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对于问题的简单定义
学习此部分的目的：发现在没有单独的行动可以解决问题的时候，机器如何找到一个行动序列达到他的目标；在这部分中，通过讨论一些无信息的通用搜索算法，来比较各部分算法的优缺点； 1;问题求解的智能体 当智能体能够采用一个目标并针对这个目标得到满足而去行事 那么，我们如何去定义一个问题以及他的解？ 一个问题其实可以形式化的定义为四个部分： 1：在起始的时候的初始状态。比如我们现在在北京，要导航去上海。我们现在在北京的这个状态，就可以是初始状态。 2：对于机器可采纳行动的可能行动的描述：最常见的一个形式就是定义一个后继函数。后继函数可以简单的理解为就是你这个行动可以达到的一个状态。比如说你去上海，起始函数是北京，那么后继函数就可以是上海。 3：目标测试：用来确定给定的状态是不是目标状态，有的时候可能得目标状态集合是非常明显的，测试只需要简单的检查给定的状态是否是目标状态的集中之一即可。 上述定义了一个问题，可以把他们集合在一起成为一个单一的数据结构。作为问题的求解算法的输入。问题的解就是从初始状态到目标状态的路径。最优解就是由路径的损耗函数进行度量。
1.1K50发布于 2018-04-11 - 来自专栏AILearning
简单的排序算法
细细一看，我们就明白了为什么这样写的！ //int[] arr = new int[]{2,4,3,1}; //倒叙排序 //choiceSort(arr); //bubbleSort(arr); //顺序排序（java中已经定义好的一种排序方式 [0————length-2]之间 //第二个数的最大值的范围在[1————length-1]之间 if(arr[i]<arr[j]){ temp = arr[i]; arr[j] = arr[j+1]; arr[j+1] = temp; } } } System.out.println("冒泡排序"); } } 折半算法 class new int[]{2,4,5,7,9,23,43}; int index = binarySearch(arr,8); System.out.println(index); } //折半插入算法
861100发布于 2017-12-29 - 来自专栏服务端技术杂谈
简单了解机器学习的定义
AI 本身就是软件， 作为 AI 时代的软件工程师，了解一些 AI 知识是很有必要的。 前面简单了解了大模型和专业模型的区别： 简单了解 GPT 模型 今天简单了解下机器学习的定义。 ，就可以使得这个定义变得形象。 比如“人机对弈”，机器学习采用每步落子位置对全局胜率的影响（度量P）来评价系统性能，在每一次对弈（任务T）中，基于机器学习算法的人机对弈软件，是根据历史棋局的对局数据（经验E），来修正用于根据棋盘局面推算每一步的最优落子位置的模型 在李航老师的《统计学习方法》一书中，就提出机器学习由“模型”“策略”和“算法”三个要素构成： 机器学习＝模型+策略+算法 ● 模型是指机器学习所要产出的内容，它一般会以一个可被计算的决策函数或者条件概率分布函数的形式存在 ● 算法是指如何依靠历史数据，把正确的模型中涉及的未知参数都找出来。在确定寻找最优模型的策略后，机器学习的问题便归结为寻找出模型最优参数的优化的问题。
52240编辑于 2023-08-08 - 来自专栏操作系统实验
简单定义Flask接口
在Flask中定义简单的get和post路由 1. 定义接口 设定GET方法返回基于当天日期的随机词汇样本，POST方法接受一个日期参数，返回基于该日期参数的随机词汇样本： from flask import Flask, jsonify, request : app.run(host='0.0.0.0', debug=True) 两个路由： /vocab/daily 基于当前日期进行抽样（使用GET方法） /vocab/by-date 根据提供的日期进行抽样 flask run 访问 localhost:5000/vocab/daily 可以得到JSON响应 curl localhost:5000/vocab/daily 使用curl发送一个包含date参数的JSON sqlite:///vocab.db' app.config['SQLALCHEMY_TRACK_MODIFICATIONS'] = False db = SQLAlchemy(app) # 定义数据库模型
68600编辑于 2024-03-23 - 来自专栏DrugScience
GA算法的简单实现
