平面曲线属于非线性函数，至少需要 3 层的神经网络（输入层，隐藏层x1，输出层）来实现，为达到较好的效果，可尝试更多层，下面的例子使用了2层隐藏层，采用最基本的全连接形式，隐藏层的神经元个数没有严格要求...else: outputs = activation_function(Wx_plus_b)# 非线性激活 return outputs 生成些输入数据并导入网路 因为要拟合平面曲线...matplotlib可视化结果 fig = plt.figure() #先生成一个图片框 ax = fig.add_subplot(1,1,1)#子图位置 ax.scatter(x_data,y_data,c...= ax.plot(x_data,prediction_value,'r-',lw=5) plt.pause(0.2) 运行结果 可以看出，随着训练的进行，损失函数的值不断减小，同时拟合出的结果...（红线）不断接近原始训练数据（蓝点），增加训练次数可以提高拟合精度。
Section2 如果三角形与切割面相交, 需要创建一两个新的三角形 对于三角形的每条边 如果起点在正面, 加到SliceSet1, 否则加到SliceSet2 如果终点跟起点不在一边 求边与平面的交点
此操作在机器学习算法里面用的很普遍，例如将线性模型通过添加二次项或者三次项使模型泛化能力更强。 2.2 过拟合 原因：原始特征过多，存在一些嘈杂特征，。...但是对于其他机器学习算法如分类算法来说也会出现这样的问题，除了一些算法本身作用之外（决策树、神经网络），更多情况下也会自己做特征选择，包括删除、合并一些特征。...首先，要寻找到一些能够描述猫和狗的特征，这样我们的分类算法就可以利用这些特征去识别物体。猫和狗的皮毛颜色可能是一个很好的特征。...在3维特征空间中，就很容易找到一个分类平面，将训练集上的猫和狗进行有效的分类： ? 这样看来，在高维空间中，似乎分类器性能更优。 从1维到3维，给我们的感觉是：维数越高，分类性能越优。...此时，虽然更容易找到一个超平面将目标分开，但如果我们将高维空间向低维空间投影，高维空间隐藏的问题也会显现出来：过多的特征导致过拟合现象，即训练集上表现良好，但是对新数据缺乏泛化能力。 ?
相关文章路径：C语言求字符串的长度->C语言字符串的复制-> C语言的字符串的联接->C语言字符串的比较->C语言查找字符->C语言BF算法->C语言输出字符串->C语言输入字符串 C语言标准函数库中包括...特别地，我们对C语言库函数strstr进行适当修改：若子串为空串，则没有意义，函数值规定为NULL。
续上篇 解析滴滴算法大赛---数据分析过程 滴滴算法大赛到底需要什么样子的答案？ 我一开始的想法是建立一个模型，通过天气，POI，交通拥堵的参数来推导出订单数和GAP数。...拟合算法 Gap的预测，是建立在一个拟合函数上的。也有一些机器学习的味道。...拥挤度 = SUM(权重 * 数量） 在上文中 滴滴算法大赛算法解决过程 - 数据分析 提过了通过统计分析可以得知，LV1的路大约占2/3强，估计LV4，LV3的路是变化的关键。 ?...我们尝试使用最小二分法拟合 LV4和 订单总量 从图中可以看到，大部分的点在一个 Y = AX+ B 的直线函数中。...在TEST数据集中，其实Traffic的数据，每天只有3组，每组10个连续片段，用拟合的方法是无法预测出缺失的Traffic数据的。
拟合算法是数学建模和数据分析中的一种重要方法，其目标是找到一个函数或曲线，使得该函数或曲线在某种准则下与给定的数据点最为接近。拟合算法可以用于数据预处理、模型选择和预测等多个领域。...常用的拟合算法 最小二乘法：这是最常用的拟合算法之一，通过最小化误差的平方和来寻找最佳拟合曲线。最小二乘法可以应用于线性回归、多项式回归等场景。...应用实例 在实际应用中，MATLAB提供了丰富的函数库来支持各种拟合算法。例如： polyfit：用于多项式拟合。 fitlm：用于线性回归模型的拟合。 spline：用于三次样条插值。...x, y_pred, label='Power regression') plt.legend() plt.show() print("幂回归参数: a =", a, ", b =", b) 总结 拟合算法在数据分析和科学计算中扮演着关键角色...不同的拟合算法适用于不同类型的模型和数据集，选择合适的拟合方法可以显著提高模型的准确性和可靠性。理解拟合与插值的区别，并掌握常用的拟合算法及其应用场景，对于进行有效的数据建模和分析至关重要。
