tails/49934993 python Gui 学习 Tkinter 代码很简单，练练手，这儿记录一下，如果以后需要用到python Gui可以深入学习。 代码 import Tkinter

#号，中文注释  #_*_ coding:UTF-8 _*_ 7 PYTHON不强制使用分号 8 PYTHON类型 1） 整型 分别为布尔型（0：FALSE，1：TRUE），长

本文主要介绍logistic回归相关知识点和一个手写识别的例子实现 一、 logistic回归介绍： logistic回归算法很简单，这里简单介绍一下： 1、和线性回归做一个简单的对比

/49337323 引言 ：逻辑回归是最简单的机器学习模型，常常应用于各种简单的任务中。这里记录逻辑回归的背景以及学习方法，权当自己的学习记录总结。 逻辑回归 ：首先，它不是一个回归模型，而是一个分类模型，它是被用来做分类的。

DEAP是一个python遗传算法框架，这里是它的简介。 DEAP documentation 今天整理一下DEAP的概览，大体了解一下它的流程。初学，不严谨，仅作为自己的备忘学习笔记。 一. Types

数。 关键问题： 分析模式字符串，得出 部分匹配值数组。 原理参考 此处 。 具体实现： #include #include #include

const string &T) { //利用模式串T的next函数求T在主串S中的个数count的KMP算法 //其中T非空， vector next(T.size()); NEXT(T, next);

作用。相比数组来说有更多的灵活性， 本文就简单的用链表实现一下栈，栈的最大的特点就是后进先出，队列是先进先出，两者不太一样，本文将简单的用OC实现栈。 Node定义: @interface Node

/** * A*搜索算法，A星算法。 * 这是一种在图形平面上，有多个节点的路径，求出最低通过成本的算法。 * 常用于游戏中的NPC的移动计算，或在线游戏的BOT的移动计算上。 * 该算法像Dijkstr

简单蚁群算法的实现 　　很久没有写博客了，一直都在忙着网站和论文的事，最近看了几篇蚁群算法的论文挺有意思的，总结了一下写成一篇论文附上重要部分的代码，顺便也完成了遗传算法的课程报告，有兴趣的朋友可以看看。

c); } } } 12 Hanoi2Colors Hanoi2Colors是由河内塔演变而来的一种算法。 Java代码 public class Hanoi2Colors { public static

rightNode) { this.rightNode = rightNode; } } 统计方法实现如下： public static Map statistics(char[]

跳表是平衡树的一种替代的数据结构，但是和红黑树不相同的是，跳表对于树的平衡的实现是基于一种随机化的算法的，这样也就是说跳表的插入和删除的工作是比较简单的。 下面来研究一下跳表的核心思想： 先从

ptive boosting）算法 算法优缺点： 优点：泛化错误率低，易编码，可用在绝大部分分类器上，无参数调整 缺点：对离群点敏感 适用数据类型：数值型和标称型 元算法（meta algorithm）

map[node.getX()][node.getY()] = -1; } return 1; } // 查找核心算法 private List search(Node sNode, Node eNode)

在文章里只给出了算法代码以及解释，后边的留下了一份中文一份英文的参考博文地址以便深刻理解KMP算法。ps：中文的亲测，解释原理简单易懂。 KMP算法 算法思想 相比蛮力算法，KMP算法预先计算出了一

权重随机算法在抽奖，资源调度等系统中应用还是比较广泛的，一个简单的按照权重来随机的实现，权重为几个随机对象(分类)的命中的比例，权重设置越高命中越容易，之和可以不等于100； 简单实现代码如下：

算法思路： 1. 如果是奇数幂，x * p(x,n-1) 2.如果是偶数幂，p(x , n/2) * p (x, n/2) 3. 如果n=0 ，返回1 时间复杂度  ： O(logN)

清华大学大数据研究中心机器学习研究部长期致力于迁移学习研究。近日，该课题部开源了一个基于 PyTorch 实现的高效简洁迁移学习算法库：Transfer-Learn。使用该库，可以轻松开发新算法，或使用现有算法。

Foundation（ASF） 旗下的一个开源项目，提供一些可扩展的机器学习领域经典算法的实现，旨在帮助开发人员更加方便快捷地创建智能应用程序。经典算法包括聚类、分类、协同过滤、进化编程等等，并且，在 Mahout