算法初探

推荐系统算法初探

序言最近因为PAC平台自动化的需求，开始探坑推荐系统。这个乍一听去乐趣无穷的课题，对于算法大神们来说是这样的：而对于刚接触这个领域的我来说，是这样的：在深坑外围徘徊了一周后，我整理了一些推荐系统的基本概念以及一些有代表性的简单的算法，作为初探总结，也希望能抛砖引玉，给同样想入坑的伙伴们提供一些思路。1.什么是推荐系统？推荐系统是啥？如果你是个多年电商（剁手）党，你会说是这个：如果你是名充满文艺细胞
molsshe·2016-04-05 19:13

算法初探——快速排序

快速排序由C.A.R.Hoare在1962年提出。它的基本思想是：通过一趟排序将要排序的数据分割成独立的两部分，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列。基本思想①先从数列中取出一个数作为基准数；②分区过程，将比这个数大的数全部放到它的右边，小于等于它的数放到它的左边；③再次对左右区间重
Avalon_Y·2016-03-13 16:00

算法初探——查找算法（顺序，折半）

查找排序是比较常用的算法，查找的方法很多这里先介绍两个最简单的查找方法，顺序表查找和折半查找。顺序查找（SequentialSearch）又名线性查找，是最基本的查找技术，它的查找方式为：从表中第一个（或最后一个）开始，最后逐个进行记录的关键字和给定值做比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查表成功，如查表找到第一个记录，若关键字和给定值的比较都不等时，查找不成功。折半查找（BinarySear
Avalon_Y·2016-03-12 10:00

DFS算法初探

DFS即深度优先搜索算法（Depth-First-Search）我的理解就是找一条路一直走到黑，不行就一步步回退。常用递归来实现下面用几道题目进行理解：黑白图像输入一个n*n的黑白图像（1表示黑色，0表示白色），任务是统计其中八连快的的个数，如果两个格子有公共的边或者定点就说他们属于一个八连快。如图中n为6，有三个八连块。题目解析：这里主要讲一下怎么判断某一处的八连块，当找到一个黑点，则继续搜索其
u012348655·2016-02-27 19:00

以洞穴寻宝为例的记忆算法初探

// //标题：地宫取宝 // //X国王有一个地宫宝库。是nxm个格子的矩阵。每个格子放一件宝贝。每个宝贝贴着价值标签。 // //地宫的入口在左上角，出口在右下角。 // //小明被带到地宫的入口，国王要求他只能向右或向下行走。 // //走过某个格子时，如果那个格子中的宝贝价值比小明手中任意宝贝价值都大，小明就可以拿起它（当然，也可以不拿）。 // //当小明走到出口时
laroByo·2016-02-26 22:00

微信红包随机算法初探

本文备份地址：微信红包随机算法初探最近看了一篇文章，讲微信红包随机算法的。感觉很不错，所以自己实现了下，并进行了简单测试。算法算法很简单，不是提前算好，而是抢红包时计算：红包里的金额怎么算？
Coder_Roc·2016-02-20 19:15

感知器算法初探

今天学了感知器算法：PerceptronLearningAlgorithm(PLA)觉得自己应该回去重新学学线性代数QAQ依旧是自己的理解为主……感知器算法是一种线性分类器，对于一个样本，它具有x={x1,x2,...,xn}这些特征，每个特征具有一个权值w={w1,w2,...,wn}，所以这个样本的特征向量为X=∑xi*wi。分类集为y={y1,y2,...,yn}，所以设分类函数为y=f(X
露儿大人·2016-02-19 12:00

微信红包随机算法初探

最近看了一篇文章，讲微信红包随机算法的。感觉很不错，所以自己实现了下，并进行了简单测试。算法算法很简单，不是提前算好，而是抢红包时计算：红包里的金额怎么算？为什么出现各个红包金额相差很大？答：随机，额度在0.01和剩余平均值*2之间。实现实现上述算法的逻辑主要是：publicstaticdoublegetRandomMoney(LeftMoneyPackage_leftMoneyPackage){
z69183787·2016-02-16 14:00

