3 闪耀绿箭侠

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PAT甲级题目

PAT甲级的题目有关于树的题目,1053,1086,1090,1102,1106,1115,1119,1110A1053这题目比较简单,给定一棵树,给定一个数字,要你找到所有和等于给定数字的路径。这个题目的树没有给出是二叉树,自然不能按照原来二叉树的方法来构建了。其实就是BFS,用DFS也是可以的,不过考虑到DFS还要新开一个数组来存储路径,还是使用BFS。首先...

2020-03-14 16:23:07

电影售票系统开发流程及其bug修复日志--业务开发(1)

传统业务传统业务应用基本把所有的东西都集合在一起,传统应用带来的问题,单一业务的开发和迭代困难,这个时候牵扯到两个部分,第一是有可能只是针对用户模块增加了许多需求,其他模块没有变更,这种情况下,第一不谈开发难度,我们把所以的用户模块的内容都开发完了,在测试的时候有两种测试,一种是冒烟测试,一种是回归测试,除了要测试用户还要测试其他的。这样问他来了,如果用户有一点要修改,那么其他的测试也工作量也很...

2020-01-30 13:14:15

电影售票系统开发流程及其bug修复日志--高可用(2)

分布式事务首先,事务是用来保证一组数据操作的完整性和一致性。事务的四种特性,Atomicity原子性,consistency一致性,isolation隔离性,durability持久性。分布式事务大体可以分成两部分,首先是事务,以前的分布式是一个单体性的事务,其次就是分布式,分布式事务就是将多个节点的事务看成是一个整体。现在有十个节点,每台机器部署了不同的应用,有订单支付影片等等都部署在不同机...

2020-01-30 13:12:30

Hidden Markov Model

HMM隐马尔科夫模型①通俗的理解首先举一个例子,扔骰子,有三种骰子,第一个是比较常见的6个面x=[1,2,3,4,5,6]x = [1,2,3,4,5,6]x=[1,2,3,4,5,6],每一个面的概率都是1/6。第二个只有4个面,x=[1,2,3,4]x = [1,2,3,4]x=[1,2,3,4],每一个面的概率是1/4。第三个有8个面,x=[1,2,3,4,5,6,7,8]x = [1...

2020-01-30 13:09:35

Machine Learning in Action:Decision Tree

概述决策树这个算法比较接地气,就算你根本不懂机器学习算法也可以很好的理解决策树,决策树之前的算法就已经解释过了。主要思想就算通过条件进行分类即可。决策树主要的优点就在于数据形式非常好理解。decision tree的算法可以读取数据集合,可以得到数据中所隐含的知识信息,因此决策树可以使用不熟悉的数据集合,并从中提取一系列规则。优点很明显,计算复杂度不高,...

2019-03-02 21:16:00

Machine Learning in Action:KNN Algorithm

概述对于分类问题,最主要的任务就是找到对应数据合适的分类。而机器学习的另一项任务就是回归,比如CTR预测之类的。ml算法按照有无label可以分为有监督学习和无监督学习,对于无监督学习的算法比较经典的有聚类算法,有监督的相对来说较多,回归类算法基本都是的。按照参数有可以划分成有参数模型和无参数模型和半参数模型,有参数模型有两个特征,一个是用参数代表从训练...

2019-03-02 17:06:00

Chapter 7:Neural Network

神经网络是一种生物启发式的模型,在时间序列上和视觉上已经有了很重要的工程应用。①The Multi-layer Perceptron对于上诉的公式证明,在理论上可以使用一些方法来类比计算,也就是说任何的一个在紧密集合上的连续函数都可以使用单步函数进行任意近似。单步函数可以说是最简单的函数,感知机perceptron好就是一种...

2019-02-26 12:32:00

将博客搬至CSDN

将博客搬至CSDN

2019-02-14 19:22:00

Chapter 6:Similarity-Based Methods

①Similarity Measure相似度的衡量方法:Euclidean Distance(欧几里得距离):Mahalanobi Distance(马氏距离):,其中Q是一个半正定的协方差矩阵,是多维度数据之间的方差。马氏距离比高斯距离考虑的更全面,因为他把数据的维度和数据的大小都考虑了进来。中间的Q矩阵就是起到这个作用,Cossim Simil...

2019-01-31 00:27:00

Data Structure_Visualization

所以代码附上GitHub:https://github.com/GreenArrow2017/DataStructure_Java/tree/master/out/production/DataStructure_Java/ApplicationOfAlgorithm排序可视化SelectionSort选择排序很简单,所有的排序算法在前面的博...