1.问题引入 有一个主字符串，有一个子字符串，要求我们寻找子字符串在主字符串里面开始出现的位置； 2.BF算法 BF算法就是暴力算法，这个做法虽然效率不高，但是按照我们传统的思路依然能够得到结果，接下来我们使用...C语言实现这个查找的过程； #include #include #include //返回字串在主串里面的位置 //没有找到返回-1； int...3.KMP算法 我们想要了解KMP算法，就必须知道他和我们普通的暴力算法有什么不同之处，其实KMP算法是三个大佬发现的，KMP分别是这3个大佬名字的第一个字母（我们了解一下就可以了），他和普通算法的不同点就在于...，Java语言C语言实现_哔哩哔哩_bilibili https://www.bilibili.com/video/BV1UL411E7M8/?...，Java语言C语言实现_哔哩哔哩_bilibili https://www.bilibili.com/video/BV1UL411E7M8/?
也就是 算法（algorithm） 一个程序除了 算法 和 数据结构 这两个要素外，还应当采用 结构化程序设计方法 进行程序设计，并用某一种 计算机语言 表示。...什么是算法 算法是为了解决问题而执行的一系列步骤。 计算机的算法可以分为两大类别： 数值运算算法 数值运算的目的是求数值解。 非数值运算算法 非数值运算用于事务管理领域（图书检索，人事管理等等）。...算法的目的是为了求解，“解”就是输出 有效性。算法中的每一个步骤都应当能有效地执行，并得到确定的结果 怎么表示一个算法 常用的方法有： 自然语言 流程图 NS图 伪代码 .........流程图表示算法 流程图是用一些图框来表示各种操作， 用图形表示算法，直观形象，易于理解。...image.png 以上面的例子做N-S图 image.png 用C语言表示算法 while循环 #include int main() { int a,i; a
if(n<m){ temp = n; n = m; m = temp; }; p=n*m; // 欧几里德算法 // 100 模 60 余 40 // 60...='\n'){ // 字符 if(c>='a'&&cc>='A'&& c<='Z'){ letters++; // 空格 }else if(c...==32){ space++; // 数字 }else if(c>='0' && c<='9'){ digit++; // 其它 }else{...甲队为a,b,c三人，已队为x,y,z三人，由抽签决定比赛。有人向队员打听比赛的的名单。a说他不和x比，c说他不和y,z比，请编程序找出三队赛手的名单。...='z'){ printf("a--%c\tb--%c\tc--%c\n",i,j,k); // a--z b--x c--y
本文代码采用sklearn扩展库实现，使用线性回归算法解决下面的问题：根据平面上已知3个点的坐标，拟合最佳直线斜率k和截距b，然后根据拟合的结果对给出的x坐标进行预测，得到y坐标。...import linear_model def linearRegressionPredict(x, y): lr = linear_model.LinearRegression() # 拟合...lr.fit(x, y) return lr # 平面上三个点的x轴坐标 x = [[1], [5], [7]] # 平面上三个点的y轴坐标 y = [[3], [100], [120]]...# 根据已知3个点拟合最佳直线的系数和截距 lr = linearRegressionPredict(x, y) # 查看最佳拟合系数 print('k:', lr.coef_) # 截距 print(
