Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器，即弱分类器，然后把这些弱分类器集合起来，构造一个更强的最终分类器，比起弱分类器，这个“强”分类器的错误率会低很多。...
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2015-10-08 23:17:44
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上一篇总结了潜在语义分析（Latent Semantic Analysis, LSA），LSA主要使用了线性代数中奇异值分解的方法，但是并没有严格的概率推导，由于文本文档的维度往往很高，如果在主题聚类中单纯的使用奇异值分解计算复杂度会很高，使用概率推导可以使用一些优化迭代算法来求解。Thomas H...
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2015-09-17 09:54:46
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最常用的：梯度下降法(gradient descent)或最速下降法(steepest descent)。有实现简单的优点。梯度下降是迭代算法，每一步需要求解目标函数的梯度。当目标函数是凸函数时，梯度下降算法是全局最优解。一般情况下，其解不保证是全局最优解。梯度下降法的收敛速度也未必最快。还有，牛顿...
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2015-09-11 14:02:54
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1.EM算法是含有隐变量的变量的概率模型极大似然估计或极大后验概率估计的迭代算法，含有隐变量的概率模型的数据表示为$P(Y,Z|\theta)$.这里，$Y$是观测变量的数据，$Z$是隐变量的数据，$\theta$是模型参数。EM算法通过迭代求解观测数据的对数似然函数$L(\theta)=logP(...
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2015-09-10 23:55:46
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1035. 插入与归并(25)时间限制200 ms内存限制65536 kB代码长度限制8000 B判题程序Standard作者CHEN, Yue根据维基百科的定义：插入排序是迭代算法，逐一获得输入数据，逐步产生有序的输出序列。每步迭代中，算法从输入序列中取出一元素，将之插入有序序列中正确的位置。如此...
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2015-09-01 14:02:16
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第9章 EM算法及其推广 EM算法是一种迭代算法，用于含有隐变量(hidden variable)的概率模型参数的极大似然估计，或极大后验概率估计。EM算法的每次迭代由两步组成：E步，求期望(expectation)；M步，求极大( maximization )，所以这一算法称为期望极大算法(exp...
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2015-08-28 19:41:47
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#include<stdio.h>#include<math.h>voidmain()
{
doublea,x0,x1;printf("inputa:\n");scanf("%lf",&a);if(a<0)printf("ERROR!\n");else
{
x0=a/2;
x1=(x0+a/x0)/2;do
{
x0=x1;
x1=(x0+a/x0)/2;
}while(fabs(x0-x1)>=1e-6);
}printf("Result:\n");printf(..
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2015-08-09 10:58:40
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#include<stdio.h>
#include<math.h>
voidmain()
{
doublea,x0,x1;
printf("inputa:\n");
scanf("%lf",&a);
if(a<0)printf("ERROR!\n");
else
{
x0=a/2;
x1=(x0+a/x0)/2;
do
{
x0=x1;
x1=(x0+a/x0)/2;
}while(fabs(x0-x1)>=1e-6);
}
printf("Result:\n")..
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2015-08-09 10:57:36
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#include<stdio.h>
#include<math.h>
voidmain()
{
doublea,x0,x1;
printf("inputa:\n");
scanf("%lf",&a);
if(a<0)printf("ERROR!\n");
else
{
x0=a/2;
x1=(x0+a/x0)/2;
do
{
x0=x1;
x1=(x0+a/x0)/2;
}while(fabs(x0-x1)>=1e-6);
}
printf("Result:\n")..
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2015-08-09 10:57:12
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递归算法：方法自身再次调用自身的过程。如：1 、1 、2、3、5、8、13、21 34 55….从第二数开始，每位上的值是前两个数的和。求第10个数是多少递归算法：自己调用自己迭代算法:通过中间变量。不断交换获得值。public class Test{ public static void ma.....
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2015-08-01 06:18:06
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