Fisher-Yates shuffle 是一种生成有限序列的随机排列的算法——简单地说,该算法可以对序列进行混排.本人能力有限,且懒.不会扒论文去研究该算法在数学上的证明,只能抄袭网上的博客总结一遍的算法的步骤,并分析一下Lodash对该方法的简单实现. 1.原始算法步骤 Fisher ...
Fisher Score的主要思想是鉴别性能较强的特征表现为类内距离尽可能小,类间距离尽可能大。 根据标准独立计算每个特征的分数,然后选择得分最高的前m个特征。缺点:忽略了特征的组合,无法处理冗余特征。 单独计算每个特征的Fisher Score,计算规则: 定义数据集中共有n个样本属于C个类 , , C, 每一类分别包含ni 个样本。如下表 特征 特征 特征 类 样本 样本 样本 样本 样本 上 ...
2021-09-04 21:27 0 173 推荐指数:
Fisher-Yates shuffle 是一种生成有限序列的随机排列的算法——简单地说,该算法可以对序列进行混排.本人能力有限,且懒.不会扒论文去研究该算法在数学上的证明,只能抄袭网上的博客总结一遍的算法的步骤,并分析一下Lodash对该方法的简单实现. 1.原始算法步骤 Fisher ...
的一个问题是,怎么样让一个数组随机排序?上网一查,这也是计算机科学基础问题,也称之为洗牌算法(Shuff ...
回头看酷壳上那篇《一些有意思的算法代码》,在清单上看到第一条是Binomial Heap,回想一下好像是算法导论里刚刚研习过的内容,对,是二项堆,特别想看看具体的实现,点开链接看到满满的注释,顿时幸福洋溢。再看作者,Keith Schwarz,他是一个斯坦福大学计算机科学系的讲师 ...
1.算法 http://en.wikipedia.org/wiki/Fisher%E2%80%93Yates_shuffle 简单的原理如下图所示: 2.原理 总结下,洗牌算法Fisher_Yates的原理就是把从1到n的顺序候选集随机打乱, 做法就是 第1次从1-n的候选 ...
本文在我的上一篇博文 机器学习-特征选择(降维) 线性判别式分析(LDA) 的基础上进一步介绍核Fisher LDA算法。 之前我们介绍的LDA或者Fisher LDA都是线性模型,该模型简单,对噪音的鲁棒性较好,不容易过拟合,但是,简单模型的表达能力会弱一些,为了增加LDA算法 ...
一、分治策略 “分而治之”,大问题能够拆成相似的小问题,记住这些小问题需要具有相似性。而后将小问题的每个解合成为大问题的解。所以说大问题如何拆,小问题如何合并才是这个算法最主要的一个思想。实际上很多算法如贪心算法,动态规划等等都是要求把大问题拆成小问题。而分治算法的重要一点就是要适用于能够 ...
算法设计常见的5种基本技巧,有贪婪算法、分治算法、动态规划、随机化算法和回溯算法。 一.贪婪算法 虽然每次的选择都是局部最优,当在算法结束的时候,其期望是全局最优才是正确的。不过有时,在不同条件与要求下时,最优解的答案可能不止有一个或不一样,而贪婪算法也可以得出一个近似的答案。 1.多处理器 ...
在有向图 G=(V,E) 中,假设每条边 E[i] 的长度为 w[i],找到由顶点 V0 到其余各点的最短值。 ...