非线性支持向量机及代码

1.问题引入我们讨论的线性支持向量机模型,是假设其训练样本是线性可分的,即存在一个超平面将两个类完全分开。然而在现实任务中,或许样本空间根本就不存在一个超平面能进行分类。下图是不存在分类超平面的例子:为了解决这个问题,可以将样本从原始空间映射到一个更高的特征空间,使得样本在高维的特征空间变得线性可分。映射到高维一定能线性可分吗?幸运地是,如果原始空间是有限的,则一定存在一个特征高维空间使得样本线性可分。我们定义映射ϕ(x)\phi(x)ϕ(x)将xxx从m维空间映射到n维空间(n>m),于是在
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K-means及其改进

一. k-means1.算法流程给定数据样本集D={x1,x2,...,xm}D=\{x_1,x_2,...,x_m\}D={x1​,x2​,...,xm​},k-means欲将DDD划分成K个簇C={c1,c2,...,ck}C=\{c_1,c_2,...,c_k\}C={c1​,c2​,...,ck​}并且簇之间没有交集。其目标是最小化平方误差和:E=∑i=1k∑x∈ci∣∣x−ui∣∣22\begin{aligned}E=\sum_{i=1}^k\sum_{x\in c_i}||x-u_i|
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层次聚类AGNES与DIANA

1. AGNESAGNES是一种采用自底向上合并策略的聚类算法,其思想为:初始将所有样本看成一个簇,然后在每一轮过程中将距离最近的两个簇合并为一个簇,簇的个数不断减少到人为指定的聚类簇数K,终止算法。该算法关键在于如何度量两个簇的距离,集合间的距离计算有如下方式:最小距离:dist(Ci,Cj)=min[x∈Ci,z∈Cj]∣∣x−z∣∣2最大距离:dist(Ci,Cj)=max[x∈Ci,z∈Cj]∣∣x−z∣∣2平均距离:dist(Ci,Cj)=1∣Ci∣∣Cj∣∑x∈Ci∑z∈Cj∣∣x−z∣∣2
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深度学习之权重衰退

一 . 什么是权重衰退模型在训练的过程中可能过拟合,这一般是由于数据复杂度太低而模型容量太大导致的,简而言之就是数据太简单,模型太复杂,模型学习到了数据的一切,包括噪音。此时,权重往往会很大(受噪音影响),显然模型并没有训练到最优(虽然它记住了训练数据的一切,但是对于新的样本泛化能力很差)。所以,我们想要适当降低权重,使模型接近最优,这样模型的泛化性能提升就适当的解决了过拟合问题,这就是权重衰退。二. 详细内容...
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环形链表Ⅱ(中等难度)

目录题目概述(中等难度)思路与代码思路展现代码示例总结题目概述(中等难度)给定一个链表,返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环,则返回 null为了表示给定链表中的环,我们使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置(索引从 0 开始)。 如果 pos 是 -1,则在该链表中没有环。注意,pos 仅仅是用于标识环的情况,并不会作为参数传递到函数中。说明:不允许修改给定的链表。进阶:你能用 空间复杂度O(1)解决此问题吗?示例 1:输入:head = [3,2,0,-4
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旋转链表(中等难度)

目录题目概述(简单难度)思路与代码思路展现代码示例特殊情况特殊情况1特殊情况2特殊情况3特殊情况4核心代码总结题目概述(简单难度)给你一个链表的头节点 head ,旋转链表,将链表每个节点向右移动 k 个位置,k为非负数.示例 1:输入:head = [1,2,3,4,5], k = 2输出:[4,5,1,2,3]示例 2:输入:head = [0,1,2], k = 4输出:[2,0,1]在此附上leetcode链接:点击此处进入leetcode思路与代码思路展现这道
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和为s的两个数字(简单难度)

