华山大师兄

摘要： 概念 TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术。TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜寻引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜寻引擎还会使用基于连结分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序。 原理 在一份给定的文件里，词频 (term frequency,. 阅读全文

摘要： C++中的虚函数的作用主要是实现了多态的机制。关于多态，简而言之就是用父类型别的指针指向其子类的实例，然后通过父类的指针调用实际子类的成员函数。这种技术可以让父类的指针有“多种形态”，这是一种泛型技术。所谓泛型技术，说白了就是试图使用不变的代码来实现可变的算法。比如：模板技术，RTTI技术，虚函数技术，要么是试图做到在编译时决议，要么试图做到运行时决议。 关于虚函数的使用方法，我在这里不做过多的阐述。大家可以看看相关的C++的书籍。在这篇文章中，我只想从虚函数的实现机制上面为大家 一个清晰的剖析。 当然，相同的文章在网上也出现过一些了，但我总感觉这些文章不是很容易阅读，大段大段的代码，没有图. 阅读全文

摘要： 此文转自两篇博文 有修改 序列最小优化算法（英语：Sequential minimal optimization, SMO）是一种用于解决支持向量机训练过程中所产生优化问题的算法。SMO由微软研究院的约翰·普莱特（John Platt）发明于1998年，目前被广泛使用于SVM的训练过程中，并在通行的SVM库libsvm中得到实现。1998年，SMO算法发表在SVM研究领域内引起了轰动，因为先前可用的SVM训练方法必须使用复杂的方法，并需要昂贵的第三方二次规划工具。而SMO算法较好地避免了这一问题。前面最后留下来一个对偶函数最后的优化问题，原式为： -----------------这 阅读全文

摘要： 一、插入排序直接插入排序（Insertion Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，... 阅读全文