【算法（第4版）】笔记

选择排序步骤: 1.找到数组中参与遍历比较的所有元素中的最小元素的下标: 2.将最小元素与数组中参与遍历比较的第一个元素进行交换(如果第一个元素就是最小元素的话,那么也会进行一次交换): 3.若数组中还有需要参与遍历比较的元素,则跳转到步骤1:否则排序结束. 在算法第四版中给出的所有排序均是适用于任意实现了Comparable接口的数据类型,若要将数字作为测试用例,请勿使用基本数据类型,改用Integer等实现了Comparable接口的对象. 选择排序代码如下: /** * * @author

一,引言 之前几个章节讨论的都是监督聚类,从本章开始讨论非监督聚类,即训练模式不带标签的情形. 聚类的步骤: 1,特征选择.选取最能够表示我们目标物体信息的特征. 2,相似性度量.给出两个特征量相似点或者不想似的地方. 3,聚类标准.聚类标准.可能由损耗函数(cost function)或者其他形式表达. 4,聚类算法.根据相似性度量和聚类标准,阐明数据的结构. 5,结果验证. 6,解释结果. 不同的特征.相似性度量.聚类标准和聚类算法会导致完全不同的结果. 主观性会一直伴随我们.(Subjec

1,Exclusive OR(XOR)Booleanfunction问题 布尔量AND和OR是线性可分的 2,两层感知器 对Figure4.1中A类和B类,首先能想到的是画两条直线.如图Figure4.4. ①
     两层感知器的分类能力 3,三层感知器 4,基于训练集精确分类的算法 5,反向传播算法 6,反向传播主题的变种 7,成本函数的选择(THE COST FUNCTION CHOICE) 8,  网络尺寸的选择 9,权重共享网络 10,广义线性分类器 11,线性二分法的维度空间容量

程序员必须掌握的8大排序算法(Java版) 提交 我的评论 加载中 已评论 程序员必须掌握的8大排序算法(Java版) 2015-07-28 极客学院 极客学院 极客学院 微信号 jikexueyuan00 功能介绍 极客学院官方帐号,最新课程.活动发布.欢迎大家反馈问题哟^_^ 本文由网络资料整理而来,如有问题,欢迎指正! 分类: 1)插入排序(直接插入排序.希尔排序) 2)交换排序(冒泡排序.快速排序) 3)选择排序(直接选择排序.堆排序) 4)归并排序 5)分配排序(基数排序) 所需辅助空

理性模型的建模和算法,经验模型的决策建模和算法,构成了目前人工智能的基础,基于学习反馈的模型构成了它的进化.学习人工智能,必须有较好的数学基础. <矩阵分析与应用第2版>电子书中总结了大量线性代数的知识,是一本很不错的书,数学专业可以跳过,主要是给工科生用的.归纳了不少论文中的解法,是做信号处理的一本很不错的工具书,建议认真学习,做电子笔记,对书的重点内容要好好研究. <矩阵分析与应用第2版>系统.全面地介绍矩阵分析的主要理论.具有代表性的方法及一些典型应用,包括矩阵代数基础.特殊

堆这个数据结构应用非常广泛,数字图像处理的算法里也见过.似乎记得以前老师上课说需要用树结构实现堆排序,看了一下算法导论才明白其精髓.堆虽然是一棵树,但显然没必要非得用树结构实现堆排序.堆排序的性质很好,算法时间复杂度为O(nlgn). 1. 堆排序的简要说明.二叉堆可以分为两种形式:最大堆和最小堆.在最大堆中,最大堆性质是指除了根以外的所有结点i都要满足: A[PARENT(i)] >= A[i]:在最小堆中,最小堆性质是指除了根以外的所有结点i都要满足: A[PARENT(i)] <= A[

JavaScript版排序算法:冒泡排序.快速排序.插入排序.希尔排序(小数据时,希尔排序会比快排快哦) 1 //排序算法 2 window.onload = function(){ 3 var array = [0,1,2,44,4, 4 324,5,65,6,6, 5 34,4,5,6,2, 6 43,5,6,62,43, 7 5,1,4,51,56, 8 76,7,7,2,1, 9 45,4,6,7,8]; 10 //var array = [4,2,5,1,0,3]; 11 array

首先下载Eclipse,我选择的是Eclipse IDE for Java Developers64位版本,下载下来之后解压缩到喜欢的位置然后双击Eclipse.exe启动 然后开始新建项目,File -> New Java Project,项目名随便写,如下图 右键src文件夹,Add -> New Java Class,这里需要注意Name一栏里填写的内容就是类名,这里我写了TestAlgs4,为了测试「算法 第四版」作者给的那个测试样例 代码如下: import edu.princeto

本章是监督学习的最后一部分,主要有三个目标.   首先,根据系统的分类错误概率来评估系统性能. 其次,将整个系统设计的各个阶段组合到一起. 最后,引入无标签数据,简单介绍半监督学习 1,ERROR-COUNTING方法 2,探求有限的数据集的大小 3,一个医学图像的学习案例 4,半监督学习:生成模型(generative model);基于图的方法(graph-based method); Transductive Support Vector Machines [模式识别].(希腊)西奥多里蒂

<coredump问题原理探究>Windows版 笔记 Debug 一.环境搭建 1.Win7捕获程序dump 2.Windbg符号表设置(Symbols Search Path) 二.WinDbg命令 三.函数栈帧 1.栈内存布局 2.栈溢出 3.栈的规律 4.定位栈溢出问题的经验方法 四.函数逆向 五.C内存布局 1.基本类型 2.数组类型 3.结构体 六.C++内存布局 1.类的内存布局 2.this指针 3.虚函数表及虚表指针 4.单继承 5.多继承(无公共基类) 七.STL容器内存布