引入加法模型在给定了训练数据和损失函数的条件下，可以通过损失函数最小化来学习加法模型然而对于这个问题是个很复杂的优化问题，而且要训练的参数非常的多，前向分布算法

数据挖掘（Data mining）又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统（依靠过去的经验法则）和模式识别等诸多方法来实现上述目标。

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1、 主体结构是基于对 LOF 算法进行改进而来 2、 主要提高的地方是大大减少了 LOF 算法的时间复杂度以及运行时间（就最近一段时间阅 1、 提出了当 LO

C++数据结构经典查找算法总结，包含详细可执行代码以及算法讲解！

将传统均值漂移算法进行改进，针对有遮挡，目标快速变化以及目标尺度变化等情况进行改进

主要针对考研常考的二叉树相关算法，包括但不限于对普通二叉树的构造、查找、插入元素、（先序、中序、后序、层序）遍历，并含递归和非递归方式等的算法、求二叉树的深度、删除二叉树中以某个结点为根结点的子树、判别两棵树是否相等和是否是完全二叉树、二叉排序树的构造、查找和插入等等算法、孩子兄弟表示法的构造等算法。（含真题） 因为考研中用二叉链表的存储结构较多，所以二叉树用的存储结构都是二叉链表。 是下方链接博文的PDF版，方便打印学习复习。 https://blog.csdn.net/qq_34438969/article/details/127095732#comments_24166868

朴素贝叶斯(naive Bayes)是基于贝叶斯定理和条件独立假设的分类方法。该方法是生成方法，即通过数据学习输入/输出的联合概率分布，然后基于此模型，对于给定的输入x，求出后验概率最大的输出y。 1.模型 联合概率分布：P(X,Y) 先验概率(边缘概率)分布： 条件概率分布： 三者关系：条件概率分布=联合概率分布/先验概率。 条件概率分布有指数级数量参数，通过条件独立假设(用于分类的特征在类确定的条件下都是条件独立的)，将朴素贝叶斯法变得简单，但会牺牲一定的分类准确率。 条件独立性假设得到： 2.策略 贝叶斯公式： 朴素贝叶斯法分类时，对给定的输入x，通过学习计算后验概率分布，将后验

MIMO天线选择算法中，基于最优选择算法和范数选择算法和随机选择算法的程序，能够简化硬件结构，降低通信算法的复杂度，提高通信的可靠性。穷举法，递减，递增等。

图像去雾的几种经典方法 有空间双边滤波去雾 暗通道去雾 引导滤波去雾 图像去雾质量评价标准等代码