十大算法

人人都应该了解的十大算法

我们应该都知道一个著名的公式：程序=算法+数据结构，算法是一个程序的核心，所以今天就给大家介绍一下我们常用的十大算法。1、快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。
这孩子谁懂哈·2020-06-30 15:55

数学建模常用的十大算法

1.蒙特卡罗算法。该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。2.数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB作为工具。3.线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学
影子灬庆·2020-06-30 12:16

数据挖掘与数据分析的区别

百科这里因为没有梯子，暂时用百度百科数据分析：1概念2具体方法3分析方法数据挖掘：1概念2数据挖掘起源3分析方法4九大经验5十大算法结论想尝试自己做一个总结，但是可能自己刚学没多久，这个还是由知乎大牛来做总结吧
xudailong_blog·2020-06-30 03:58

S.P.随机模拟（Python实现）

该方法在上个世纪，是十大算法之一。随机模拟我们可以理解为：让计算机去扔骰子，最基本的在于随机数的生成。逆
姚巨龙·2020-06-29 09:18

ML/DL十大算法

————来自于其他博客机器学习十大算法：决策树（树）朴素贝叶斯分类（概率判断）最小二乘法（线性回归）逻辑回归（logistic）支持向量机（SVM）集成方法（原来是用贝叶斯平均，现在用Bagging、Boosting
星尘逸风·2020-06-29 04:45

前端十大算法

排序算法说明（1）排序的定义：对一序列对象根据某个关键字进行排序；输入：n个数：a1,a2,a3,…,an输出：n个数的排列:a1’,a2’,a3’,…,an’，使得a1’再讲的形象点就是排排坐，调座位，高的站在后面，矮的站在前面咯。（3）对于评述算法优劣术语的说明稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；
啊熙同学·2020-06-29 01:47

编程十大算法

算法一：快速排序算法快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来。快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略来把一个串行（list）分为两个子
WWWWWWWWolf·2020-06-28 15:13

浅谈算法和数据结构: 四 快速排序

快速排序是20世纪科技领域的十大算法之一，他由C.A.R.Hoare于1960年提出的一种划分交换排序。快速排序也是一种采用分治法解决问题的一个典型应用。
weixin_34194317·2020-06-28 13:51

十大排序算法的分析

十大算法比对图（来自尚硅谷）相关术语解释稳定如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；内排序所有排序操作都在内存中完成
归子莫·2020-06-28 06:18

十大排序算法的分析

十大算法比对图（来自尚硅谷）相关术语解释稳定如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面；不稳定如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后a可能会出现在b的后面；内排序所有排序操作都在内存中完成
归子莫·2020-06-27 15:00

kmeans聚类算法及matlab实现

一、kmeans聚类算法介绍：kmeans算法是一种经典的无监督机器学习算法，名列数据挖掘十大算法之一。作为一个非常好用的聚类算法，kmeans的思想和实现都比较简单。
AlexInML·2020-06-27 13:22

如何通俗理解EM算法

如何通俗理解EM算法前言了解过EM算法的同学可能知道，EM算法是数据挖掘十大算法，可谓搞机器学习或数据挖掘的基本绕不开，但EM算法又像数据结构里的KMP算法，看似简单但又貌似不是一看就懂，想绕开却绕不开的又爱又恨
v_JULY_v·2020-06-27 10:19

细数二十世纪最伟大的10大算法

细数二十世纪最伟大的十大算法译者：July二零一一年一月十日------------------------------------参考文献：TheBestofthe20thCentury:EditorsNameTop10Algorithms
v_JULY_v·2020-06-27 10:41

统治世界的十大算法

统治世界的十大算法软件正在统治世界。而软件的核心则是算法。算法千千万万，又有哪些算法属于“皇冠上的珍珠”呢？MarcosOtero给出了他的看法。什么是算法？
沿灬见·2020-06-27 09:17

常见十大算法

优劣术语-稳定性原本a在b前，a=b,排序之后位置任然不变。不稳定性则相反-内排序所有排序都在内存中完成。外排序数据放磁盘，排序通过磁盘内存的数据传输-事件复杂度算法执行耗费的时间-空间复杂度算法执行耗费的内存In/out-place:不占/占额外内存冒泡排序:-比较相邻的元素。如果第一个比第二个大，就交换它们两个-对每一对相邻元素作同样的工作，从开始第一对到结尾的最后一对，这样在最后的元素应该会
fewbadboy·2020-06-27 06:20

