EM算法实例3：ABO血型等位基因概率

本文实例讲述了Python实现的KMeans聚类算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 菜鸟一枚，编程初学者，最近想使用Python3实现几个简单的机器学习分析方法，记录一下自己的学习过程。 关于KMeans算法本身就不做介绍了，下面记录一下自己遇到的问题。 一 、关于初始聚类中心的选取 初始聚类中心的选择一般有： （1）随机选取 （2）随机选取样本中一个点作为中心点，在通过这个点选取距离其较大的点作为第二个中心点，以此类推。 （3）使用层次聚类等算法更新出初始聚类中心 我一开始是使用numpy随机产生k个聚类中心 Center = np.random.randn(k,n) 但是发现聚类的

本文实例讲述了Python多线程经典问题之乘客做公交车算法。分享给大家供大家参考，具体如下： 问题描述： 乘客乘坐公交车问题，司机，乘客，售票员协同工作,通过多线程模拟三者的工作。 司机：开车，停车 售票员：打开车门，关闭车门 乘客：上车，下车 用Python的Event做线程同步通信，代码如下： # *-* coding:gb2312 *-* import threading import time stationName=(车站0,车站1,车站2,车站3,车站4,车站5,车站6) currentStationIndex = -1 eventBusStop =

蒙特卡洛算法实例MATLAB代码pyhmc：Python中的汉密尔顿蒙特卡洛 该软件包是Aki Vehtari编写的matlab工具箱中函数hmc2.m和hmc2_opt.m的直接端口。 该代码最初是基于功能hmc.m从写由伊恩·牛逼Nabney。 涉及“窗口”的算法部分是从Radford Neal编写的该函数的C代码中得出的。 最初的Python由Kilian Koepsell制造，随后由Robert T. McGibbon进行了现代化。 作者 基利安·科普塞尔 罗伯特·麦克吉本 该软件根据BSD许可证分发（请参阅LICENSE文件）。 例子 如果要从5维高斯绘制样本，则可以执行以下操作： import numpy as np def logprob(x, ivar): logp = -0.5 * np.sum(ivar * x**2) grad = -ivar * x return logp, grad from pyhmc import hmc ivar = 1. / np.random.rand(5) samples = hmc(logprob, x0=np.random.ra

首先讲一下这次专题的选题背景 然后简要的介绍一下人工神经网络中的一些重要概念 了解了这些基本概念后 我们就更好的学习BP算法 最后，我们选择一个煤矿井下预测瓦斯浓度的实例掌握简单的BP神经网络算法在matlab中实现。

本文所述实例是一个实现DES加密算法的程序代码，在C++中，DES加密是比较常用的加密算法了，且应用非常广泛。本CPP类文件可满足你的DES加密需要，代码中附带了丰富的注释，相信对于大家理解DES可以起到很大的帮助。 具体实现代码如下： #include "memory.h" #include "stdio.h" enum {encrypt,decrypt};//ENCRYPT:加密，DECRYPT：解密 void des_run(char out[8],char in[8],bool type=encrypt); //设置密钥 void des_setkey(const char key[

Delphi AES加密算法实例程序，包括了加密算法的接口应用，包含 2 个过程和 2 个字符加密函数，支持 128 位密匙加密和解密字符串。重新修改加密模式，支持 128、192 和 256 位密匙加密。 　　改动函数参数表，添加 KeyBit 参数。但是可以不带此参数，默认情况按照 128 位操作。 　　添加了新例程，支持对流和文件的操作。 　　ElASE.pas 单元封装是一个 AES 加密算法的标准接口。作者：杨泽晖，支持 128 / 192 / 256 位的密匙，默认情况下按照 128 位密匙操作。

人工神经网络算法实例

《机器学习》算法实例-朴素贝叶斯算法-屏蔽社区留言板的侮辱言论 构建一个快速过滤器来屏蔽在线社区留言板上的侮辱性言论。如果某条留言使用了负面或者侮辱性的语言，那么就将该留言标识为内容不当。对此问题建立两个类别: 侮辱类和非侮辱类，使用 1 和 0 分别表示。 提取所有文档中的词条并进行去重 获取文档的所有类别 计算每个类别中的文档数目 对每篇训练文档: 对每个类别: 如果词条出现在文档中-->增加该词条的计数值（for循环或者矩阵相加） 增加所有词条的计数值（此类别下词条总数） 对每个类别: 对每个词条: 将该词条的数目除以总词条数目得到的条件概率（P(词条|类别)） 返回该文档属于每个类别的条件概率（P(类别|文档的所有词条)）

《机器学习》算法实例-决策树算法-预测鱼类和非鱼类实例 根据不浮出水面是否可以生存、是否有脚蹼2 个特征，将动物分成两类: 鱼类和非鱼类。 收集数据: 可以使用任何方法 准备数据: 树构造算法（这里使用的是ID3算法，因此数值型数据必须离散化。） 分析数据: 可以使用任何方法，构造树完成之后，我们可以将树画出来。 训练算法: 构造树结构 测试算法: 使用习得的决策树执行分类 使用算法: 此步骤可以适用于任何监督学习任务，而使用决策树可以更好地理解数据的内在含义