支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面（maximum-margin hyperplane） SVM使用铰链损失函数（hinge loss）计算经验风险（empirical risk）并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险（structural risk），是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。SVM可以通过核方法（kernel method）进行非线性分类，是常见

老规矩，数学原理什么的就不写了。 直接贴代码和实例演示，以下代码基于python和numpy。 在这里，我将用代码实现复化梯形算法、复化 Simpson 算法、Romberg 积分算法和三点 Gauss-Legendre求积算法。 往期博客： 线性方程组的迭代法 python代码实现 函数插值法之牛顿插值法 python代码实现 数值积分复化梯形算法定义函数参数说明实例运行复化 Simpson 算法定义函数参数说明实例运行Romberg 积分算法定义函数参数说明实例运行三点 Gauss-Legendre求积算法定义函数参数说明实例运行总结 复化梯形算法 复化梯形公式如下图所示： 首先 imp

前不久在无人机检测跟踪的项目中用到了多目标跟踪算法（该项目后续会发贴介绍），其中需要涉及多个目标在两帧之间的匹配问题，最初使用的是最简单的距离最小化原则进行帧间多目标的匹配。后来通过实习和查阅论文等渠道了解到了多目标跟踪领域经典的Sort和DeepSort算法，其中都使用到了匈牙利算法解决匹配问题，因此开此贴记录一下算法的学习过程。 指派问题概述 首先，对匈牙利算法解决的问题进行概述：实际中，会遇到这样的问题，有n项不同的任务，需要n个人分别完成其中的1项，每个人完成任务的时间不一样。于是就有一个问题，如何分配任务使得花费时间最少。 通俗来讲，就是n*n矩阵中，选取n个元素，每行每列各有1个元

python 算法 外网下载太慢了，我就直接放这了。有zip和tgz两个文件

中文停用词，分词必备，chineseStopWords.txt。

爬山算法会收敛到局部最优，解决办法是初始值在定义域上随机取乱数100次，总不可能100次都那么倒霉。这篇文章主要介绍了python实现爬山算法的思路详解,需要的朋友可以参考下

用深搜算法来验证四色问题，使用了一些不便说明的数据，自己下载看，相信是有用的。

本文实例讲述了python通过BF算法实现关键词匹配的方法。分享给大家供大家参考。具体实现方法如下： 复制代码 代码如下:#!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 # filename BF import time “”” t=”this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple,this is a big apple.” p=”apple” “”” t=”为什么叫向量空间模型呢？其实我们可以把每个词给看成一个维度，而词的频率看成其值（有向），即向量，这样每篇文章的词及其频率就构成了一个i维空

用python进行线性回归分析非常方便，有现成的库可以使用比如：numpy.linalog.lstsq例子、scipy.stats.linregress例子、pandas.ols例子等。 不过本文使用sklearn库的linear_model.LinearRegression，支持任意维度，非常好用。 一、二维直线的例子 预备知识：线性方程y=a∗x+b。y=a∗x+b表示平面一直线 下面的例子中，我们根据房屋面积、房屋价格的历史数据，建立线性回归模型。 然后，根据给出的房屋面积，来预测房屋价格。这里是数据来源 import pandas as pd from io im

同步更新于知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/107889958 最近在做整理，偶尔看到公众号的一篇关于随机抽样的分享，这个算法面试中经常会问到，特此总结一下。 网上关于这块解释并不清晰，主要参考如下，个人感觉写的比他更通俗易懂，哈哈。 https://zhuanlan.zhihu.com/p/107793995 解决什么问题 主要用于解决大数据流中的随机抽样问题，即：当内存有限，数据长度很大，甚至未知，那么如何从中随机选取k个数据，并且要求是等概率 算法核心 水塘抽样的核心是，只遍历一次，每次都考虑一个问题：当前元素是否被选中，选中后替换之前选中的哪一个元素。 知