kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果;在回归任务中可以使用“平均法”,即将这k个样本 ...
kNN是一种常见的监督学习方法。工作机制简单:给定测试样本,基于某种距离度量找出训练集中与其最靠近的k各训练样本,然后基于这k个“邻居”的信息来进行预测,通常,在分类任务中可使用“投票法”,即选择这k个样本中出现最多的类别标记作为预测结果;在回归任务中可以使用“平均法”,即将这k个样本 ...
1、准备步骤: 1)取 8-bit 的两个素数(质数)p、q 2)n = p * q,计算 n 的欧拉函数 m(表示在小于等于 n 的正整数之中,与 n 构成互质关系的数的个数),当 p 和 q ...
1、基本概念 1)椭圆曲线方程的一般形式:y^2 = x^3 + a*x + b,其中要求满足不等式 4*a^3 + 27*b^2 ≠ 0 例如:y^2 = x^3 + x + 1 mod 23 ...
一. 贝叶斯公式推导 朴素贝叶斯分类是一种十分简单的分类算法,叫它朴素是因为其思想基础的简单性:就文本分类而言,它认为词袋中的两两词之间的关系是相互独立的,即一个对象 的特征向量中每个维度都是相互独立的。例如,黄色是苹果和梨共有的属性,但苹果 和梨是相互独立的。这是朴素贝叶斯 ...
记得在我上初一的时候做过这么一道数学竞赛题,就是求7的222次方的个位数字。当时教材上介绍的解题方法是将222分解成4*55+2,然后算出7的2次方个个位数字即为要算的数值。当时年幼无知的我根本不了解 ...
前面的几篇文章,我们学习了怎么开发WCF应用程序与服务,也学习了如何进行WCF的配置。对于Web Service与WCF服务应用,服务端与客户端的通信是通过收发SOAP Message进行,我们如何有效而快速的获取通信信息呢?这就是本文要介绍的一个工具。 一、TcpTrace实现的基本原理 ...
前言:之前有写过一篇关于LRU的文章链接https://www.cnblogs.com/wyq178/p/9976815.html LRU全称:Least Recently Used:最近最少使用策略,判断最近被使用的时间,距离目前最远的数据优先被淘汰,作为一种根据访问时间来更改链表顺序从而实现 ...
1、准备步骤 1)取大素数 p 和 g(g < p,g 最好是 p 的素根) 注解:若 g 是素数 p 的一个素根,则 g mod p, g^2 mod p , …, g^p-1 mod p ...