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电子科技大学:《算法设计与分析 Algorithms Design and Analysis》课程教学资源(课件讲稿)第三章 动态规划 Dynamic Programming
文档格式:PDF 文档大小:2.73MB 文档页数:160
理解动态规划算法的概念 掌握动态规划算法的基本要素 最优子结构性质 重叠子问题性质 掌握动态规划算法的设计方法 找出最优解的性质,并刻划其结构特征 递归地定义最优值 以自底向上的方式计算出最优值 根据计算最优值时得到的信息,构造最优解 通过应用范例学习动态规划算法设计策略 矩阵连乘问题 (Matrix-Chain Multiplication) 最长公共子序列问题 最大子段和问题 Maximum Sub-Sequence Sum 凸多边形最优三角剖分问题 Optimal Triangulation of a Convex Polygon 图像压缩问题 0-1背包问题(0/1 Knapsack Problem) 最优二叉查找树 (Optimal Binary Search Tree)
关于数据分类的一个新的有效算法
文档格式:PDF 文档大小:439.83KB 文档页数:6
本文提出了一种新的分类算法,该算法特别适用于分类元素关键字值重复性较高的元素集。新算法采用了我们称之为单指针队列移动的思想,通过扫描全部元素一遍或二遍便将其分类完。当对关键字值仅有M种的共N个元素分类时,新算法的排序效率,即总的比较次数为O(N LOG2M),元素总移动次数为O(MN),所需附加空间为M个指针单元和M个存关键字值单元。在极端情况下,即M与N相等时,以上时空效率的形式不改变。约定:若元素a和b具有相同的关键字值,则称元素a和b是同类元素。反之,亦然
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)隐马尔科夫算法
文档格式:PDF 文档大小:1.37MB 文档页数:75
隐马尔科夫模型的定义 HMM模型的三个基本问题 EM算法 前向后向算法 鲍姆-韦尔奇算法 维比特算法
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)分类算法(朱钦圣)
文档格式:PDF 文档大小:2.1MB 文档页数:92
01 分类算法的问题描述 02 KNN算法 03 SVM算法 04 神经网络算法
电子科技大学:《数据分析与数据挖掘 Data Analysis and Data Mining》课程教学资源(课件讲稿)聚类算法
文档格式:PDF 文档大小:1.46MB 文档页数:41
1、聚类算法简介 2、K-means算法 3、DBSCAN算法 4、层次聚类算法
海南大学:《C语言程序设计》课程电子教案(PPT教学课件)第二章 程序的灵魂—算法
文档格式:PPT 文档大小:2.19MB 文档页数:50
2.1 算法的概念 2.2 算法的举例 2.3 算法的特性 2.4 怎样表示一个算法 2. 5 结构化程序设计方法
湘潭大学:《计算机算法设计与分析》课程教学资源(PPT课件讲稿)第三章 贪心算法
文档格式:PPT 文档大小:118KB 文档页数:28
贪心算法的特点 贪心算法总是作出在当前来看是最好的选择 就是说,贪心算法并不从整体最优上来考虑 ,所作出的选择只是某种意义上的局部最优 选择
对外经济贸易大学:《管理会计》课程授课教案(课件讲稿)第二章 产品成本计算的基本方法
文档格式:PDF 文档大小:3.77MB 文档页数:93
第一节 成本的概念、分类和成本会计系统 一、成本的概念 二、成本按经济用途分类 三、按对成本对象的可追溯性分类 四、成本的其他分类 五、成本会计系统及成本对象 第二节 分批成本计算法 第三节 分步成本计算法 一、分步成本计算法的含义 二、分步成本计算法的特点 三、分步法的成本结转 四、分步成本计算法的计算步骤 五、生产成本在已完工产品和在制品之间的分配方法 六、约当产量法
《C语言程序设计》课程电子教案(PPT课件讲稿)第4章 算法控制结构
文档格式:PPT 文档大小:2.1MB 文档页数:187
本章要求: ❖ 掌握C语句、C语言程序的结构关系; ❖ 理解算法及算法的表示; ❖ 掌握顺序结构程序设计 ❖ 掌握选择控制语句——if语句、switch语句以及他们的嵌套应用; ❖ 掌握循环控制语句——for语句、while语句、do…while语句以及他们的嵌套应用; ❖ 掌握break语句、continue语句的应用; ❖ 能够运用3种结构进行综合程序设计。 4.1 C语句结构 4.2 算法及算法的表示 4.3 顺序结构 4.4 选择结构 4.5 循环结构 4.6 其它控制语句 4.7 应用程序举例
基于定量关联规则树的分类及回归预测算法
文档格式:PDF 文档大小:340.78KB 文档页数:7
为了解决基于Apriori的分类关联规则算法挖掘数值型数据时效率和准确率偏低的问题,提出基于定量关联规则树的分类及回归预测算法.采用改进的定量关联规则算法挖掘数值型数据生成关联规则库,并基于关联规则树结构实现分类及回归预测.研究结果表明:改进的Apriori定量关联规则挖掘算法提高了分类预测的准确率并降低了计算复杂度;而采用关联规则树结构可使分类与回归预测时间明显加快,提高了样本匹配学习的速度
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