从简单的算法初探过程汇编

不忽视汇编较于我们日常接触的高级语言，诸如c语言，c++，java等等，汇编语言是更接近机器的语言，它的常用操作简单到把一个数值（立即数，寄存器数或者存储器数据）加载到寄存器，正是这样，所以让汇编完成一个程序任务，过程会比较晦涩；高级语言隐藏了很多的机器细节（比如过程（函数）栈帧的初始化，以及过程结束时栈帧的恢复），代码清晰易懂。真佩服六七十年代那些大牛们，都是怎么过来的...膜拜膜拜。写一个10
·2015-12-09 11:03

从简单的算法初探过程汇编

不忽视汇编较于我们日常接触的高级语言，诸如c语言，c++，java等等，汇编语言是更接近机器的语言，它的常用操作简单到把一个数值（立即数，寄存器数或者存储器数据）加载到寄存器，正是这样，所以让汇编完成一个程序任务，过程会比较晦涩；高级语言隐藏了很多的机器细节（比如过程（函数）栈帧的初始化，以及过程结束时栈帧的恢复），代码清晰易懂。真佩服六七十年代那些大牛们，都是怎么过来的...膜拜膜拜。写一个10
·2015-12-09 10:05

J2ME平台A-RPG游戏怪物寻路算法初探

            最近似乎在手机上A-RPG游戏很受欢迎，当然，我最近也在帮公司写一款A-RPG类的游戏。以前从没写过这样的游戏，从有到无的写出来了。也碰到不少问题，包括屏幕滚动时地图title数组索引的校验、整个游戏框架的搭建、地图数据的处理、分层的处理、主角技能的处理、碰状检测。
·2015-11-13 21:47

【E2LSH源代码分析】p稳定分布LSH算法初探

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似近期邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-Stable LSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。 相应海明距离的LSH称为位採样算法（bit sampling），该算法是比較得到的哈希值的海明距离，可是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比較其的海明距离比較麻
·2015-11-13 05:54

聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测

      本文摘自中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》的第三章，算是一则读书笔记吧，希望对大家有点帮助。 文中提到的准确率和召回率的定义可参见  http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10862059 其他相关链接: 引言 预备知识
·2015-11-13 00:18

聚类算法初探（八）数据尺度化问题

  文中尺度化的一些具体公式可参见 http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10088101   其他相关链接 引言 预备知识 直接聚类法 K-means DBSCAN OPTICS 聚类分析的效果评测     作者: peghoty  出处: ht
·2015-11-13 00:17

聚类算法初探（四）K-means

        最近由于工作需要，对聚类算法做了一些相关的调研。现将搜集到的资料和自己对算法的一些理解整理如下，供大家参考。 另外在算法代码方面，我也做了一些实现（包括串行和并行），欢迎感兴趣的朋友探讨和交流。     第一章  引言 第二章  预备知识 第三章  直接聚类法 第
·2015-11-11 15:22

聚类算法初探（五）DBSCAN

        最近由于工作需要，对聚类算法做了一些相关的调研。现将搜集到的资料和自己对算法的一些理解整理如下，供大家参考。 另外在算法代码方面，我也做了一些实现（包括串行和并行），欢迎感兴趣的朋友探讨和交流。     第一章  引言 第二章  预备知识 第三章  直接聚类法 第
·2015-11-11 15:21

聚类算法初探（六）OPTICS

        最近由于工作需要，对聚类算法做了一些相关的调研。现将搜集到的资料和自己对算法的一些理解整理如下，供大家参考。 另外在算法代码方面，我也做了一些实现（包括串行和并行），欢迎感兴趣的朋友探讨和交流。     第一章  引言 第二章  预备知识 第三章  直接聚类法 第
·2015-11-11 15:20

KMP算法初探

[edit by xingoo] kmp算法其实就是一种改进的字符串匹配算法。复杂度可以达到O(n+m)，n是参考字符串长度，m是匹配字符串长度。 传统的算法，就是匹配字符串与参考字符串挨个比较，如果相同就比较下一个，如果不相同，就返回上一次的结果，再重新比较。   如图1 如果失败则字符串会重新用S(参考字符串)的第二个，与T(匹配字符串)的第一个比较，知道全部符合查找，或找不
·2015-11-02 11:20