周志华《Machine Learning》学习笔记（9）--EM算法

本篇将介绍另一个当选为数据挖掘十大算法之一的EM算法。8、EM算法EM（Expectation-Maxi
努力进行光合作用·2020-06-27 02:03

数据挖掘十大算法--K-均值聚类算法

一、相异度计算在正式讨论聚类前，我们要先弄清楚一个问题：如何定量计算两个可比较元素间的相异度。用通俗的话说，相异度就是两个东西差别有多大，例如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度，这是能我们直观感受到的。但是，计算机没有这种直观感受能力，我们必须对相异度在数学上进行定量定义。设，其中X，Y是两个元素项，各自具有n个可度量特征属性，那么X和Y的相异度定义为：，其中R为实数域。也就是说相异度
流水无Qing·2020-06-27 00:46

数据挖掘十大算法----EM算法（最大期望算法）

概念在统计计算中，最大期望（EM）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（LatentVariable）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据聚类（DataClustering）领域。可以有一些比较形象的比喻说法把这个算法讲清楚。比如说食堂的大师傅炒了一份菜，要等分成两份给两个人吃，显然没有必要拿来天平
流水无Qing·2020-06-27 00:15

数据挖掘十大算法--K近邻算法

k-近邻算法是基于实例的学习方法中最基本的，先介绍基于实例学习的相关概念。一、基于实例的学习。1、已知一系列的训练样例，很多学习方法为目标函数建立起明确的一般化描述；但与此不同，基于实例的学习方法只是简单地把训练样例存储起来。从这些实例中泛化的工作被推迟到必须分类新的实例时。每当学习器遇到一个新的查询实例，它分析这个新实例与以前存储的实例的关系，并据此把一个目标函数值赋给新实例。2、基于实例的方法
流水无Qing·2020-06-27 00:15

数据挖掘算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点

数据挖掘十大算法总结--核心思想，算法优缺点，应用领域，数据挖掘优缺点•分类算法：C4.5,CART,Adaboost,NaiveBayes,KNN,SVM•聚类算法：KMeans•统计学习：EM•关联分析
mishidemudong·2020-06-26 21:04

数据挖掘十大算法（六）：PageRank算法原理与Python实现

参考.PageRank算法--从原理到实现零.PageRank算法简介PageRank算法，即网页排名算法，由Google创始人LarryPage在斯坦福上学的时候提出来的。该算法用于对网页进行排名，排名高的网页表示该网页被访问的概率高。该算法的主要思想有两点：a.如果多个网页指向某个网页A，则网页A的排名较高。b.如果排名高A的网页指向某个网页B，则网页B的排名也较高，即网页B的排名受指向其的网
tensory.online·2020-06-26 18:52

数据挖掘十大算法（二）：K-means聚类算法原理与实现

参考：1.机器学习-KMeans聚类K值以及初始类簇中心点的选取2.K-Means算法的研究分析及改进一、K-means算法原理K-means算法是最常用的一种聚类算法。算法的输入为一个样本集（或者称为点集），通过该算法可以将样本进行聚类，具有相似特征的样本聚为一类。针对每个点，计算这个点距离所有中心点最近的那个中心点，然后将这个点归为这个中心点代表的簇。一次迭代结束之后，针对每个簇类，重新计算中
tensory.online·2020-06-26 18:20

数据挖掘十大经典算法

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
乐姐·2020-06-26 14:49

机器学习之十大算法入门

一、决策树（有监督算法）原理就是条件熵特点：1、只能接受离散特征分类决策树2、准确类不高，可解释性强，可视化3、贪心算法，无法从全局的观点来观察决策树，从而难以调优4、决策树算法可以看成把多个逻辑回归算法集成起来熵：把熵用在集合上，熵越低越好，越低越好做决策。熵越高不确定性越高熵的取值范围是（0,无穷大）计算公式：H(X)=E[I(xi)]=−∑i=1nPilogpiH(X)=E[I(xi)]=−
平原2018·2020-06-26 11:16

『数据挖掘十大算法 』笔记二：SVM-支持向量机

数据挖掘Top10算法支持向量机线性可分支持向量机函数间隔和几何间隔间隔最大化间隔最大化算法支持向量和间隔边界学习的对偶算法线性可分支持向量机学习算法线性支持向量机和软间隔最大化线性支持向量机学习算法非线性支持向量机和核函数核技巧非线性分类问题核函数定义核技巧在支持向量机中的应用正定核常用核函数非线性支持向量机学习算法附录算法分类参考资料相似算法数据挖掘Top10算法C4.5,k-Means,SV
立刻有·2020-06-26 09:40

数据挖掘十大算法(一)：k-近邻算法

1、基本概念k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1967年由CoverT和HartP提出的一种基本分类与回归方法。它的工作原理是：存在一个样本数据集合，也称作为训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每一个数据与所属分类的对应关系。输入没有标签的新数据后，将新的数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较，然后算法提取样本最相似数据(最近邻)的分类标签
南山以南青如山·2020-06-26 00:12

