A *启发式，高估/低估？
我感到困惑的条款高估/低估。我完全得到如何的A *算法的工作原理，但我不能确定具有高估或低估一个启发式的影响。 时的高估，当你把直接鸟瞰线的平方？为什么会是使算法不正确的？相同的启发式用于所有节点 时的低估，当你把直接鸟瞰线的平方根？为什么是算法还是正确？ 我找不到一篇文章，其中介绍了它很好的疏通，所以我希望有人在这里有一个很好的说明。 解决方案 你高估时，启发式的估计比实际的最终路径开
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AI人工智能
为解决流量免费游戏算法
我最近开始玩流量免费游戏。 连接配色与管道创建一个流程。对所有颜色，并覆盖整个板来解决流动自由每个难题。但要小心，管道将打破，如果他们交叉或重叠！ 我意识到，这只是路径给出点对有条件的，没有两条路径之间的重叠寻找游戏。我感兴趣的是书面的游戏解决方案，但不知道从哪里开始。我想用回溯但对于非常大的电路板尺寸，将具有很高的时间复杂度。 有没有合适的算法能够有效地解决游戏。可以用试探法来解决此问
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＆QUOT;字谜解算器＆QUOT;根据统计数据，而不是一本字典/表？
我的问题是概念上类似于解决字谜，但我不能只用一本字典查找。我试图找到合理的话，而不是真实的话。 我已经创建了一个N-gram模型（目前，N = 2）的基础上一堆文本的信件。现在，由于字母随机序列，我想根据转移概率重排它们成为最可能的序列。我以为我会需要 Viterbi算法当我开始这一点，但我看的更深一些，维特比算法优化基于所述观察到的输出隐藏随机变量的序列。我想，优化输出序列。 有一个著名的算
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最佳性能关键算法求解近邻
我们具有的x，y对的列表。每对重presents在二维空间中的点。我想找到从这个名单的最近点，以一个特定的点XQ，YQ。什么是这个问题的最佳性能关键算法？点Lisp是不会改变的;这意味着我并不需要执行的插入和删除。我只想找到一个目标XQ的近邻，YQ点在此设。 编辑1：感谢所有！由于Stephan202已经猜中，我想重复做;像的功能。一个列表不一定排序（其实我不明白怎么能进行排序？像表2列和y的主
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机器人探索算法
我想设计一个算法的机器人试图找到标志（设置在未知地点），它位于含障碍的世界。机器人的任务是夺旗，并把它带到了他的家基地（其中重presents他的首发位置）。机器人，在每一步，只能看到有限的居委会（他不知道这个世界是如何看起来提前），但他有无限的内存来存储已经访问过的细胞。 我在寻找如何做到这一点有效的方式的任何建议。特别是第一部分;即获得该标志。 解决方案 一个简单的广度优先搜索/深度
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究竟怎样的k-means ++的工作？
我无法完全理解的K均值++算法。我有兴趣究竟如何前k重心采摘（剩下的就像是在原有的K均值）。 是所使用的概率函数基于距离或高斯？ 在同一时间最长远点（从另一个形心）被拾取为新的质心。 我会AP preciate一步步的解释和一个例子。一个在维基百科不够清晰。另外一个很好的注释的源$ C $ C也会有所帮助。如果您使用的是6阵列，那么请告诉我们，哪一个是为了什么。 解决方案 有趣的问题。
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编程技术：如何创建一个简单的纸牌游戏
因为我学习Ruby语言，我越来越接近实际的编程。我想创建一个简单的纸牌游戏。我的问题是不是红宝石为主，但我知道要学习如何解决这个问题，一个真正的面向对象的方法。在我的卡牌游戏，我想有四个玩家，使用标准的甲板52张牌，没有王牌/通配符。在游戏中，我也不会用王牌作为一款双卡，它始终是最高的卡。 那么，我想知道编程问题如下： 我如何排序/随机的扑克牌？有四种类型，每一个具有13个值。最终只能有唯
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如何内容感知填充工作？
在Photoshop中的即将推出的版本有一个叫内容感知填充功能。 此功能将填满一个选择是基于周边图像上的图像的 - 对点可以生成灌木丛和云彩而被无缝与周围的图像 请参阅 http://www.youtube.com/watch?v=NH0aEp1oDOI 为preVIEW Photoshop的功能，我谈论的。 我的问题是： 如何算法此功能的工作？ 解决方案 我的合着者在这里pviousl
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什么是LIBSVM和LibLinear之间的区别
LIBSVM 和的解决方案 在实践中的SMO算法（这两个内核和线性SVM作品）在LIBSVM实现的复杂度为O（n ^ 2）或为O（n ^ 3），而liblinear是O（n），但不支持内核支持向量机。 n是样本中的训练数据集的数目。 因此，对于大中型忘记内核，并使用liblinear（或者看看近似核SVM解算器，如 LaSVM ）。 编辑：在实践中LIBSVM变成为10k采样十分缓慢
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算法的手写识别
有没有具体的算法手写识别？ 该算法应该认识到手写的信。 任何一个可以帮助将pciated提前极大AP $ P $。 感谢您 解决方案 您可以使用遗传算法： 您可以使用贪心点匹配： 我建议阅读本文： 在线和离线手写识别：一个COM prehensive调查
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如何正常化的图像颜色？
