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一文带你入门图论和网络分析

简介 俗话说一图胜千言。但是“图”(Graph)说的远不止于此。以图形式呈现的数据可视化能帮助我们获得见解,并基于它们做出更好的数据驱动型决策。 但要真正理解图是什么以及为什么使用它们,我们需要理解一个称为图论(Graph Theory)的概念。理解它可以使

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网络流问题,及其代码

之前的一个学习一直在看图像分割的部分内容,基于交互的图像分割基本都是用图割的算法,全自动的图割算法也有最小生成树的改进算法。 现在想写点东西,从算法 的最本质问题,图论中的网络流问题开始,做个总结,也算是对知识的一个回顾。   网络最大流,增广路,残留网络,

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想了解概率图模型?你要先理解图论的基本定义与形式

图论一直是数学里十分重要的学科,其以图为研究对象,通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里,我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此,如果我们将图中的结点作为随机变量,连接作为相关性关系,那么我们就能构造出图模型,并期望解决这一问题。本

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想了解概率图模型?你要先理解图论的基本定义与形式

图论一直是数学里十分重要的学科,其以图为研究对象,通常用来描述某些事物之间的某种特定关系。而在机器学习的世界里,我们希望从数据中挖掘出隐含信息或模型。因此,如果我们将图中的结点作为随机变量,连接作为相关性关系,那么我们就能构造出图模型,并期望解决这一问题。本

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基于图论的立体匹配方法研究----绪论

绪论 计算机视觉是一门通过研究使用计算机来模拟人的视觉系统的学科。“一图胜千言”,人类对于图像中的信息感知效率远超文字等其他媒介,人类获取的信息总量中更是有高达80%依靠视觉系统[1]。相对于人类高效的图像信息提取能力,计算机在图像信息的理解上仍然效率低下。

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啤酒与尿布,咩叔原创基于图论简单到爆的实时关联性算法

整天说数据库有点腻歪,今天换个话题,讲讲关联性算法。本文首先简单介绍一下经典的apriori及其改进算法FP Growth,最后介绍一下当年咩叔写论文时候琢磨出的一个利用图论实现的在线实时计算的“图权重算法”。 说到算法…道友请留步,请留步…… 老夫知道少侠

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数学建模需掌握的知识总纲

数学建模需要掌握许多知识,这里我列出总纲: 学建模中的算法 穷举法 神经网络 模拟退火 遗传算法 图论算法 蒙特卡洛算法 所需基础知识 高等数学 线性代数(矩阵加减乘除) 概率论与数理统计(概率论,参数估计,假设检验,回归分析) 评价 AHP模型(层次分析)

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流形学习概述

数据降维问题 在很多应用中,数据的维数会很高。以图像数据为例,我们要识别32x32的手写数字图像,如果将像素按行或者列拼接起来形成向量,这个向量的维数是1024。高维的数据不仅给机器学习算法带来挑战,而且导致计算量大,此外还会面临维数灾难的问题(这一问题可以直

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