原创 距離和相似性度量

1. 計算距離 r語言中使用dist(x, method = "euclidean",diag = FALSE, upper = FALSE, p = 2)來計算距離。 x是樣本矩陣或者數據框。 method表示計算哪種距離。 metho

原创 矩陣相關計算

1. 求逆矩陣及相應對角矩陣 A是可逆矩陣的充分必要條件是︱A︱≠0 【初等變化法求解逆矩陣】 【餘子式求逆矩陣】 一個矩陣A的餘子式(又稱餘因式)是指將A的某些行與列去掉之後所餘下的方陣的行列式。 一個矩陣A的(i, j)代

原创 C++基礎--STL

【向量&雙端隊列】 與數組相似,項都是連續存儲,允許隨機訪問。但大小在程序運行過程中根據需要自動增加。 向量或數組在前面插入或刪除時,時間複雜度爲O(n),雙端隊列爲O(1)。 Vector 1.  數組可以快速初始化,向量不能; 2.

原创 C++基礎--拷貝構造函數

轉自:http://blog.csdn.net/lwbeyond/article/details/6202256 一. 什麼是拷貝構造函數 首先對於普通類型的對象來說,它們之間的複製是很簡單的,例如: [c-sharp] 

原创 hihoCoder--1039:字符消除

描述 小Hi最近在玩一個字符消除遊戲。給定一個只包含大寫字母"ABC"的字符串s,消除過程是如下進行的: 1)如果s包含長度超過1的由相同字母組成的子串,那麼這些子串會被同時消除,餘下的子串拼成新的字符串。例如"ABC

原创 C++基礎--ASSERT斷言

轉自:http://www.cnblogs.com/moondark/archive/2012/03/12/2392315.html  assert是個宏,並且作用並非“報錯”。assert()的用法像是一種“契約式編程”,在我的理解

原创 貝葉斯定理及其應用

轉自:http://www.afenxi.com/post/26926 貝葉斯分析是整個機器學習的基礎框架, 它的思想之深刻遠出一般人所認知的, 我們這裏要從貝葉斯統計說起。 首先談概率,概率這件事大家都覺得自己很熟悉, 叫你說概率

原创 Python學習筆記--Python基礎

本文爲廖雪峯Python教程的學習筆記 具體內容,可參考如下鏈接: http://www.liaoxuefeng.com/ 1. 字符串    字符串是以單引號’或雙引號”括起來的任意文本。”或”“本身只是一種表示方式,不是字符

原创 C++基礎--內聯函數

inline函數 inline關鍵字用來定義一個類的內聯函數,引入它的主要原因是用它替代C中表達式形式的宏定義。 表達式形式的宏定義一例: #define ExpressionName(Var1,Var2) ((Var1)+(Var2))

原创 C++基礎--面向對象

一、        什麼是面向對象?與面向過程有什麼區別? 面向過程就是分析出解決問題所需要的步驟,然後用函數把這些步驟一步一步實現,使用的時候一個一個依次調用就可以了。 面向對象是把構成問題事務分解成各個對象,建立對象的目的不是爲了完成

原创 計算機網絡--七層協議/五層協議

【OSI七層協議】 應用層 與其它計算機進行通訊的一個應用,它是對應應用程序的通信服務的。例如,一個沒有通信功能的字處理程序就不能執行通信的代碼,從事字處理工作的程序員也不關心OSI的第7層。但是,如果添加了一個傳輸文件的選項,那麼字處

原创 機器學習實戰筆記--kNN

本文爲《機器學習實戰》學習筆記 1. 相關數據類型&函數介紹 SciPy 基於Python生態系統提供了數學運算、科學和工程的開源軟件,主要包括基本N維數組包NumPy,科學計算基本庫SciPy library, 用於2D繪圖的M

原创 正則化

正則化防止過擬合,提高模型的泛化能力。 1. 線性迴歸 常見損失函數 可用最小二乘法求得最優解 但如果協方差矩陣不可逆,目標函數最小化導數爲0時有無窮解,無法求得最優解。特別是p > n時,難以求得最優解,也有過擬合問題。

原创 C++基礎--指針和引用

指針和引用的區別 【指針和引用的定義和性質的區別】 1. 指針是一個變量,只不過這個變量存儲的是一個地址,指向內存的一個存儲單元;而引用跟原來的變量實質上是同一個東西,只不過是原變量的一個別名而已。 int a=1; int *p=&a

原创 機器學習實戰筆記--決策樹

本文爲《機器學習實戰》學習筆記 1. 決策樹簡介 決策樹可以從數據集合彙總提取一系列的規則,創建規則的過程就是機器學習的過程。在構造決策樹的過程中,不斷選取特徵劃分數據集,直到具有相同類型的數據均在數據子集內。 1.1 劃分數據集