AES加解密算法：原理、应用与安全性解析
一、AES算法简介 AES，全称Advanced Encryption Standard，即高级加密标准，是由美国国家标准与技术研究院（NIST）在2001年发布的。它旨在取代早期的数据加密标准（DES），并提供更高的安全性。AES算法是一种对称加密算法，即加密和解密使用相同的密钥。 AES支持多种密钥长度，最常见的是128位、192位和256位。密钥长度越长，加密强度越高，相应...
【数据结构与算法】使用单链表实现队列：原理、步骤与应用
一、引言 队列的概念 队列（Queue）是一种特殊类型的线性数据结构，它遵循特定的操作顺序。队列的基本操作通常是在一端添加元素（称为入队或enqueue），在另一端移除元素（称为出队或dequeue）。这种操作特性使得队列符合“先进先出”（FIFO, First In First Out）的原则。 基本概念： 先进先出（FIFO）原则...
【数据结构与算法】使用数组实现栈：原理、步骤与应用
一、引言 栈（Stack）是什么？ 栈是一种后进先出（LIFO, Last In First Out）的数据结构。 栈是一种只能在一端进行插入和删除操作的线性表。 允许进行插入和删除操作的一端称为栈顶（top），另一端称为栈底（bottom）。 栈中没有元素时，称为空栈。 栈的基本操作包括：push（入...
KNN算法原理及应用（二）
KNN算法原理及应用（一）+https://developer.aliyun.com/article/1544027?spm=a2c6h.13148508.setting.22.1fa24f0eRBJGs5 数据集划分 不能将所有数据集全部用于训练，为了能够评估模型的泛化能力，可以通过实验测试对学习器的泛化能力进行评估，进而做出选择。因此需要使用一个测试集来...
KNN算法原理及应用（一）
理解KNN 算法原理 KNN是监督学习分类算法，主要解决现实生活中分类问题。 根据目标的不同将监督学习任务分为了分类学习及回归预测问题。 监督学习任务的基本流程和架构： （1）首先准备数据，可以是视频、音频、文本、图片等等 （2）抽取所需要的一些列特征，形成特征向量（Feature Vectors）。 ...
【算法】深入浅出爬山算法：原理、实现与应用
爬山算法是一种简单且常用的优化算法，它通过不断地选择局部最优解来逼近全局最优解。尽管其简单易实现，但在处理某些复杂问题时，爬山算法也存在一些局限性。本文将介绍爬山算法的基本原理、实现步骤以及其优缺点，并讨论如何在实际应用中提高其性能。 爬山算法的基本原理 爬山算法的核心思想是从一个初始解出发，反复移动到邻域中的更优解，直到达到某个终止条件。其过程类似于登山，目标是尽可能地往高处攀...
【机器学习】深入探索机器学习：线性回归算法的原理与应用
1. 引言 线性回归算法是一种在机器学习中广泛应用的预测性分析方法。其核心概念在于建立因变量（或称为目标变量、响应变量）与自变量（或称为特征、预测变量）之间的线性关系模型。简单来说，线性回归试图通过找到一条最佳的直线（在二维空间中）或一个超平面（在高维空间中），来最小化预测值与实际值之间的误差 ...
机器学习算法原理与应用：深入探索与实战
一、引言 在当今的信息时代，机器学习（Machine Learning, ML）已经成为推动科技发展的重要引擎。从自动驾驶汽车到智能语音助手，从个性化推荐系统到金融风险控制，机器学习无处不在，它的应用已经深入到我们生活的方方面面。本文将深入探讨机器学习算法的原理，并结合实际应用案例，展...
【Python机器学习专栏】层次聚类算法的原理与应用
在数据挖掘和机器学习领域，聚类是一种探索性数据分析的常用技术，旨在将数据集中的样本划分为若干个不相交的子集，每个子集称为一个“簇”，使得同一个簇内的样本之间相似度较高，而不同簇的样本相似度较低。层次聚类算法作为一种重要的聚类分析方法，因其不需要预先指定簇的数量，且能够生成数据集的层次结构...
【Python机器学习专栏】集成学习算法的原理与应用
在机器学习领域，集成学习（Ensemble Learning）是一种强大的技术，它通过组合多个基学习器（base learners）的预测结果来提高整体预测的准确性。集成学习不仅在分类问题中表现出色，而且在回归、聚类等其他机器学习任务中也具有广泛的应用。本文将介绍集成学习算法的基本原理，...
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