在互联网出现之前，“抄”很不方便，一是“源”少，而是发布渠道少；而在互联网出现之后，“抄”变得很简单，铺天盖地的“源”源源不断，发布渠道也数不胜数，博客论坛甚至是自建网站，而爬虫还可以让“抄”完全自动化不费劲。这就导致了互联网上的“文章”重复性很高。这里的

SVD是矩阵分解常用的方法，其原理为：矩阵M可以写成矩阵A、B与C相乘得到，而B可以与A或者C合并，就变成了两个元素M1与M2的矩阵相乘可以得到M。本文所采用的数据是movielens中的数据，且自行切割成了train和test，但是由于数据量较大，没有用

本文实例讲述了Python机器学习k-近邻算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。观察并统计这k个样本的标签，选择数量最大的标签作为这个新数据的标签。kNN算法实施伪代码。有时候，一个简单的kNN算法在良好选择的特征上会有很出色的表现

C4.5算法是在ID3算法上的一种改进，它与ID3算法最大的区别就是特征选择上有所不同，一个是基于信息增益比，一个是基于信息增益。为什么加了这样一个分母就会消除ID3算法倾向于选择取值较多的特征呢？因为特征取值越多，该特征的熵就越大，分母也就越大，所以信息

本文实例讲述了Python实现检测文件MD5值的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。MD5的全称是Message-Digest Algorithm 5，经MD2、MD3和MD4发展而来。MD5算法的使用不需要支付任何版权费用。希望本文所述对大家Pyth

本文实例讲述了Python使用matplotlib绘制多个图形单独显示的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。意思是在一个2行2列共4个子图的图中，定位第1个图来进行操作（画图）。最后面那个1表示第1个子图。更多关于Python相关内容可查看本站专题：《

灰度图像可以被看成拓扑平面,灰度值高的区域可以看出山峰，灰度值低的区域可以看成是山谷。水位升高，不同山谷的水会汇合，为防止不同山谷的水汇合，小在汇合处建立起堤坝。为了减少此影响，opencv使用基于标记的分水岭算法，此算法要设置哪些山谷中的汇合点，哪些不是

上节课使用了SIFT算法，当时这种算法效率不高，需要更快速的算法。在06年有人提出了SURF算法“加速稳定特征”，从名字上来看，他是SIFT算法的加速版本。然而，SURF使用盒子滤波器进行近似，下面的图片显示了这种近似的方法。SURF算法计算关键点的尺度和

Simple Genetic Alogrithm是模拟生物进化过程而提出的一种优化算法。SGA采用随机导向搜索全局最优解或者说近似全局最优解。SGA基本流程如下:

从这一章开始进入正式的算法学习。首先我们学习经典而有效的分类算法：决策树分类算法。决策树用树形结构对样本的属性进行分类，是最直观的分类算法，而且也可以用于回归。决策树的构建不是唯一的，遗憾的是最优决策树的构建属于NP问题。因此如何构建一棵好的决策树是研究的

所谓k-近邻算法KNN就是K-Nearest neighbors Algorithms的简称，它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。一般来说，我们只选择样本数据集中前k个最相似的数据，这就是k-近邻算法中k的出处，通常k是不大于20的整数。我们也可以

对一个节点的遍历有两个阶段，首先是发现，然后是访问。遍历的重要性自然不必说，图中有几个算法和遍历没有关系？！如果我们按照上面的思路一直做下去，我们就得到了一棵树，一棵遍历树，它也是我们遍历的分量的一棵生成树。这里作者举了一个很有意思的例子，一个角色扮演的游

概率论啊概率论，差不多忘完了。贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础――贝叶斯定理。最后，我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。这就是贝叶斯决策理论的核心

本文实例讲述了Python计算斗牛游戏概率算法。分享给大家供大家参考，具体如下：。过年回家，都会约上亲朋好友聚聚会，会上经常会打麻将，斗地主，斗牛。在这些游戏中，斗牛是最受欢迎的，因为可以很多人一起玩，而且没有技术含量，都是看运气。剩下两张牌的和的10的余

本文接上一篇博客python实现的八大排序算法part1，将继续使用python实现八大排序算法中的剩余四个：快速排序、堆排序、归并排序、基数排序。快速排序是通常被认为在同数量级的排序方法中平均性能最好的。已知一组无序数据a[1]、a[2]、……a[n]，

Test No.9: Error: *3.33/0+: divisor cannot be zero. Test No.10: Error: 12+89^7: invalid character: ^实现代码。栈实际上就是一个被限制操作的表，所有的操作只能

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法。分治法的基本思想是：将原问题分解为若干个规模更小但结构与原问题相似的子问题。递归地解这些子问题，然后将这些子问题的解组合为原问题的解。划分的关键是

假设序列元素总共n+1个，则我们需要找n轮，就可以使该序列排好序。在每轮中，我们可以这样做：用未排序序列的第一个元素和后续的元素依次相比较，如果后续元素小，则后续元素和第一个元素交换位置放到，这样一轮后，排在第一位的一定是最小的。这样进行n轮，就可排序。

本文实例讲述了Python实现堆排序的方法。分享给大家供大家参考，具体如下：。堆排序作是基本排序方法的一种，类似于合并排序而不像插入排序，它的运行时间为O，像插入排序而不像合并排序，它是一种原地排序算法，除了输入数组以外只占用常数个元素空间。所谓堆排序的过

相信用python的同学不少，本人也一直对python情有独钟，毫无疑问python作为一门解释性动态语言没有那些编译型语言高效，但是python简洁、易读以及可扩展性等特性使得它大受青睐。工作中很多同事都在用python，但往往很少有人关注它的性能和惯用