5.3.3 非加权多网格算法 在本节中，我们将介绍第四种非加权最小二乘相位解包算法。与前三种算法不同，这是一种迭代算法，是第 5.4 节介绍的加权最小二乘相位解包多网格技术的基础。本节开始将详细介绍多网格方法，包括典型多网格算法的伪代码。由于多网格算法是以递归方式自然表达的，因此伪代码将采用递归子程序。然后，我们将介绍一种求解非加权最小二乘相位解包问题的多网格算法。 在介绍多网格技术之前，我们先做一些...

常见分类算法及其应用 一、引言 在机器学习和数据挖掘领域，分类算法是非常重要的一类算法。它们被广泛应用于各种场景，如邮件过滤、金融欺诈检测、疾病预测等。本文将介绍几种常见的分类算法，包括逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机和神经网络，并探讨它们的应用场景和优缺点。 二、逻辑回归 逻辑回归是一种广义的线性模型，它通过将线性回归的输出映射到（0,1）区间，从而解决二分类问题。逻辑回归通过最大似然估计法来...

前言 最近在突然想起一些基础的东西, 向着温故知新, 有了些新的感悟和大家分享一下. 排序算法是数据结构的一个重要组成部分, 当时学习的时候没有少折腾, 这里来看看大佬们怎么运用这些数据结构来构建庞大的计算机体系的. 二叉树是排序算法的一个衍生, 基于二叉树的构建不同, 有完全树, RB树, B+树等. 我们把一颗有序的树压平, 其实就是一个队列. 为啥要有二叉树呢, 其实要从二分查找说起, 我们在...

文章目录 1）数字三角形1：顺推2：逆推 2）最长上升子序列1：线性DP做法2：二分优化 3）最长公共子序列4）最长公共子串5）字符串编辑距离 1）数字三角形 1：顺推 顺推比较需要注意的问题就是边界问题，因为从上往下推每个元素会用到上方元素和左上方元素 对于某一行的最后一个元素，那么上方的元素是没有被初始化的对于某一行的第一个元素，那么左上方的元素是没有被初始化的为了保证这两种情况一定不选择未被初...

    今天给大家分享黏菌优化算法优化CNN-BiLSTM的时序预测，主要从算法原理和代码实战展开。需要了解更多算法代码的，可以点击文章左下角的阅读全文，进行获取哦~需要了解智能算法、机器学习、深度学习和信号处理相关理论的可以后台私信哦，下一期分享的内容就是你想了解的内容~ 代码实战 %% SMA-CNN-LSTM负荷预测% 数据集（列为特征，行为样本数目clcclearload('Train.mat...

3.5 噪音过滤 在本节中，我们将简要讨论相位数据的滤波问题。除了提高信噪比之外，噪声滤波还有助于减少残差的数量，从而大大简化相位解包过程。不过，我们必须注意到一个重要的问题。正如我们在第 1 章中指出的，相位本身并不是信号。它只是信号的一种属性。因此，应该过滤的是信号本身，而不是相位。例如，在提取相位之前，应该在 k× k 窗口中过滤复值 IFSAR 数据。 尽管如此，我们也承认，确实会出现无法再获...

机器学习算法是人工智能领域中的核心组成部分，它们使计算机能够通过数据学习并做出决策或预测。这些算法通常分为几大类，包括监督学习、无监督学习、半监督学习和强化学习。以下是一些常见的机器学习算法及其简要介绍： ### 监督学习算法 1. **线性回归（Linear Regression）**：    - 用于预测连续值输出，通过拟合数据点的最佳直线来建立输入特征和输出结果之间的关系。 2. **逻辑回归（...

文章目录 1）01背包1：二维数组2：一维数组 2）完全背包1：朴素做法2：公式优化3：再优化一维数组 3）多重背包1：朴素做法2：二进制优化3：单调队列优化 1）01背包 1：二维数组 非常熟悉和基础，没什么可讲的 #include<bits/stdc++.h>#define x first#define y second using namespace std; typedef long l...

机器学习——模型融合：Stacking算法 在机器学习中，模型融合是一种常用的方法，它可以提高模型的泛化能力和预测性能。Stacking算法（又称为堆叠泛化）是一种强大的模型融合技术，它通过组合多个基本分类器的预测结果来产生最终的预测结果。本文将介绍Stacking算法的核心思想、基本流程、常见的Stacking方法以及其优缺点，并用Python实现算法并进行结果可视化。 1. Stacking算法...

机器学习——模型融合：Blending算法 在机器学习领域，模型融合（Ensemble Learning）是一种强大的技术，通过结合多个模型的预测结果来提高模型性能。Blending算法是模型融合的一种常见方法，它利用一个或多个基本模型进行预测，然后使用另一个模型（元模型）将这些基本模型的预测结果结合起来。在本文中，将介绍Blending算法的核心思想、基本流程、常见的Blending方法以及其优缺...