经典算法研究系列：七、深入浅出遗传算法，透析GA本质

经典算法研究系列：七、遗传算法初探             ---深入浅出、透析
·2015-11-01 08:28

经典算法研究系列：二、Dijkstra 算法初探

经典算法研究系列：二、Dijkstra 算法初探   July   
·2015-10-31 08:01

数据挖掘领域十大经典算法初探

数据挖掘领域十大经典算法初探   译者:July   二零一一年一月十五日 -----------------------------------------
·2015-10-27 15:42

算法初探001——单链表反转

单链表的反转问题是一道很基本的问题。题目如下：有一个单链表1->2->3->4->5->6反转后链表为：6->5->4->3->2->1.方法一解析：可以使用三个指针pre，temp,next对逐个节点进行反转。详细流程如下：（4）初始状态pre=head; tmp=head->next; pre->next=null;（2）第一次循环：next=tmp->next; tmp->next=pre;
a253664942·2015-10-17 00:00

算法初探——动态规划

动态规划算法设计分为两步把原始问题分解成子问题，这里和分治法对于子问题的处理方式不同，分治法是将原问题分解成子问题后递归求解，而动态规划算法对于每个子问题仅求解一次自底向上的计算使用动态规划的条件存在优化子结构存在重叠子问题优化子结构可以简单的理解为，将问题拆分后自底向上计算，而每一个高一级母问题对应的低一级子问题都是最优的。重叠子问题及是在自底向上的计算过程中存在重复的问题，为了避免重复，因此才
Avalon_Y·2015-08-22 21:00

Hadoop准备篇之（一）：Page Rank算法初探

为什么会将PageRank放在hadoop学习笔记里，是因为hadoop课程第一周就重点提到了Google当年三大论文（GFS,Map-Reduce和BigTable）以及hadoop思想的来源，并提到了pagerank与Map-reduce解决方案下的PR算法，关于如何应用分布式计算来处理上万亿网页的Pagerank的Map-reduce思想现在还没有搞清楚，在这之前，颇费了些周章去理解page
zzc1684·2015-08-21 09:00

算法初探——分治法

分治法的算法设计划分、把整个问题划分成若干子问题求解合并分析过程建立递归方程，求解下面用一个具体的事例说明O(∩_∩)O~元素选取的线性时间算法Inputi个不同的元素构成的集合X，整数kOutputx属于X使得X中恰有k-1个元素小于x第一步分组，每组5个数，最后一组可能小于5个数第二步将每组数分别选用任何一种排序算法排序，选出每组中的中位数。此处无需考虑排序的复杂度，对于5个数的操作次数为10
Avalon_Y·2015-08-20 19:00

算法初探

算法算法和数据结构作为编程学习的一部分，没有算法的程序即没有灵魂。在数学和计算科学中，算法作为一个计算的具体步骤，常用于计算、数据处理和自动推理等。最早的算法为欧几里德提出的“求最大公因子的算法”——即我们都非常熟悉的辗转相除法。算法分析·算法的正确性·算法的复杂性算法的复杂度多种多样，最常用的包括时间复杂度——用于刻画程序输入的大小、空间复杂度——刻画程序所需要的最大内存，以及I/O等其他复杂性
Avalon_Y·2015-08-20 19:00

MLlib协同过滤ALS算法初探

ALS算法做协同过滤大致就是建立用户商品矩阵，根据评分值以解数独的形式解出来import java.text.SimpleDateFormat import java.util.Date import org.apache.spark.mllib.recommendation.{ALS, Rating } import org.apache.spark.{SparkContext, SparkC
ctor·2015-08-18 13:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

转自：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6142146以下就是从参加评选的18种候选算法中，最终决选出来的十大经典算法：一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其
MrChen11·2015-07-30 23:00

JAVA 加密算法初探DES&AES

开发项目中需要将重要数据缓存在本地以便在离线是读取，如果不对数据进行处理，很容易造成损失。所以，我们一般对此类数据进行加密处理。这里，主要介绍两种简单的加密算法：DES&AES。先简单介绍一下一般的加密方案（如下图所示）：1)明文：原始信息。2)加密算法：以密钥为参数，对明文进行多种置换和转换的规则和步骤，变换结果为密文。3)密钥：加密与解密算法的参数，直接影响对明文进行变换的结果。4)密文：对明
不剃头的一休哥·2015-03-06 17:00