数据挖掘十大算法(九)：PageRank算法原理与实现

一、简介PageRank，又称网页排名、谷歌左侧排名，是一种由搜索引擎根据网页之间相互的超链接计算的技术，而作为网页排名的要素之一，以Google公司创办人拉里·佩奇（LarryPage）之姓来命名。Google用它来体现网页的相关性和重要性，在搜索引擎优化操作中是经常被用来评估网页优化的成效因素之一。假设一个由4个网页组成的群体：A，B，C和D。如果所有页面都只链接至A，那么A的PR（PageR
南山以南青如山·2020-06-26 00:12

数据挖掘十大算法（八）：k-邻近算法（KNN）python和sklearn实现

《机器学习实战》，为了更深的理解经典的数据挖掘算法，我开始了这本书的学习。（我感觉这本书写的代码太复杂而且用了很多python的底层方法）我看了一个大概的思路，然后根据自己的理解（主要pandas数据结构处理数据特征）完成了书上的内容，花了多一点时间，可能整体逻辑没有它严谨，但我是比较容易理解，也能顺便练一下手的（所需数据在这本书下载的文件夹里）。下面开始正文。以及后面使用sklearn来实现KN
不论如何未来很美好·2020-06-25 11:36

数据挖掘十大算法（二）：K-Means、二分K-均值 python和sklearn实现

早在刚接触数据挖掘算法时就已经看过，以及使用过简单的K-均值算法来做聚类，现在为了进一步的掌握该知识，通过机器学习实战又看了一遍，由于相对于其它算法较简单，所以看的也比较快，同时也学习了一下更为强大的二分K-均值算法，该算法建立在K-Means算法上，但难度不大，理论知识也很好理解，所以这里对两者的思路都记录一下。本篇文章主要内容（K-Means原理、二分K-Means原理、基础代码实现、skle
不论如何未来很美好·2020-06-25 11:36

Python数据挖掘入门与实践（四）之Apriori算法推荐电影

一、Apriori算法数据挖掘十大算法之Apriori详解Apriori算法是一种用于关联规则挖掘（Associationrulemining）的代表性算法，关联规则挖掘是数据挖掘中的一个非常重要的研究方向
lazy_wzyuan·2020-06-25 07:30

机器学习十大算法之SVM

一、概述支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，属于监督学习的方法，广泛用于统计分类以及回归分析。它是在特征空间上的间隔最大的线性分类器，支持向量机还包括核技巧，从而使该模型可以使用于非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为求解凸二次规划的问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。二、算法原理1、线性分类器这里我们需要了解一个很重要的分类标准，Logistic回归。给定一
zlinxi·2020-06-25 06:40

机器学习十大算法之贝叶斯算法

一、概述贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。贝叶斯分类器的分类原理是通过先验概率，利用贝叶斯公式计算出后验概率，选择最大后验概率所对应的分类结果。二、算法1、原理首先，我们需要了解条件概率，基本公式为：其中P(A|B)表示在B发生的情况下A发生的可能性。贝叶斯定理是关于随机事件A和B的条件概率，有时候我们很容易得出P(A|B),P(B|A)则很难直接得
zlinxi·2020-06-25 06:08

机器学习十大算法之k-means

一、概述k-means算法是一种聚类算法，聚类是指根据相似性原则，将具有较高相似度的数据对象划分在同一类簇，将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇。聚类是一种无监督的过程，即待处理对象未经过任何先验知识。在k-means算法中，k是指类簇的个数，means是指簇内数据对象的均值。k-means算法是一种基于划分的聚类算法，以距离作为数据对象间相似性度量的标准，即数据对象间的距离越小，则它们的相似
zlinxi·2020-06-25 06:08

机器学习十大算法之Apriori

一、概述Apriori算法是常用的挖掘数据关联规则的算法，该算法用来找出数据值中频繁出现的数据集合，通过找出这些集合的模式来帮助我们做一些决策。二、相关问题1、首先通过一个例子来讲解Apriori算法。购物篮分析：引发性例子Question：哪组商品顾客可能会在一次购物时同时购买？关联分析Solutions：1）：经常同时购买的商品可以摆近一点，以便进一步刺激这些商品一起销售。2）：规划哪些附属商
zlinxi·2020-06-25 06:08

数据挖掘十大经典算法之apriori算法&源代码

2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.不仅仅是选中的十大算法
liema2000·2020-06-24 04:36

当今世界最受人们重视的十大经典算法

如果，一定要投票选出你最看重的十大算法，你会作何选择列?最近，有人在StackExchange上发起了提问，向网友们征集当今世界最为经典的十大算法。
iteye_21202·2020-06-23 19:24