一方面，早期的指数级算法虽能精确求解，但面对大规模问题时计算时间过长，难以满足实际需求。另一方面，现代启发式智能算法如遗传算法、模拟退火算法等虽可搜索到可行解，但无法确保解的最优性及准确估计偏离程度。...在此背景下，本复现聚焦于一种基于图论的逐点扩圈算法，该算法为解决平面 TSP 问题提供了新思路，通过独特的图论模型构建与优化策略，致力于在求解精度与计算效率间取得平衡，为 TSP 问题的有效解决开辟新途径...本算法改进思路为逐点确定方式改良最大圈，直至最优。 最外圈确定方法：在离散点集所在平面，确定最外圈点是关键第一步。算法依据点的相对位置关系，将满足特定条件的点纳入最外圈。...通过不断重复路径选择与更新步骤，直至内点集为空，即所有内点均扩充至外圈，此时所得圈即为平面 TSP 问题的最优解。这一迭代过程持续优化路径，逐步逼近全局最优。...如增加点数量提升复杂度测试算法极限；改变坐标范围与分布研究算法对数据分布的适应性，以此全面评估算法性能边界与适用范围，为优化算法和拓展应用提供依据。
摘要：本文主要是对 DOA(波达方向)估计中传统 MUSIC 算法及其改进算法作了简要 的介绍，主要包括了MUSIC算法，求根MUSIC算法，循环MUSIC算法，波束空间MUSIC算法，SMART MUSIC...算法。...于是在原来MUSIC的基础上又诞生了求根MUSIC算法、约束MUSIC算法、波束空间MUSIC算法等。 2 ....2．3求根MUSIC算法： 2．3．1求根MUSIC算法原理 对于阵元间距为d的等距直线阵列，导引向量 的第m个元素可以表示为 则MUSIC谱函数可以写成： 其中 是矩阵C中第L条对角线的元素之和。...假定入射信号为窄带信号，波长为 ，则M维接受信号矢量可以表示为 其中 是阵列方向向量： 从向量 中抽出一个L维的子向量 ( )，有 当满足 时， 当满足 时， 可以证明，向量 的子向量的相关矩阵C满足
直接选择排序 2.2堆排序 三 交换排序 3.1冒泡排序 3.2快速排序 3.3快速排序的优化(非递归） 四 归并排序 4.1归并排序递归版本 4.2归并排序非递归版本 总结 ---- 前言 常见的排序算法如下...时间复杂度：O(N^2) 空间复杂度：O(1)，它是一种稳定的排序算法 稳定性：稳定 1.2希尔排序 希尔排序法又称缩小增量法。..., key+1, right); } 1.空间复杂度 0（lgn） 2.时间复杂度0（n*lgn） 3.3快速排序的优化(非递归） 主要通过数据结构栈来模拟实现类似于二叉树的前序遍历 如果有同学对C语言实现栈不熟悉可以点一下链接...：C源实现数据结构栈 具体代码如下： typedef int STDataType; typedef struct Stack { STDataType* a; int top; // 栈顶 int...,该算法是采用分治法（Divide andConquer）的一个非常典型的应用。
1.插值法的概念 简单的讲，就是根据这个已知的几个点坐标，求解出来一个函数的解析式，这个函数叫做插值函数，求解这个插值函数的方法就是插值法； 2.拉格朗日插值&牛顿插值 这两个都是经典的插值算法，我们在学习这个数值分析课程的时候...，讲解到这个插值算法的时候，一般都会介绍这个拉格朗日和牛顿插值，这个里面有这个差分，差商的相关概念，以及这个一阶差商，二阶差商等等这些，这个都是概念和计算，我们求解都会用到； 但是由于这两个插值方法存在龙格现象...因为这个pchip就是根据这个新的x得到的y，所以这个p代表的就是根据这个new_x得到的y值； 4.三次样条插值 我们直接上题，还是上面的这个类似于正弦函数图像的绘制，我们使用两个方法，查看一下两个插值算法的区别...，因此拟合函数不会经过所有的样本点，而是找到一条曲线，让这个曲线几乎接近所有的样本点，即使有误差也会让这个误差控制的很小； 7.一个拟合的案例介绍 下面这个很多的样本点的数据，我们根据这个现有的样本点去求解出来一个拟合曲线...； 9.如何评价拟合的好坏 这个里面有拟合优度，误差平方和，回归平方和等概念，其中这个拟合优度仅仅对于线性函数适用，不可随意使用，下面写出来了这个拟合优度和SSE和SST的关系： 上面说了这个拟合优度是对于这个线性函数使用的
一、冒泡排序 冒泡排序（英语：Bubble Sort）是一种简单的排序算法。它重复地走访过要排序的数列，一次比较两个元素，如果他们的顺序（如从大到小、首字母从A到Z）错误就把他们交换过来。...; i < len; i++) printf("%d ", arr[i]); return 0; } 二、选择排序 选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法...交换两个变量 { int temp = *a; *a = *b; *b = temp; } */ 三、插入排序 插入排序（英语：Insertion Sort）是一种简单直观的排序算法...;j--) arr[j] = arr[j-1]; arr[j] = temp; } } 四、希尔排序 希尔排序，也称递减增量排序算法...希尔排序是非稳定排序算法。