目标函数：y=sin(x)，求最大值 算法：基因遗传算法 语言：Python 思路： 使用二进制代表十进制，类似于使用[100100,111100]代表十进制的[36,60] 染色体交叉为：设置随机数， 单点交叉如[101100，110100]，这就是上面两个染色体单点交叉的结果，第二个数字起 突变：0变为1，1变为0 选择下一代：轮盘赌，哪个个体适应度函数高，被选择的机会就更大 ? 个个体的二进制基因型种群 #本质为创造一个列表，其中嵌套列表 #species_origin_np，species_origin_list功能一样 #下面是创造种群的两种方式一种是使用np一种是使用list (十进制) temporary=translation(population) #一个基因代表一个决策变量，其算法是先转化成十进制，然后再除以2的基因个数次方减1(固定值)。 tmp_population = list(itertools.combinations(new_population, 2)) #产生交叉点的随机列表 tmp_point=[
63620发布于 2021-02-04 - 来自专栏Python研发
DJango简单的后台定义登录验证
第一步创建一个新的项目 APPLICATIONNAME : 表示创建子项目 ? 第二步：找到主项目的url 进行 include 分发式url 简单的说，就是将app里边的url放在这里。 在下来一步就是在app里边的url里写url一定要注意，导入app下边的views ? url配置好了，接下来就进行写views里边的函数了。 写函数时，后边一定要注意，添加一个request参数，应为前端传过来的 参数全部让request获取到了。接下来写函数里边的简单的登录验证返回子字符串的方法喽。 HTML一定要写进templates里边应为直接写进去，app的views里边的html会自动去templates里边去找。 ? Django简单一个验证就完成了。 method: 请求中使用的HTTP方法的字符串表示，（全部大写表示） GET： 包含所有Http GET参数的类字典对象。
1.7K20发布于 2018-09-11 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——Apriori算法
其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。 的规则。 3、支持度 支持度是指数据集中包含某个项集的记录所占的比例。如项集 ? 的支持度为 ? 。 4、可信度 可信度是针对一条关联规则的，如关联规则 ? 的可信度为“支持度 ? 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图： ? 这里就会出现一个问题，如果物品的数目变大，这种组合是呈现指数级的增长的： ? ，其中 ? 为物品的数目，如何避免这样的指数增长对于Apriori算法的成功具有很重要的意义。 (摘自《机器学习实战》) 四、使用Apriori算法发现频繁项集 在理解了上面的过程后，我们不难发现计算过程就是不断查找项集。首先，定义一个被称为最小支持度的量，当成阈值使用。
97830发布于 2019-02-13 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——EM算法
一、机器学习中的参数估计问题 image.png 二、EM算法简介 在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。 EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization 三、EM算法推导的准备 image.png ? 注：若函数 ? 是凹函数，上述的符号相反。 3、数学期望 image.png 四、EM算法的求解过程 image.png image.png image.png 五、EM算法的收敛性保证 image.png 六、利用EM算法参数求解实例 EM算法计算其均值miu #取miu的初始值 k = 2 miu = random.random((1, k)) #miu = mat([40.0, 20.0]) Expectations = zeros
3.2K50发布于 2018-03-19 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——EM算法
一、机器学习中的参数估计问题 在前面的博文中，如“简单易学的机器学习算法——Logistic回归”中，采用了极大似然函数对其模型中的参数进行估计，简单来讲即对于一系列样本 ? 是未知的，称为隐变量，如无监督的学习问题，典型的如K-Means聚类算法，此时不能直接通过极大似然估计估计出模型中的参数。 二、EM算法简介 在上述存在隐变量的问题中，不能直接通过极大似然估计求出模型中的参数，EM算法是一种解决存在隐含变量优化问题的有效方法。 EM算法是期望极大(Expectation Maximization)算法的简称，EM算法是一种迭代型的算法，在每一次的迭代过程中，主要分为两步：即求期望(Expectation)步骤和最大化(Maximization 三、EM算法推导的准备 1、凸函数 设 ? 是定义在实数域上的函数，如果对于任意的实数 ? ，都有 ? 那么 ? 是凸函数。若 ? 不是单个实数，而是由实数组成的向量，此时，如果函数 ?