数据挖掘领域十大经典算法

原址：http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6142146数据挖掘领域十大经典算法初探 译者:July   二零一一年一月十五日----------
Bryan__·2014-11-07 21:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

博主说明：1、原文献非最新文章，只是本人向来对算法比较敏感、感兴趣，便把原文细看了下，翻译过程中，有参考一些网友翻译的文章，但个人认为，阐述皆不够精准，且都是泛泛而谈，故此，做了此份翻译，希望，为读者提供一个较权威而详细的文档资料。2、同时，也可于闲余之际择其一二好好研究、剖析下此数据挖掘领域的十大经典算法。文中，添加了一些个人自己的理解，请自行辨明。-----------------------
wenyusuran·2014-11-06 10:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5相比于ID3改进的地方有：1、用信息增益率来选择属性。ID3选择属性用的是子树的信息增益，这里可以用很多方法来
数据挖掘工人·2014-09-25 17:47

LVS调度算法初探、NAT与DR模型分析及基于DR动静分离部署Discuz

一、LVS简介LVS即LinuxVirtualServer的缩写，意思为Linux的虚拟服务器，是一个四层负载均衡技术的开源项目。Linux内核从2.6.10版本之后就集成了LVS，之前的内核版本可以通过打补丁的方式安装。LVS工作需要基于内核的Netfilter，其主要工作INPUT链上。二、LVS几个重要概念（一）负载调度算法负载调度是实现在内核中，调度是以连接为粒度。LVS实现了10种静态算
mexp·2014-09-10 19:15

LVS调度算法初探、NAT与DR模型分析及基于DR动静分离部署Discuz

 一、LVS简介LVS即LinuxVirtualServer的缩写，意思为Linux的虚拟服务器，是一个四层负载均衡技术的开源项目。Linux内核从2.6.10版本之后就集成了LVS，之前的内核版本可以通过打补丁的方式安装。LVS工作需要基于内核的Netfilter，其主要工作INPUT链上。 二、LVS几个重要概念（一）负载调度算法负载调度是实现在内核中，调度是以连接为粒度。LVS实现了10种静
mexp·2014-09-10 19:15

【E2LSH源码分析】p稳定分布LSH算法初探

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-StableLSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。对应海明距离的LSH称为位采样算法（bitsampling），该算法是比较得到的哈希值的海明距离，但是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比较其的海明距离比较麻烦。于是
JasonDing1354·2014-07-29 22:19

【E2LSH源码分析】p稳定分布LSH算法初探

上一节，我们分析了LSH算法的通用框架，主要是建立索引结构和查询近似最近邻。这一小节，我们从p稳定分布LSH（p-StableLSH）入手，逐渐深入学习LSH的精髓，进而灵活应用到解决大规模数据的检索问题上。对应海明距离的LSH称为位采样算法（bitsampling），该算法是比较得到的哈希值的海明距离，但是一般距离都是用欧式距离进行度量的，将欧式距离映射到海明空间再比较其的海明距离比较麻烦。于是
JasonDing1354·2014-07-29 22:00

【神经网络学习笔记】遗传算法初探

这是一个新手都不算的新手写个更新的手们的，纯属个人见解，欢迎前辈批评指正。遗传算法曾经也是被人埋没的，据说曾经是一位教授的头脑中所想，但是一直没有实现在计算机上，只是在纸上来来回回的演算，也并未发生什么效率。后来在经过一个学生的手笔，于是诞生了惊动世人的遗传算法。我也是刚刚接触遗传算法，整理这些天在白天忙完软件设计大赛的任务之后，晚上的一些心得，写下如下的一些话。只为了起抛砖引玉的作用，为同是菜鸟
zjccoder·2014-07-17 18:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

数据挖掘领域十大经典算法初探 译者:July   二零一一年一月十五日-----------------------------------------参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12
lcj_cjfykx·2014-03-14 23:00

一个表空间有多个数据文件，新增数据时的写入顺序和分配算法初探实验（下）_2

续前：http://bfc99.blog.51cto.com/265386/1359374按实验计划，我们此时还要再增加一个自动扩展的数据文件，看看ORACLE是如何处理的。SQL>altertablespacedemoadddatafile'/oradata/orcl/demo04.dbf'size4Mautoextendon;Tablespacealtered.SQL>select*fromd
bfc99·2014-02-15 11:26