前言 贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。...贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。...贪心算法和动态规划本质上是对子问题树的一种修剪，两种算法要求问题都具有的一个性质就是子问题最优性(组成最优解的每一个子问题的解，对于这个子问题本身肯定也是最优的)。...贪心算法的定义： 贪心算法是指在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，只做出在某种意义上的局部最优解。...总结 这篇文章我简单介绍了贪心算法，真的只是简单介绍，大佬们可以划走了，但这篇文章对新手还是会有很多帮助的，希望这篇文章可以为广大算法新手们的深入学习打好基础。
洗牌算法 Fisher-Yates洗牌算法是由 Ronald A.Fisher和Frank Yates于1938年发明的，后来被Knuth在书中介绍，很多人直接称Knuth洗牌算法， Knuth大家应该比较熟悉...，《The Art of Computer Programming》作者，算法理论的创始人。...我们现在所使用的各种算法复杂度分析的符号，就是他发明的。 等概率：洗牌算法有些人也称等概率洗牌算法，其实发牌的过程和我们抽签一样的，大学概率论讲过抽签是等概率的，同样洗牌算法选中每个元素是等概率的。...用洗牌算法思路从1、2、3、4、5这5个数中，随机取一个数 [640?...int randX = randNumber/M; int randY = randNumber%M; swap(iX,iY,randX,randY); } 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
算法简介 银行家算法（Banker’s Algorithm）是一个避免死锁（Deadlock）的著名算法，是由艾兹格·迪杰斯特拉在1965年为T.H.E系统设计的一种避免死锁产生的算法。...算法目的 为了了解系统的资源分配情况，假定系统的任何一种资源在任意时刻只能被一个进程使用，任何进程已经占用的资源只能由进程自己释放，而不能由其他进程抢占，当进程申请的资源不能满足时，必须等待。...因此只要资源分配算法能保证进程的资源请求，且不出现循环等待，则系统不会出现死锁。 算法原理 在避免死锁的方法中，所施加的限制条件较弱，有可能获得令人满意的系统性能。...银行家算法的基本思想是分配资源之前，判断系统是否是安全的；若是，才分配。它是最具有代表性的避免死锁的算法。 设进程cusneed提出请求REQUEST [i]，则银行家算法按如下规则进行判断。...安全性检查算法 （1）设置两个工作向量Work=AVAILABLE;FINISH （2）从进程集合中找到一个满足下述条件的进程， FINISH==false; NEED<=Work; 如找到，执行（
100 #include int max[M][M],allocation[M][M],need[M][M],available[M]; int i,j,n,m,r; void testout() //算法安全性的检测
计数排序（Counting Sort） 计数排序是一个非基于比较的排序算法，该算法于1954年由 Harold H. Seward 提出。...它的优势在于在对一定范围内的整数排序时，快于任何比较排序算法。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢“浮”到数列的顶端。...char cs[] = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'a', 'b', 'c'...index]; num = num >> offset; } for (int i = pos; i < length; i++) { printf("%c"
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