在他们的文章中描述维奥拉 - 琼斯物体检测框架（可靠的实时人脸检测由中提琴和琼斯），它是说： 用于培训的所有示例子窗口被方差归一 最小化的不同的照明条件下的效果。 我的问题是，“什么样的工具做了他们使用标准化的图像吗？” 我不是在寻找特定的工具，中提琴和放大器;琼斯使用，但类似的一个，产生几乎相同的输出。我一直在关注很多哈尔培训教程（试图检测手），但尚未能够输出一个很好的检测器（XML）
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模糊分组依据，将类似的词语
这个问题在这里问过 但没有明确的答案就如何“组”的项目。基于difflib的溶液基本上是搜索，对于给定项目，difflib可以返回最相似的单词出名单。但是，这怎么能用于分组？ 我想，以减少 ['猿'，'APPEL'，'苹果'，'桃花'，'小狗'] 到 ['猿'，'APPEL'，'桃花'，'小狗'] 或 ['猿'，'苹果'，'桃子'，'小狗'] 一个想法我想是
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α-β剪枝的极小
我花了一整天试图实现极小没有真正理解它。现在，我想我知道如何极小的作品，但不是α-β剪枝。 这是我的极大极小的理解： 生成的所有可能的行动清单，直到深度限制。 评估如何有利的游戏区域是底部的每个节点。 对于每一个节点，（从底部开始），该节点的分数是最高分的是孩子，如果该层是最大。如果该层为最小，该节点的得分是最低分的是孩子。 执行具有最高的分数，如果你正在尝试到最大，或者移动最低，如
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在遗传算法code排名评选
我需要一个遗传算法（http://www.obitko.com/tutorials/genetic-algorithms/selection.php）code的排名评选方法。 我已创建roullete和锦标赛的选择方法，但现在我需要的排名，我被卡住。 我roullete code是在这里（我用原子结构的遗传原子）： const int的轮盘（常量原子* F） { INT I; 双和，s
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有没有好的办法做到这一点类型的挖掘？
我试图找到最接近在X和Y方向（在最后给定的样本数据集）的空间，我想看看是否有更聪明的办法比我微不足道的（和未经测试）的方法来做到这点。这些点在空间中的情节看起来像下面这样，我试图找到套标志着内部的箱点，即我要找的输出是一组集： 第1组：（1,23），（2,23），（3,23）... 第2组：（68200），（68201），（68203），（68204），（68100），（68101），（6810
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SVM - 硬或软的利润？
给定一个线性可分的数据集，是不是一定最好使用5号硬保证金SVM过软保证金SVM？ 解决方案 我希望软利润率SVM是更好，即使训练数据集是线性可分。其原因是，在硬余量的SVM，单离群可以确定边界，这使得分类过于敏感，在数据中的噪声 在下面的图中，一个红色的异常本质上决定了边界，这是过度拟合的标志 要得到一个什么样的软利润率SVM是干什么的，最好是看它的双重配方，在那里你可以看到它具有相同
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如何以最佳方式解决洪水填充拼图？
我喜欢玩益智游戏，在Flood-It，它可在网上播放： http://floodit.appspot.com/ 这也可以作为一种iGoogle小工具。这样做的目的是为了填补整板用最少数量的连续洪水填充。 我试图写一个程序，可以解决这个难题，优化。什么是解决这个问题的最好方法是什么？理想情况下我想用A *算法，但我不知道什么应该是函数估计的左步数。我没有写它进行了一次深度4蛮力搜索最大化填
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随机投影算法伪code
我想在一个非常稀疏的数据集应用随机预测方法。我发现的文件和教程关于约翰逊Lindenstrauss方法，但他们每个人都充满了方程式，这使得任何有意义的解释给我。例如，在约翰逊Lindenstrauss 不幸的是，从这个文件，我可以不知道有关实施步骤的算法。这是一个长镜头，但是否有任何人谁可以告诉我这个算法的纯英文版本，或者非常简单的伪code？或者，在那里我可以开始去挖掘这个公式？有什么建议么？
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无监督聚类数目不详的集群
我有一个大组向量在3个维度。我需要基于欧几里德距离群集这些使得在任何特定群集中的所有矢量具有彼此小于阈的“T”。之间的欧几里得距离 我不知道集群多少存在。在结束时，有可能是现有单个矢量不属于任何簇的一部分，因为它的欧几里德距离不小于“T”的少的任何空间中的矢量的 什么现有的算法/方法应该用在这里？ 谢谢 阿布舍克小号 解决方案 您可以使用层次聚类。这是一个相当基本的方法，所以有很多可用的
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如何Dijkstra算法和A星比较？
我一直在寻找什么人在马里奥AI比赛一直在做，其中一些已经建立了一些pretty的整洁马里奥机器人利用A *（A星）径处理算法。 （我的问题是，如何做一个明星与Dijkstra算法比较？纵观他们，他们似乎相似。 为什么要使用一个比其他？特别是在路径的游戏环境？ 解决方案 Dijkstra算法是A *的特例（当启发式为零）。
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