一个表空间有多个数据文件，新增数据时的写入顺序和分配算法初探实验（下）_1

本实验的上半部分请见：http://bfc99.blog.51cto.com/265386/1359373综上，可以得出以下几个观点：1、当初始创建表空间后，ORACLE会首先向FILE_ID最大的数据文件中写入。2、区的大小不是不变的，初始是每区8个块，但随后就增加到每区128个数据块。3、数据文件中剩余的连续块若不够128个，即不够一个新区的需要的块数量时，空间是浪费的。疑问：由于这个实验中的
bfc99·2014-02-15 11:30

一个表空间有多个数据文件，新增数据时的写入顺序和分配算法初探实验（上）

当一个表空间中有多个数据文件，新增数据时，会写到哪个数据文件上呢？有人说是由ORACLE随机控制，即是根据一个分配算法计算后，将新增的数据写入到指定的一个或多个数据文件上。但这个算法是什么，一直也没有找到相关的说明。下面的这个实验，算是对这个算法的一个初步探寻吧，供大家参考。实验设想：所有实验在ORACLEDATABASE10.2.0.5上完成，操作系统为Linuxlocalhost.locald
bfc99·2014-02-15 11:17

聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测

目前聚类算法种类众多，使得人们在实际应用中难于选择，因此，对聚类分析的结果进行评价是关键的。假如有一个专门针对聚类效果的有效评价机制，那么，我们就可以对众多算法进行比较分析，从而选择最合适的聚类分析算法。    本文摘自中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》的第三章，算是一则读书笔记吧，希望对大家有点帮助。转载自：http://blog.csdn.net/i
dong976209075·2013-12-02 11:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

译者:July   二零一一年一月十五日-----------------------------------------参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的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.==============博主说明：1、原文献非
u012903992·2013-11-30 13:00

索引cost算法初探（接上）

ConnectedtoOracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0 [email protected]:1521/orcl SQL> SQL>DROPTABLEtPURGE; Tabledropped SQL>createtabletasselect*fromdba_objects; Tablecreated SQ
jgmydsai·2013-10-10 15:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

译者:July   二零一一年一月十五日-----------------------------------------参考文献：国际权威的学术组织ICDM，于06年12月年评选出的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.==============博主说明：1、原文献非
zhang9801050·2013-10-10 14:00

全表扫描成本算法初探

学习成本算法并记录如下ConnectedtoOracleDatabase11gEnterpriseEditionRelease11.2.0.1.0 [email protected]:1521/orcl SQL>droptabletest; Tabledropped SQL>createtabletestasselect*fromdba_objectswhere1=0;
jgmydsai·2013-10-10 14:00

数据挖掘领域十大经典算法初探

以下就是从参加评选的18种候选算法中，最终决选出来的十大经典算法：一、C4.5C4.5，是机器学习算法中的一个分类决策树算法，它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树，其实是一个倒树)核心算法ID3的改进算法，所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它。决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件。C4.5相比于ID3改进的地方有：1、用信息增益率来
u010064842·2013-09-30 14:00

聚类算法初探（八）数据尺度化问题

文中尺度化的一些具体公式可参见 http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10088101其他相关链接引言预备知识直接聚类法K-meansDBSCANOPTICS聚类分析的效果评测发表在Science上的一种新聚类算法作者:peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10484553欢
peghoty·2013-08-29 08:00

聚类算法初探（七）聚类分析的效果评测

   本文摘自中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》的第三章，算是一则读书笔记吧，希望对大家有点帮助。文中提到的准确率和召回率的定义可参见 http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10862059其他相关链接:引言预备知识直接聚类法K-meansDBSCANOPTICS数据尺度化问题发表在Science上的一种
peghoty·2013-08-26 00:00

聚类算法初探（六）OPTICS

第一章 引言第二章 预备知识第三章 直接聚类法第四章 K-means第五章 DBSCAN第六章 OPTICS第七章 聚类分析的效果评测第八章 数据尺度化问题发表在Science上的一种新聚类算法作者:peghoty 出处: http://blog.csdn.net/itplus/article/details/10089323 欢迎转载/分享,但请务必声明文章出处.
peghoty·2013-08-20 01:00
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