2018-12-25 16:13:00

Data Structure_JavaSwing

Java Swing的基础首先需要注意的就是JFrame这个类,如果在main类整直接new一个出来是没有任何的变化,需要设置一个setvisible为true来显示出来。public class AlgorFrame extends JFrame { private int canvasWith; private int canvas...

2018-12-18 23:52:00

Data Structure_树

线段树Segment Tree对于有一类问题,时常关注的是一个区间或者是一个线段,那么就可以使用线段树来解决。比较经典的问题,就是区间染色问题:有一面墙,长度为n,每次选择一段墙来染色,一开始4-6绘制成黄色,然后1-10绘制蓝色,2-7绘制红色,若干次绘色之后能看见多少种颜色,或者是在区间「i,j」区间里面可以看到多少种颜色。所以主要有两个操作,染色操...

2018-12-08 00:27:00

Data Structure_二叉树_集合_堆_并查集_哈希表

前情提要——二叉树二叉树之前已经提到过,二叉树这种数据结构只能有两个子数,一左一右。叶子节点就是左右孩子都是空的,但是并不是每一颗树都像上图所示的那样这么规整,有些树树可以只有左孩子没有右孩子的。二叉树的节点一定会大于左节点的值小于右节点的值,每一个节点都要满足,所有每一个节点下面拿出来的树都可以作为一个二叉树。既然有大于等于了,那么这...

2018-12-04 00:31:00

Data Structure_数组_栈_队列_链表_霍夫曼

数组数组在编码中很常见,就是把数据码成一排存放。这就表示一个数组,这个数组有八个元素存放。对于元素的获取,主要就是通过下标获取,所以索引对于数组是很重要的,这个索引可以是有意义的,也可以是没有意义的。比如array【2】这个数组,可以是仅仅代表下标,也可以是有一个意义在里面,代表学号分数等等。Java里面有存在静态数组,直接int[]赋...

2018-11-12 21:02:00

Data Structure_图

图论无权图交通运输,社交网络,互联网,工作的安排,闹区活动等等都可以用到图论处理。图可以分成两大类,一类是无向图,就是没有方向的,就好像两个人都互相认识一样,有向图就是单方面的联系,一个人认识另一个人,但是另一个人确不认识。当然,无向图也可以看成是一种特殊的有向图。图还可以根据权值分成两类,有权图和无权图,也就是边的权值,无权值只是表示了这个边存在与否...

2018-10-26 10:39:00

Data Structure_堆_二叉树_并查集

堆堆这种数据结构的应用很广泛,比较常用的就是优先队列。普通的队列就是先进先出,后进后出。优先队列就不太一样,出队顺序和入队顺序没有关系,只和这个队列的优先级相关,比如去医院看病,你来的早不一定是先看你,因为病情严重的病人可能需要优先接受治疗,这就和时间顺序没有必然联系。优先队列最频繁的应用就是操作系统,操作系统的执行是划分成一个一个的时间片的,每一次在时...

2018-10-19 22:53:00

Data Structure_Sort Algorithm

排序算法Tool implement //generate a array of n elements, range [rangL, rangeR] int *generateRandomArray(int n, int rangL, int rangeR) { assert(rangeR >= rangL); ...

2018-10-10 21:39:00

Recommended System

推荐系统推荐系统的核心问题就在于为用户推荐与其兴趣相似度比较高的商品。比如在微博上,用户至上想打发时间,并不是想准确的查看某条信息,在首页中查看每一条微博,为了帮助他筛选出一批他们可能感兴趣的信息,此时就需要分析出该用户的兴趣,从海量信息中选择出与用户兴趣相似的信息,并将这些信息推荐给用户。推荐系统就是这样,根据用户的历史和社交情况推荐与其喜好相符的商品...

2018-09-27 23:21:00

Label Propagation

Label propagation是基于标传播的一种社区划分算法。Label Propagation Algorithm简称LPA算法,也可以是说是一种划分小团体的算法。这种社区划分的方法有很多,LPA只是一种最简单的一种。比如,以微博为例,用户在微博上可以关注感兴趣的人,同样也会被其他人关注,这样用户和用户之间就存在了关系,使用LPA就可以对用户进行聚类...

2018-09-25 20:33:00

Optimization of Machine Learning

机器学习就是需要找到模型的鞍点,也就是最优点。因为模型很多时候并不是完全的凸函数,所以如果没有好的优化方法可能会跑不到极值点,或者是局部极值,甚至是偏离。所以选择一个良好的优化方法是至关重要的。首先是比较常规的优化方法:梯度下降。以下介绍的这些算法都不是用于当个算法,可以试用于能可微的所有算法。Gradient Descent常见会用在logistic...

2018-09-18 19:32:00

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