确定最终输出，而不是依赖于单个决策树。机器学习中的随机森林随机森林产生大量分类树。将输入向量放在森林中的每棵树下，以根据输入向量对新对象进行分类。每棵树都分配

算法的概念
213 2024-01-25
Python实现二叉树的中序遍历步骤，使用堆栈数据结构

使用堆栈无需递归就能遍历二叉树，下面是一个使用堆栈中序遍历二叉树的算法。算法思路1)创建一个空栈S。2）将当前节点初始化为root3)将当前节点推入S并设置current=current->left直到current为NULL4)如果current为NULL且堆栈不为空，则a)从堆栈中

算法的概念
437 2024-01-25
用Python实现决策树算法的原理

决策树算法属于监督学习算法的范畴，适用于连续和分类输出变量，通常会被用于解决分类和回归问题。决策树是一种类似流程图的树结构，其中每个内部节点表示对属性的测试，每个分支表示测试的结果，每个节点都对应一个类标签。决策树算法思路开始，将整个训练集视为根。对于信息增益，假设属性是分类的，对于基尼指数，假设属

算法的概念
126 2024-01-25
用Python实现随机打乱数组的方法

给定一个数组，编写一个程序来生成数组元素的随机排列，这个问题也被称为“洗牌”或“随机化给定的数组”。洗牌算法中数组元素的每种排列的可能性都应该是相同的。洗牌算法是如何运行的给定的数组是arr[]，一个简单的解决方法是创建一个辅助数组temp[]，它最初是arr[]的副本。从temp[]中随机选择一个

算法的概念
377 2024-01-25
Python实现贝尔曼福特算法的概念及详解

贝尔曼福特算法(Bellman Ford)可以找到从目标节点到加权图其他节点的最短路径。这一点和Dijkstra算法很相似，贝尔曼福特算法可以处理负权重的图，从实现来看也相对简单。贝尔曼福特算法原理详解贝尔曼福特算法通过高估从起始顶点到所有其他顶点的路径长度，迭代寻找比高估路径更短的新路径。因为我们

算法的概念
248 2024-01-23
Python实现堆排序算法的概念及步骤

了解堆排序算法的前提是要知道完全二叉树和堆数据结构。堆排序算法是将数组可视化为完全二叉树，因此也被称之为“堆”。堆排序算法原理1、根据最大堆属性，数据组中最大的项存储在根节点2、去掉根元素，放到数组的末尾（第n个位置），把树的最后一项，放到空缺的地方。3、将堆的大小减少1。4、再次堆化根元素5、重复

算法的概念
174 2024-01-23
Python实现的线性搜索算法及其详解

线性搜索是最简单的搜索算法，从数据集的开头开始，检查每一项数据，直到找到匹配项，一旦找到目标，搜索结束。线性搜索算法的缺点需要注意的是线性搜索算法尽管简单，但不适用数据大的情况，由于算法将每个数据一一比较，所以数据越多，耗时越长。线性搜索算法的优点1、数据集不必有序，不需要结构化数据2、不受插入和缺

算法的概念
170 2024-01-23
t-SNE算法原理、Python代码实现和T分布随机邻域嵌入算法

T分布随机邻域嵌入(t-SNE)，是一种用于可视化的无监督机器学习算法，使用非线性降维技术，根据数据点与特征的相似性，试图最小化高维和低维空间中这些条件概率(或相似性)之间的差异，以在低维空间中完美表示数据点。因此，t-SNE擅长在二维或三维的低维空间中嵌入高维数据以进行可视化。需要注意的是，t-S

算法的概念
477 2024-01-23
了解Wu-Manber算法以及用Python实现的方法

Wu-Manber算法是一种字符串匹配算法，用于高效地搜索字符串。它是一种混合算法，结合了Boyer-Moore和Knuth-Morris-Pratt算法的优势，可提供快速准确的模式匹配。Wu-Manber算法步骤1.创建一个哈希表，将模式的每个可能子字符串映射到该子字符串出现的模式位置。2.该哈希

算法的概念
290 2024-01-22