2048游戏控制器 1 evaluate 要用程序来处理就得对现实的问题进行量化,用数字来表示.在2048游戏中,我们的输入是一个棋局,让我们输出一个移动方向,这样我们需要对棋局进行量化,即我们要评估棋局的好坏,用一个score来表示,score越大棋局越好,score越小棋局就越差. 玩过2048后就会知道,一个好的棋局会与这几个方面有关系: 1.数据块的单调性 :monotonous 2.空格数:emptys 3.可合并数 :merges 通过计数单调性monotonous.统计空格数emp

大家接触的第一个聚类方法,十有八九都是K-means聚类啦.该算法十分容易理解,也很容易实现.其实几乎所有的机器学习和数据挖掘算法都有其优点和缺点.那么K-means的缺点是什么呢? 总结为下: (1)对于离群点和孤立点敏感: (2)k值选择; (3)初始聚类中心的选择: (4)只能发现球状簇. 对于这4点呢的原因,读者可以自行思考下,不难理解.针对上述四个缺点,依次介绍改进措施. 改进1 首先针对(1),对于离群点和孤立点敏感,如何解决?笔者在前面的一篇博客中,提到过离群点检测的LOF算法,通

这篇长文历时近两天终于完成了,前两天帮网站翻译一篇文章“为什么GNU grep如此之快?”,里面提及到grep速度快的一个重要原因是使用了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该

http://blog.sina.com.cn/s/blog_6472c4cc0102duzr.html 处理器微架构访问Cache的方法与访问主存储器有类似之处.主存储器使用地址编码方式,微架构可以地址寻址方式访问这些存储器.Cache也使用了类似的地址编码方式,微架构也是使用这些地址操纵着各级Cache,可以将数据写入Cache,也可以从Cache中读出内容.只是这一切微架构针对Cache的操作并不是简单的地址访问操作.为简化起见,我们忽略各类Virtual Cache,讨论最基础的Cach

整理日: 2015年2月16日 1. 主要特征 假设文本串text长度为n,模式串pattern长度为m,BM算法的主要特征为: 从右往左进行比较匹配(一般的字符串搜索算法如KMP都是从从左往右进行匹配): 算法分为两个阶段:预处理阶段和搜索阶段: 预处理阶段时间和空间复杂度都是是O(m+sigma),sigma是字符集大小,一般为256: 搜索阶段时间复杂度是O(mn): 当模式串是非周期性的,在最坏的情况下算法需要进行3n次字符比较操作: 算法在最好的情况下达到O(n / m),比如在文本串

这篇长文历时近两天终于完成了,前两天帮网站翻译一篇文章“为什么GNU grep如此之快?”,里面提及到grep速度快的一个重要原因是使用了Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该

本文讲述的是Boyer-Moore算法,Boyer-Moore算法作为字符串搜索算法,兴趣之下就想了解这个算法,发现这个算法一开始还挺难理解的,也许是我理解能力不是很好吧,花了小半天才看懂,看懂了过后就想分享下,因为觉得这个算法真的挺不错的,以前一直以为字符串搜索算法中KMP算很不错的了,没想到还有更好的,Boyer-Moore算法平均要比KMP快3-5倍. 下面是我对该算法的理解,参考了一些关于该算法的介绍,里面每一张图都画的很认真,希望能讲清楚问题,有什么错误.疑问或不懂的地方麻烦大家一定要

机器学习相关的文章太多,选取一篇本人认为最赞的,copy文章中部分经典供自己学习,摘抄至 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/4107357.html#first  示例入门 传统上如果我们想让计算机工作,我们给它一串指令,然后它遵照这个指令一步步执行下去.有因有果,非常明确.但这样的方式在机器学习中行不通.机器学习根本不接受你输入的指令,相反,它接受你输入的数据! 也就是说,机器学习是一种让计算机利用数据而不是指令来进行各种工作的方法.这听起来非常不可思

Atitit.Time base gc 垃圾 资源 收集的原理与设计 1. MRC(MannulReference Counting手动 retain/release/autorelease语句1 2. 自动垃圾回收(GC)1 3. Arc ARC介于自动垃圾回收(GC)和手动内存管理之间.1 3.1. 从各种垃圾收集算法最基本的运行方式来说,大概可以分成三个类型: 1. 引用计数(reference counting):1 3.2. 标记-清扫(mark-sweep)2 3.3. 3. 节点复

