LM算法

ATRIA是R中一个快速、精确且近似的最近邻工具箱，它包含两组函数，用于计算数据集的分形或固有维数。该软件包包含实现，这是球树算法系列的一种变体，支持精确和近似的k最近邻和范围搜索。对于在高维空间中不均匀分布的点，ATRIA可能是一个不错的选择。Boxcounting方法将数据集的点合并到D维网格中，并根据点在网格框中的分布来计算各种统计信息。计算不同网格分辨率下的非空盒子的数量可以估算数据集的容量维度。

在信息理论与LM代码课程期间，我编写了多个Matlab/Octave代码片段。这些代码涵盖了互信息计算、信道容量模拟及数值积分等内容，具体如下： assignment01_mutinfo：一个Matlab/Octave函数，给定转换矩阵P和输入符号Px的概率向量，计算并返回互信息I(X; Y)。该函数还提供了多组测试，展示了不同P和Px集合的通道互信息，并输出了3D表面图。 Assignment02_apcap_numint：该脚本用于绘制对足未量化通道、AWGN未量化通道和对足2级量化通道的容量比较。此外，它还包括一个函数，利用不同算法进行确定的数值积分。 Assignment03_noisyap2L：该脚本用于模拟嘈杂环境下的对映体2级传输。 Assignment04_noisyap2LHamm：该脚本使用汉明分组代码，在AWGN通道上模拟对偶2级传输。

Matlab曲率拟合代码LM包装是一款用于拟合线性正向/反向模型和CCA的Matlab例程。此软件包需要Matlab R2019b或更高版本，并已在R2019b和R2020a/b上进行了测试。它实现了脊正则化线性模型，可选择使用不同的L2罚分，例如曲率。该实现提高计算和存储效率，尤其适用于高采样率和大型模型的拟合，或者需要更快通用交叉验证模型的情况。代码包含高级的包装器功能，使用户能够轻松指定输入数据并学习如何使用。快速开始安装，只需将functions文件夹添加到路径中。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

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