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POJ3169
题目链接:http://poj.org/problem?id=3169 AC思路: 设各牛的位置为x[ ]。 对于感情好的牛,即第2到ML+1行:A B D, 有x[B] - x[A] <=D.而对于感情不好的牛,即第ML+2到ML+MD+1行: A B D, 则有x[B] - x[A] >=D,可 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-30 19:06:57    阅读次数:106
爬虫实践---悦音台mv排行榜与简单反爬虫技术应用
由于要抓取的是悦音台mv的排行榜,这个排行榜是实时更新的,如果要求不停地抓取,这将有可能导致悦音台官方采用反爬虫的技术将ip给封掉。所以这里要应用一些反爬虫相关知识。 目标网址:http://vchart.yinyuetai.com/vchart/trends?area=ML 网站结构: 上面红线圈 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-27 15:55:55    阅读次数:174
opencv 常用头文件介绍
1.OpenCV包含的模块 cv – 核心函数库 cvaux – 辅助函数库 cxcore – 数据结构与线性代数库 highgui – GUI函数库 ml – 机器学习函数库 2.常用头文件: #include <cv.h> #include <cvaux.h> #include <highgui ...
分类:其他好文   时间:2017-07-27 14:30:31    阅读次数:260
Spark ML下实现的多分类adaboost+naivebayes算法在文本分类上的应用
1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种。在文本分类上经常会用到这两种方法。在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c ...
分类:编程语言   时间:2017-07-26 23:33:33    阅读次数:399
机器学习之良/恶性乳腺癌肿瘤预测
知识点: 逻辑斯蒂回归分类器 训练数据集:https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data 数据预处理 打开ipython网页解 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-22 13:18:25    阅读次数:344
iOS 11 : CORE ML—浅析
苹果在 iOS 5 里引入了 NSLinguisticTagger 来分析自然语言。iOS 8 出了 Metal,提供了对设备 GPU 的底层访问。去年,苹果在 Accelerate 框架添加了 Basic Neural Network Subroutines (BNNS),使开发者可以构建用于推理 ...
分类:移动开发   时间:2017-07-21 19:47:57    阅读次数:1312
2017/7/19 朱兴全教授学术讲座观点与总结第一讲
前言 WHY?AI是从策略出发,简单可描述(可以用清晰的规则和算法取实现)的任务,让机器去执行。我们希望复杂难以描述的任务(如无人驾驶,语音识别等情况复杂,需要推理和抽象化的任务)也可以由机器去实现,ML/DL是从数据驱动出发。数据挖掘、模式识别、机器学习和神经网络都是用来解决这些复杂的情况下的任务 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-21 00:05:40    阅读次数:255
PHP机器学习库php-ml的简单测试和使用
php-ml是一个使用PHP编写的机器学习库。虽然我们知道,python或者是C++提供了更多机器学习的库,但实际上,他们大多都略显复杂,配置起来让很多新手感到绝望。php-ml这个机器学习库虽然没有特别高大上的算法,但其具有最基本的机器学习、分类等算法,我们的小公司做一些简单的..
分类:Web程序   时间:2017-07-20 22:20:13    阅读次数:671
facets学习(1):什么是facets
ML 数据集可以包含数亿个数据点,每个数据点由数百(甚至数千)的特征组成,几乎不可能以直观的方式了解整个数据集。为帮助理解、分析和调试 ML 数据集,谷歌开源了 Facets,一款可视化工具。 Facets 包含两个部分 —— Facets Overview 和 Facets Dive ,允许用户以 ...
分类:其他好文   时间:2017-07-20 10:21:57    阅读次数:166
轻松看懂机器学习十大常用算法
轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下 ...
分类:编程语言   时间:2017-07-20 00:55:20    阅读次数:120
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