摘要：
栈的最基本特点先进后出，本文简单介绍一下用c++写的链式栈 头文件 1 #ifndef LINKEDSTACK_H 2 #define LINKEDSTACK_H 3 4 template<class T> class LinkedStack; 5 6 template<class T> 7 cla 阅读全文
摘要：
上一次的C++链表实现两个单链表的连接不太理想，此次听了一些视频课，自己补了个尾插法，很好的实现了两个链表的连接，当然了，我也是刚接触，可能是C++的一些语法还不太清楚，不过硬是花了一些时间尽量在数据结构中将c++的语言特点表现出来。一开始也是不愿意读c++的数据结构，只是一种挑战心里，不想读着读着 阅读全文
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原理可访问https://www.cnblogs.com/yang901112/p/11674333.html 头文件 源文件 阅读全文
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单链表，用于存储逻辑关系为 "一对一" 的数据，与顺序表不同，链表不限制数据的物理存储状态，换句话说，使用链表存储的数据元素，其物理存储位置是随机的。 结点在存储器中的位置是任意的，即逻辑上相邻的数据元素在物理上不一定相邻。 例如｛1,2,3｝： 线性表的链式表示又称为非顺序映像或链式映像。 各结点 阅读全文
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HMM定义 1）隐马尔科夫模型 (HMM, Hidden Markov Model) 可用标注问题，在语音识别、 NLP 、生物信息、模式识别等领域被实践证明是有效的算法。 2）HMM 是关于时序的概率模型，描述由一个隐藏的马尔科夫链生成不可观测的状态随机序列，再由各个状态生成观测随机序列的过程。 阅读全文
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LDA常见的应用方向： 信息提取和搜索(语义分析)；文档分类/聚类、文章摘要、社区挖掘；基于内容的图像聚类、目标识别(以及其他计算机视觉应用)；生物信息数据的应用; 对于朴素贝叶斯模型来说，可以胜任许多文本分类问题，但无法解决语料中一词多义和多词一义的问题--它更像是词法分析，而非语义分析。如果使用 阅读全文
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关于奇异值分解具体的可以看看这篇博文SVD 奇异值分解(Singular Value Decomposition)是一种重要的矩阵分解方法，可以看做对称方阵在任意矩阵上的推广。 假设A是一个m×n阶实矩阵，则存在一个分解使得： 通常将奇异值由大而小排列。这样，Σ便能由A唯一确定了。 与特征值、特征向 阅读全文
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概率公式 条件概率： 全概率公式： 贝叶斯(Bayes)公式： 例题： 8支步枪中有5支已校准过，3支未校准。一名射手用校准过的枪射击，中靶概率为 0.8用未校准的枪射击，中靶概率为0.3；现从8支枪中随机取一支射击，结果中靶。求该枪是已校准过的概率。 解：G=1为校准过的步枪，G=0为未校准过的步 阅读全文
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虽然学习了机器学习的一些算法，其中涉及的数学知识虽然也能看明白，但是为了加强记忆与理解以及提高对机器学习的认识，特又跟着老师们一起具体学习一下相关的数学知识，当然了刚考完研或者数学专业的孩子对下面的数学知识还是可以略过的。 首先了解什么是机器学习 对于某给定的 任务T，在合理的性能度量方案P的前提下 阅读全文
摘要：
贝叶斯网络描述： 1）贝叶斯网络(Bayesian network)，又称信念网络(Belief Network)，或有向无环图模型(directedacyclic graphical model)，是一种概率图模型，是一种模拟人类推理过程中因果关系的不确定性处理模型，其网络拓朴结构是一个有向无环图 阅读全文