算法 - 随笔分类 - jawide

摘要：损失函数公式推导以及L2正则化假设预测函数为

h

$h$ ，预测函数中出现的所有常量为

Θ

$\Theta$ （常量可能不止一个，所以用大写的来表示）例如

h = a x + b x^{2} + c

$h=ax+bx^2+c$ ，那么

Θ = (a, b, c)

$\Theta=(a,b,c)$ 那么

h_{Θ}

$h_{\Theta}$ 就表示再常量为 \(\Theta 阅读全文

posted @ 2022-03-14 20:06 jawide 阅读(857) 评论(0) 推荐(0) 编辑

基于numpy使用梯度下降法解决简单的线性回归问题

摘要：基于numpy使用梯度下降法解决简单的线性回归问题理论推导使用

y = w x

$y=wx$ 作为目标函数初始化

w

$w$ 为某一个值，然后加上噪点生成一组样本例如初始化

w

$w$ 为100，

x \in [- 10, 10]

$x\in[-10, 10]$ 目的是拟合出一条形如

y = w x

$y=wx$ 的直线让这条直线尽可能的拟合这组阅读全文

posted @ 2022-03-12 13:44 jawide 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑

部分背包-贪心

摘要：例子：背包容量为W=20，有n=3个价值为v={18，15，10}，重量为w={25，24，15}的物品。可以部分选择物品加入到背包中，使得背包中的总价值最大，求每件物品的选择配比解向量x。分析：显然只有将背包填满才能获得最大价值。根据每件物品的单位价值，按照从小到大加入到背包中，就能获得最大价值。递推式：首先按照单位价值的大小从大到小进行排序，存放在uv中。如果将物品i整个... 阅读全文

posted @ 2020-05-16 12:23 jawide 阅读(511) 评论(0) 推荐(0) 编辑

0-1背包

摘要：什么是0-1背包？有n个重量分别为的物品，它们的价值分别为，给定一个容量为W的背包。设向量表示某个物品是否被选入背包中，在满足约束条件的情况下，找出能使取得最大值的解向量X。由于向量X中的每个向量的取值只有0，1，所以该问题被称为0-1背包。分解子问题：设表示将前个物品装入容量为的背包获得的最大价值。如果，则=。就是放不下的话前i个物品放在容量为j的背包中所获得的最大价值等于将前i-1... 阅读全文

posted @ 2020-05-12 16:50 jawide 阅读(212) 评论(0) 推荐(0) 编辑

最长公共子序列(LCS)

摘要：例子：有两个字符序列X={A,B,C,B,D,A,B}, Y={B,D,C,A,B,A}, 则Z1={B,D,A,B}, Z2={B,C,B,A}为X与Y的最长公共子序列，如图：子序列的定义：给定一个序列X={x1,x2,x3,...,xm}, 另一个序列Z={z1,z2,z3,...,zn}, 如果存在一个递增的下标序列{i1,i2,i3,...,ik,...,in}使得x(ik)... 阅读全文

posted @ 2020-05-11 18:40 jawide 阅读(733) 评论(0) 推荐(0) 编辑

深度优先搜索(DFS: Depth First Search)

摘要：深度优先搜索是一种树的遍历方式。与此对应的是广度优先搜索。二叉树的优先搜索：如何把一个数学问题转换为树的深度优先搜索问题：例如：各位数之和为偶数的一个10位二进制数有几个。我们来分析一下这个问题，首先一共有10位数，然后每一位数都只有两种状态0，1 这可以看做是一个深度为10的一个二叉树，然阅读全文

posted @ 2019-12-17 12:10 jawide 阅读(703) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Opencv2+Python3.7实现人脸检测

摘要：Opencv2+Python3.7实现人脸检测在这里我们将调用摄像头，实时的进行人脸检测，并用绿框将你圈起来。使用的是opencv2自带的人脸分类模型。完整代码：其中的文件路径请替换为你电脑中的路径，找不到就搜名字 import cv2 #Opencv2 一个跨平台的计算机视觉库 captu 阅读全文

posted @ 2019-11-25 19:22 jawide 阅读(394) 评论(0) 推荐(0) 编辑

[win32API] 如何使用资源编辑器直接在主窗口上画控件。

摘要：[win32API] 如何使用资源编辑器直接在主窗口上画控件。（以下教程适用于vs2010旗舰版）实际上这是不可能的，因为资源编辑器编辑的窗口只能是对话框，主窗口是不能编辑的，但我们可以使用对话框来代替主窗口，从而假装实现对主窗口的编辑。有两种方法。直接创建一个对话框，不要主窗口创建一个空项阅读全文

posted @ 2019-11-21 15:00 jawide 阅读(711) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python3实现生成和识别二维码

摘要：https://www.jianshu.com/p/dda608dbaca5 阅读全文

posted @ 2019-09-25 08:21 jawide 阅读(784) 评论(0) 推荐(0) 编辑

expected_conditions判断页面元素 EC

摘要：https://www.cnblogs.com/linbao/p/8082293.html 阅读全文

posted @ 2019-09-24 17:48 jawide 阅读(167) 评论(0) 推荐(0) 编辑

加快网页加载 ChromeOptions Python爬虫

摘要：详解ChromeOptions https://blog.csdn.net/xc_zhou/article/details/82415870 阅读全文

posted @ 2019-09-24 13:26 jawide 阅读(192) 评论(0) 推荐(0) 编辑

二分法(折半法)查找数据

摘要：折半查找法也叫二分搜索，是一种在有序数组中查找某一特定元素的搜索算法。搜索过程：计算中点处的元素值，与目标值相比较，从而缩小搜索范围。如此往复。 1 Half(int a[],int left,int right,int target) 2 { 3 int l,r,mid; 4 l=left; 5 阅读全文

posted @ 2019-03-25 15:07 jawide 编辑

鞍点

摘要：鞍点是二维数组中一个特殊的元素，它是本行最大的值，同时又是本列最小的值。鞍点可能不止一个，也可能没有。思路遍历寻找每一行的最大值，找到最大值后，记录其列数，再找其列上的最小值。若最大值，最小值相等，则说明该点为鞍点。简单的鞍点算法假设二维数组每一行，每一列的最值是唯一的，而且只有一个鞍点。阅读全文

posted @ 2019-03-21 18:11 jawide 编辑

魔方阵

摘要：魔方阵阅读全文

posted @ 2019-03-17 21:54 jawide 阅读(2235) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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