66150发布于 2019-02-13 - 来自专栏全栈程序员必看
gbdt算法_双色球最简单的算法
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 ——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。 目录 ==——GBDT的原理很简单，就是所有弱分类器的结果相加等于预测值。 解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4. 解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。 当然了，它里面的弱分类器的表现形式就是各棵树。 举一个非常简单的例子，比如我今年30岁了，但计算机或者模型GBDT并不知道我今年多少岁，那GBDT咋办呢？ 此时的变量是，即“当前预测模型的值”，也就是对它求负梯度。 训练过程 简单起见，假定训练集只有4个人：A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。
2K20编辑于 2022-11-07 - 来自专栏null的专栏
简单易学的机器学习算法——Apriori算法
一、关联分析 最初接触到数据挖掘的朋友肯定都听说过这样的一个案例：啤酒和尿布。大意是将啤酒和尿布放在一起的销售会提高。 其实这背后隐含的原理就是关联分析，简单来讲就是啤酒和尿布之间存在着某种关联关系。关联关系时指从大规模的数据集中寻找物品之间的隐含关系，有时关联分析也可以称为关联规则学习。 image.png 三、Apriori算法 1、Apriori算法 Apriori算法是关联分析的重要算法，Apriori算法主要是来寻找频繁项集，采用的方法是查找出所有的可能，如下图 image.png 2、Apriori原理 如何避免指数级增长，我们应该尽量去减少一些不必要的结点，Apriori原理是说如果某个项集是频繁的，那么他的所有子集也是频繁的。 其逆否命题为：如果一个项集是非频繁的，那么他的所有超集也是非频繁的。使用这个原理就可以避免指数级增长，原理如下图所示： ? 四、使用Apriori算法发现频繁项集 image.png ?
2K110发布于 2018-03-19 - 来自专栏C语言
简单洗牌算法
在学习了ArrayList之后，我们可以通过写一个洗牌算法来练习练习。 一副扑克牌是由花色和数字及字母组成，我们这里用1~13的数字来代替所有字母和数字 我们用一个Card类来定义一个简单的扑克牌模型，包含两个成员变量来表示花色和数字，一个成员方法重写了toString方法 } @Override public String toString() { return "{" + suit + rank + '}'; } } 再定义一个 cardList.set(j,tmp);//把牌i(tmp)放到牌j的位置 } 扑克牌洗好之后，我们就可以玩牌了，我们制定一个简单规则，三个人玩牌，轮流抽一张牌，各抽5张： ："+hand.get(i)); } System.out.println("剩下的牌："+cardList); } } 运行效果： 通过这个简单的洗牌算法，让我更好理解到了如何在程序中引入随机性
35810编辑于 2024-08-05 - 来自专栏我的博客
简单算法集锦
2013年4月10日 php /* * 周期串，确定一个周期串的最小周期 */ $str = "abcabcabcabcabc";//PHP中字符串可以直接用作数组 $len = strlen($str > 2013年4月28日 php /* * a,b两个数字相加，计算出a+b中进位的次数 */ $a = 9999; $b = 72292228; $num = 0; $length[] =
62240发布于 2018-05-08 - 来自专栏细嗅蔷薇
简单随机算法
注意 （1）文中4.6.3的随机快排算法的链接在这里生成随机数(关于快速排序) （2）第一份代码中return randSelect(A, p + 1, right, K-M)为什么是K-M？ 首先，题目要找第K大的数，因此randSelect的第四个参数可能是K，但同时第二个参数是p+1（也即主元后一个位置），因此第四个参数为了匹配第二个参数需要减去M，即K-M。 （3）更正：第二份代码中p的定义最后少加一个括号，即...left)); 版权所有：可定博客 © WNAG.COM.CN 本文标题：《简单随机算法》 本文链接：https://wnag.com.cn/
65820发布于 2020-04-20 - 来自专栏鸿的学习笔记
智慧存在简单的算法吗？
有一个真正简单的智能算法的想法非常大胆。这或许听起来太乐观了。许多人有一个强烈的直觉，智能具有相当难以想象的复杂性。 通过本文，我假设对于被认为是智能的计算机，其能力必须赶上或超过人类思维能力。所以我会考虑的问题是“有一个简单的智能算法？”也就是等同于“是否有一个简单的算法，可以沿着与人类大脑基本相同的方式”思考？ 更重要的是，我们可以解决一个简单的智能算法是否可能的问题？不幸的是，还没有任何证据足以解决这个问题。让我描述一些现有的证据，注意这是一个非常简短和不完整的概述。 有证据表明可能有一个简单的智能算法。 有些人从这些结果得出的结论是，这些脑功能必须要有单独的解释，因此，大脑的功能有一个不可避免的复杂性，简单的解释大脑的操作（也许，简单的智能算法）不可能。 这是一个明智的策略，用以处理日常研究的日常细节。但是，它可能是一个错误的方式来判断一个大的，大胆的想法，这种想法，定义了整个研究计划。有时，我们只有弱的证据，证明这样的想法是否正确。