目录包继承多态包包 (package) 是组织类的一种方式. 使用包的主要目的是保证类的唯一性.例如, 你在代码中写了一个 Test 类. 然后你的同事也可能写一个 Test 类. 如果在一个包下出现两个同名的类, 就会冲突, 导致代码不能编译通过.如下图所示:可以看到图中的两个类的名称虽然相同,但是并没有报错,原因是第一个TestDemo类的路径为com.baidu.www.TestDemo,第二个TestDemo类的路径为src.TestDemo,路径不相同,所以重名也不会报错.如下图
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数组中出现次数超过一半的数字(简单难度)

目录题目概述(简单难度)思路与代码思路展现思路1(排序法)代码示例思路2(摩尔投票法,最优解)代码示例总结题目概述(简单难度)数组中有一个数字出现的次数超过数组长度的一半,请找出这个数字。你可以假设数组是非空的,并且给定的数组总是存在多数元素。示例 1:输入: [1, 2, 3, 2, 2, 2, 5, 4, 2]输出: 2附上leetcode链接:点击此处进入链接思路与代码思路展现思路1(排序法)排序法的思想其实非常简单,一个数组中出现次数最多的数字经过排序后,这个数组最中间的
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Git_码云_IDEA集成Gitee码云&推送代码&拉取代码&克隆代码

Idea 默认不带码云插件,我们第一步要安装Gitee 插件。如图所示,在 Idea 插件商店搜索 Gitee,然后点击右侧的 Install 按钮。
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软件测试面试经常会被问到的三大问题(面试常考)

目录软件测试面试经常会被问到的三个问题什么是软件测试(面试常问)软件测试和研发的区别(面试常问)一个优秀的测试人员所具体的素质(面试常问)软件测试面试经常会被问到的三个问题什么是软件测试(面试常问)本质上来说软件测试就是为了测试软件是否满足用户的需求注意:测试一款软件的质量并不是以软件测试人员主观意愿去判断的,而是看其是否满足用户的需求,这也是软件质量的度量(标准).思考:不运行系统或者程序可以进行软件测试吗?答:可以的,软件测试分为动态测试和静态测试动态测试就是将我们的程序跑起来静态测
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http网络协议包

Http网络协议包一.网络协议包的诞生首先在网络中传递信息都是以【二进制】形式存在的。接收方【浏览器/服务器】(此处不管是前台还是后台)在接收信息后,要做第一件事就是将【二进制数据】进行编译成【文字,图片,视频,命令】但是传递信息数据量往往比较巨大,导致接收方很难在一组连续二进制得到对应数据比如此时前台浏览器发送一个请求: http://192.168.100.2:8080/index.html这个请求信息实际是以二进制形式发送 的,格式假定为01010101010110101010..
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数组中重复的数字(简单难度)

目录题目概述(简单难度)思路与代码思路展现代码示例总结题目概述(简单难度)找出数组中重复的数字。在一个长度为 n 的数组 nums 里的所有数字都在 0~n-1 的范围内。数组中某些数字是重复的,但不知道有几个数字重复了,也不知道每个数字重复了几次。请找出数组中任意一个重复的数字。示例 1:输入: [2, 3, 1, 0, 2, 5, 3]输出:2 或 3附上leetcode链接:点击此处进入leetcode思路与代码思路展现代码示例总结1:此算法时间复杂度O(N)空间复杂
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【滤波器】基于matlab GUI分数延迟滤波器设计【含Matlab源码 1347期】

一、分数延迟滤波器简介1 概述随着数字通信技术的发展, 可变分数延迟 (Variable Fractional Delay, VFD) 滤波已经成为信号处理中的重要技术, 它被广泛应用于数字通信、语音编码及合成、采样率转换、模数转换等科技领域, 相关研究也日益增多。Farrow结构[1]是一种有效的VFD滤波器设计结构, 它包括一套并行的固定系数FIR子滤波器和一个提供现场可变延迟的可调参数。为实现Farrow结构, 研究人员提出了多种多样的设计方法, 但这些方法有时只能找到局部最优解。本文同样采用Fa
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【通信】基于matlab GUI循环编码译码【含Matlab源码 1348期】