K-近邻算法虹膜图片识别实战 作者:白宁超 2017年1月3日18:26:33 摘要:随着机器学习和深度学习的热潮,各种图书层出不穷.然而多数是基础理论知识介绍,缺乏实现的深入理解.本系列文章是作者结合视频学习和书籍基础的笔记所得.本系列文章将采用理论结合实践方式编写.首先介绍机器学习和深度学习的范畴,然后介绍关于训练集.测试集等介绍.接着分别介绍机器学习常用算法,分别是监督学习之分类(决策树.临近取样.支持向量机.神经网络算法)监督学习之回归(线性回归.非线性回归)非监督学习(K-means聚

scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库,这些类库都可以用来做线性回归分析,本文就对这些类库的使用做一个总结,重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景. 线性回归的目的是要得到输出向量\(\mathbf{Y}\)和输入特征\(\mathbf{X}\)之间的线性关系,求出线性回归系数\(\mathbf\theta\),也就是 \(\mathbf{Y = X\theta}\).其中\(\mathbf{Y}\)的维度为mx1,\(\mathbf{X}\)的维度为mxn,而\(\m

聚合 “虚包含” 不明确组合 “实包含” 明确 抽象(abstract)抽象:抽象是通过特定的实例抽取共同特征以后形成概念的过程.它强调主要特征,忽略次要特征.一个对象是现实世界中一个实体的抽象,一个类是一组对象的抽象,抽象是一种单一化的描述,它强调给出与应用相关的特性,抛弃不相关的特征. 忽略掉一个对象或实体的细节而只关注其主质特征的过程:简化功能与格式:帮助用户与对象交互. 封装(encapsulation)封装(encapsulation) —隐藏内部实现隐藏数据和实现:提供公共方法供用户

来源:http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计就是启发式的.在

以下的文章来至http://blog.csdn.net/debugconsole/article/details/8165530,感激这位博主的翻译,可惜图片被和谐了,所以为方便阅读,我重新把图片贴上方便阅读 注:图片来至原文 ------------------------------------------------------以下是内容-------------------------------------------------------------------- MulinB按:

主要特征 1.使用hash函数 2.预处理阶段时间复杂度O(m),常量空间 3.查找阶段时间复杂度O(mn) 4.期望运行时间:O(n+m) 本文地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/p/karp-rabin-algorithm.html,转载请注明源地址. 算法描述 在大多数实际情况下,Hash法提供了避免二次方比较时间的一种简单的方法. 不同于检查文本中的每一个位置是否匹配,只检查模式串和指定文本窗口的相似性似乎更高效. hash函数被用来检查两个字符串的

转载1:A*算法入门 http://www.cppblog.com/mythit/archive/2009/04/19/80492.aspx 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中,对位置的估价是十分重要的.采用了不同的估价可以有不同的效果. 估价函数:从当前节点移动到目标节点的预估费用:这个估计

决策树模型在监督学习中非常常见,可用于分类(二分类.多分类)和回归.虽然将多棵弱决策树的Bagging.Random Forest.Boosting等tree ensembel 模型更为常见,但是“完全生长”决策树因为其简单直观,具有很强的解释性,也有广泛的应用,而且决策树是tree ensemble 的基础,值得好好理解.一般而言一棵“完全生长”的决策树包含,特征选择.决策树构建.剪枝三个过程,这篇文章主要是简单梳理比较ID3.C4.5.CART算法.<统计学习方法>中有比较详细的介绍. 一

注:原文出自Patrick Lester,一稿翻译为Panic.很久以前的老文章了,但我觉得真的非常的经典,想把它完善一下让以后的人能够更好的体会原作者和原翻译的精髓吧.我在此基础上修改了部分译文,更新了部分错误,在此对两位前辈表示最高的致意! 以下是原文: 在看下面这篇文章之前,先介绍几个理论知识,有助于理解A*算法. 启发式搜索:启发式搜索就是在状态空间中的搜索对每一个搜索的位置进行评估,得到最好的位置,再从这个位置进行搜索直到目标.这样可以省略大量无畏的搜索路径,提到了效率.在启发式搜索中

int find(int n,int a[],int l){int low=0;int high=l-1;int middle=0;while(low<high){middle=(low+high)>>1;if(n==a[middle]){printf("%d,%d",n,middle);return 1; }else if(n>a[middle])low=middle+1; elsehigh=middle-1; } return 0; } int main()

Raft 算法是可以用来替代 Paxos 算法的分布式一致性算法,而且 raft 算法比 Paxos 算法更易懂且更容易实现.本文对 raft 论文进行翻译,希望能有助于读者更方便地理解 raft 的思想.如果对 Paxos 算法感兴趣,可以看我的另一篇文章:分布式系列文章--Paxos算法原理与推导 摘要 Raft 是用来管理复制日志(replicated log)的一致性协议.它跟 multi-Paxos 作用相同,效率也相当,但是它的组织结构跟 Paxos 不同.这使得 Raft 比 Pa