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搜索关键字:线性    ( 14927个结果
线性表(链式存储结构)
链式与顺序结构的最大区别在于,插入或删除操作需要移动大量元素。 链表类型:单链表,循环链表,双向链表。 单链表的组成:每个数据元素内包括两个域:数据域和指针域。 单链表的创建方式有两种:一种是头插法和尾插法。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typede ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 18:07:18    阅读次数:0
面向对象详解
面向对象 面向过程 & 面向对象 **面向过程:**第一步做什么,第二步做什么...(线性思维) 面向过程适合处理一些较为简单的问题 **面向对象:**分类的思维分类,思考问题首先会解决问题需要哪些分类,然后对这些分类进行单独思考。最后,才对某个分类下的细节进行面向过程的思索。 面向对象适合处理复杂 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-30 17:31:29    阅读次数:0
【手写数字识别】基于matlab RBF手写数字识别【含Matlab源码 471期】
一、简介 RBF神将网络是一种三层神经网络,其包括输入层、隐层、输出层。从输入空间到隐层空间的变换是非线性的,而从隐层空间到输出层空间变换是线性的。流图如下: RBF网络的基本思想是:用RBF作为隐单元的“基”构成隐含层空间,这样就可以将输入矢量直接映射到隐空间,而不需要通过权连接。当RBF的中心点 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 21:03:11    阅读次数:0
【手写数字识别】基于matlab Fisher分类手写数字识别 【含Matlab源码 505期】
一、简介 Fisher分类器用于解决二类线性可分问题。 Fisher准则基本原理:找到一个最合适的投影轴,使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远,而每一类样本的投影尽可能紧凑,从而使分类效果为最佳。 例如上图中:通过将方块点和圆点向w1投影,然后再在设置合适的阈值即可将方块和圆点分离。 二、源代码 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 20:33:06    阅读次数:0
List<T>集合实现二叉查找算法
1.需求 如果需要在集合中匹配出某个元素的序列,并返回这个元素在集合中出现的次数。 2.线性方式 在没有更好的算法策略之前,我们通常实现的方式如下: 1 List<string> dataList = new List<string>() { "张三","李四", "李四", "李四", "李四", ...
分类:编程语言   时间:2021-06-28 19:25:54    阅读次数:0
STL----set和vector内的指针使用和一些函数
set内是一颗红黑树,好像我以后也是要学的 注意set是会自动排序的,但是你根本找不到每一个数的排名 因为,set没这个功能,开一个数组记录一下就好了 所以我们现在有这么几个函数 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define re regi ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 18:30:07    阅读次数:0
基本数据结构实现--顺序表
顺序表是线性表的实现方式之一,其特点是逻辑上相邻的元素在物理上也相邻。顺序表一般使用数组实现。因此顺序表可以随机访问,时 间复杂度为O(1)。但插入和删除元素时,由于线性表的有序性,要移动大量元素,时间复杂度为O(n). 本代码拟使用动态分配空间的方式存储顺序表元素。 一个顺序表结构类型如下: 1 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-28 17:56:32    阅读次数:0
手撸机器学习算法 - 逻辑回归
系列文章目录: 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 逻辑回归 算法介绍 今天我们一起来学习使用非常广泛的分类算法:逻辑回归,是的,你没有看错,虽然它名字里有回归,但是它确实是个分类算法,作为除了感知机以外,最最最简单的分类算法,下面我们把它与感知机对比来进行学习; 从决策边界上看 感知 ...
分类:编程语言   时间:2021-06-24 18:35:36    阅读次数:0
C调用Matlab线性规划DLL二次开发封装DLL
一、Matlab线性规划函数 调用形式: [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA] = linprog( F,A,B,Aeg,Beq,LB,UB)%目标函数为最小值 [X,FVAL,EXITFLAG,OUTPUT,LAMBDA] = linprog(-F,A,B,Aeg,Beq ...
分类:其他好文   时间:2021-06-23 16:50:02    阅读次数:0
机器学习sklearn(十一): 数据处理(六)非线性转换
有两种类型的转换是可用的:分位数转换和幂函数转换。分位数和幂变换都基于特征的单调变换,从而保持了每个特征值的秩。 通过执行秩变换,分位数变换平滑了异常分布,并且比缩放方法受异常值的影响更小。但是它的确使特征间及特征内的关联和距离失真了。 幂变换则是一组参数变换,其目的是将数据从任意分布映射到接近高斯 ...
分类:其他好文   时间:2021-06-19 19:31:43    阅读次数:0
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