一、获取代码方式获取代码方式1:完整代码已上传我的资源:【通信】基于matlab GUI循环编码译码【含Matlab源码 1348期】获取代码方式2:通过紫极神光博客主页开通CSDN会员,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。获取代码方式3:通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。备注:开通CSDN会员,仅只能免费获得1份代码(有效期为开通日起,三天内有效);订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得2份代码(有效期为订阅日起,三天内有效);二、循环码简介1 循环码概念
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【时间序列预测】基于matlab CNN优化LSTM时间序列预测【含Matlab源码 2003期】

一、CNN简介二、 LSTM简介1 LSTM控制流程LSTM的控制流程:是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据,不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。这一系列运算操作使得 LSTM具有能选择保存信息或遗忘信息的功能。咋一看这些运算操作时可能有点复杂,但没关系下面将带你一步步了解这些运算操作。2 核心概念LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径,让信息能在序列连中传递下去。你可以将其看作网络的“记忆”。理论上讲,细胞状态能够将序列处理过程中的相关
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Git_码云_导入GitHub项目

我们的码云的功能还是很强大的,不但可以自己创建仓库,还可以将其他地方的仓库导入,例如码云中可以导入我们Github中的远程代码库以及Gitlab中的远程代码库:那么此处我们就拿GitHub
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【风电功率预测】基于matlab灰狼算法优化LSTM风电功率预测【含Matlab源码 2004期】

一、灰狼算法简介二、 LSTM简介1 LSTM控制流程LSTM的控制流程:是在前向传播的过程中处理流经细胞的数据,不同之处在于 LSTM 中细胞的结构和运算有所变化。这一系列运算操作使得 LSTM具有能选择保存信息或遗忘信息的功能。咋一看这些运算操作时可能有点复杂,但没关系下面将带你一步步了解这些运算操作。2 核心概念LSTM 的核心概念在于细胞状态以及“门”结构。细胞状态相当于信息传输的路径,让信息能在序列连中传递下去。你可以将其看作网络的“记忆”。理论上讲,细胞状态能够将序列处理过程中的相
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【医学图像分割】基于matlab磁共振成像 (MRI) 数值模拟平台【含Matlab源码 826期】

一、图像分割简介理论知识参考:【基础教程】基于matlab图像处理图像分割【含Matlab源码 191期】二、部分源代码function MRiLabwarning off; % disable warning[pathstr,name,ext]=fileparts(mfilename('fullpath'));% Check MEX existencefpath = [pathstr filesep 'Lib' filesep 'bin'];if exist([fpath file
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旋转数组的最小数字(简单难度)

目录题目概述(简单难度)思路与代码思路展现代码示例总结题目概述(简单难度)把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾,我们称之为数组的旋转。输入一个递增排序的数组的一个旋转,输出旋转数组的最小元素。例如,数组 [3,4,5,1,2] 为 [1,2,3,4,5] 的一个旋转,该数组的最小值为1。示例 1:输入:[3,4,5,1,2]输出:1示例 2:输入:[2,2,2,0,1]输出:0附上leetcode链接:点击此处进入leetcode思路与代码思路展现代码示例总结1:
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【优化算法】改进的灰狼优化算法(IGWO)【含Matlab源码 1349期】

一、获取代码方式获取代码方式1:完整代码已上传我的资源:【优化算法】灰狼优化算法(GWO)【含Matlab源码 1305期】获取代码方式2:通过紫极神光博客主页开通CSDN会员,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。获取代码方式3:通过订阅紫极神光博客付费专栏,凭支付凭证,私信博主,可获得此代码。备注:开通CSDN会员,仅只能免费获得1份代码(有效期为开通日起,三天内有效);订阅紫极神光博客付费专栏,可免费获得2份代码(有效期为订阅日起,三天内有效);二、灰狼算法简介1 前言:灰狼优化算
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