主宰计算机时代的十大算法，你熟悉几个？

姓名：徐娇学号：17011210547转自http://mp.weixin.qq.com/s/dY3b_KyAKcmXnT0SdfnKsw【嵌牛导读】如果对算法有所了解，读这篇文章时你可能会问“作者知道算法为何物吗?”，或是“Facebook的‘信息流’(NewsFeed)算是一种算法吗?”，如果“信息流”是算法，那就可以把所有事物都归结为一种算法。本人才疏学浅，接下来我试着解释一下算法是什么，又
徐Jiao·2020-06-23 16:39

程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大系列集锦

转载程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、机器学习5大系列集锦作者：v_JULY_v分类专栏：经典算法研究程序员编程艺术微软面试100题系列机器学习十大算法系列程序员面试、算法研究、编程艺术、红黑树、
青木宫·2020-06-23 02:16

《数学建模》

数学建模中十大算法实现步骤与代码-CSDN博客https://blog.csdn.net/lemaden520/article/details/77931930数学建模算法总结（一）-CSDN博客https
bellediao·2020-06-22 17:26

机器学习 之 十大算法

英文原文：The10AlgorithmsMachineLearningEngineersNeedtoKnow毫无疑问，机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书
arsaycode·2020-06-22 15:55

【机器学习算法】手动Python实现KNN分类算法，并用iris数据集检验模型效果

查找离待测样本点最近的K个训练样本点的类型6、找出数量最多的类7、写成自定义函数二、鸢尾花（iris）数据集测试1、导入包2、导入数据，划分数据集3、调用写好的KNN函数，并计算查准率、查全率和混淆矩阵KNN是机器学习十大算法之一
紫雪凝香·2020-06-22 07:53

zz The Ten Classical Algorithms in Data Mining

2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,NaiveBayes,andCART.不仅仅是选中的十大算法
Skai_CSDN·2020-06-22 05:29

数据科学家常用的十大机器学习算法，都在这了！

导语：本文列出了数据科学家使用的十大机器学习算法，并且介绍了这十大算法的特点，供各位机器学习的新人们更好地理解和应用。
嵌入式资讯精选·2020-06-21 19:57

数学建模算法汇总

马上参加一个建模比赛，先来恶补一下建模知识；数学建模中十大算法实现步骤与代码-CSDN博客https://blog.csdn.net/lemaden520/article/details/77931930
weixin_43107805·2020-06-21 13:52

机器学习之ID3算法原理

最近在学习机器学习十大算法，参考了许多博客,然后自己整理了一下。机器学习中，决策树是一个预测模型；他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。
Betty Kudo·2020-06-21 12:51

数据挖掘案例分析（1）－Apriori算法

学习资料来源，《数据挖掘十大算法》－清华大学和《数据挖掘实用案例分析》－机械工业出版社。案例：商业零售业中的购物篮分析一、挖掘目标的提出零售商的问题：销售什么样子的
supereastsnow·2020-06-21 08:55

数据挖掘十大算法--Apriori算法

一、Apriori算法概述Apriori算法是一种最有影响力的挖掘布尔关联规则的频繁项集的算法，它是由RakeshAgrawal和RamakrishnanSkrikant提出的。它使用一种称作逐层搜索的迭代方法，k-项集用于探索（k+1）-项集。首先，找出频繁1-项集的集合。该集合记作L1。L1用于找频繁2-项集的集合L2，而L2用于找L2，如此下去，直到不能找到k-项集。每找一个Lk需要一次数据
流水无Qing·2020-06-21 08:58

iOS 算法~十大算法基础总结

联系人:石虎QQ:1224614774昵称:嗡嘛呢叭咪哄QQ群:807236138群称:iOS技术交流学习群算法一：快速排序算法:快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序n个项目要Ο(nlogn)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快，因为它的内部循环（innerloop）可以在大部分的架构上很有
石虎132·2020-06-21 07:21

数据挖掘十大算法（一）：决策树算法 python和sklearn实现

学完到第三章——决策树，python代码实现的仅是ID3算法，sklearn为优化过的C4.5，这里做一个详细的总结包括（原理、代码、可视化、scikit-learn实现），皆为亲自实践后的感悟。以下进入正文。早前简单了解了决策树的原理，然后为了尽快使用便没有深究直接使用sklearn实现，虽然sklearn使用起来极其极其的方便，但是我还是想理解到其中的代码实现机制以及一些数学知识，所以在《机器
不论如何未来很美好·2020-06-21 05:40

[转]从决策树学习谈到贝叶斯分类算法、EM、HMM

经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然，这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题，只是因为我的简历上写了句：熟悉常见的聚类&分类算法而已)，而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入，故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用
dmqkt22626·2020-06-21 01:48
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