55020发布于 2018-08-06 - 来自专栏龙进的专栏
python自定义异常的简单使用
python内置了很多异常类，可以满足大部分时候的使用需求。但是，有时候我们也需要一些自定义异常。 自定义异常应该继承于Exception类，直接或者间接继承都可以。 MyException(Exception): def __init__(self): pass def __str__(self): return '这是一个自定义异常 这是一个自定义异常
51430编辑于 2022-10-24 - 来自专栏IT派
集成算法的简单分享
为什么使用集成算法 简单算法一般复杂度低，速度快，易展示结果，但预测效果往往不是特别好。每种算法好像一种专家，集成就是把简单的算法（后文称基算法/基模型）组织起来，即多个专家共同决定结果。 如何组织算法和数据 这里我们的着眼点不是某个算法，某个函数，而是对数据和算法整体的规划。 从数据拆分的角度看：可以按行拆分数据，也可以按列给属性分组。 从算法组合的成份看：可以集成不同算法，也可以集成同一算法不同参数，还可以集成同一算法使用不同数据集（结合数据拆分）。 从组合的方式看：可以选择少数服从多数，或加权求合（可根据正确率分配权重）。 常用的集成算法 集成算法一般分为三类：Bagging，Boosting，Stacking（我们可以把它简单地看成并行，串行和树型）。 AdaBoost是一个相对简单的Boosting算法，可以自己写代码实现，常见的做法是基模型用单层分类器实现（树桩），桩对应当前最适合划分的属性值位置。
1.1K50发布于 2018-03-28 - 来自专栏Spark学习技巧
几种简单的负载均衡算法
本文讲述的是"将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上"的各种算法，并以Java代码演示每种算法的具体实现，OK，下面进入正题，在进入正题前，先写一个类来模拟Ip列表： 轮询（Round 基于概率统计的理论，吞吐量越大，随机算法的效果越接近于轮询算法的效果。 源地址哈希算法的代码实现大致如下： 前两部分和轮询法、随机法一样就不说了，差别在于路由选择部分。 源地址哈希算法的缺点在于：除非集群中服务器的非常稳定，基本不会上下线，否则一旦有服务器上线、下线，那么通过源地址哈希算法路由到的服务器是服务器上线、下线前路由到的服务器的概率非常低，如果是session 如果这么解释不适合明白，可以看我之前的一篇文章MemCache超详细解读，一致性Hash算法部分。
2.1K50发布于 2018-04-17 - 来自专栏闷骚的程序员
简单的全排列算法实现
问题描述 实现一个简单的全排列算法，以整形数组{1,2,3,4,5}为例，假设元素无重复。 问题分析 如果用多层循环来实现，那么……有多少个元素将需要有多少层循环，这样作为实现一个算法的角度来看显然是不可取的。 以 a[] = {1,2,3,4,5}为例，它的全排列是 1 {2,3,4,5}的全排列 2 {1,3,4,5}的全排列 3 {1,2,4,5}的全排列 4 {1,2,3,5}的全排列 5 {1,2,3,4 }的全排列 由子数组的全排列得到母数组的全排列结果，可以考虑用递归实现，具体可以设计为将 a 依次变换为 12345 21345 31245 41235 51234 然后分别求它们后四个元素的全排列，依此类推 简单的 C++ 实现 #include <iostream> using namespace std; static int n = 0; void swapint(int *p, int *q)
1.3K20发布于 2020-04-14 - 来自专栏算法与编程之美
利用javascript做简单的算法
1 问题 众所周知，无论是Pycharm或是IDLE、java都可以计算简单的算法，比如加减乘除。然而在Hbuilder中，javascript也可以用来计算数值的加减乘除。 2 方法 首先利用
标签写算法题题目。然后利用<button></button>标签创造一个事件，其中标签里面onclick后面的命名一定要加()。 3 实验结果与讨论 通过实验、实践等证明提出的方法是有效的，是能够解决开头提出的问题。 代码清单 1 <! document.getElementById("demo2").innerHTML="x="+x } </script> </body> </html> 4 结语 我们还需要注意，在命令getElementById(),括号里面加前面id的名字时33040发布于 2021-11-23
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