算法实战

机器学习（07）——岭回归算法实战

1.回归算法概念回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析、时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。回归算法通过对特征数据的计算，从数据中寻找规律，找出数据与规律之间的因果关系，并根据其关系预测后续发展变化的规律以及结果。常用回归算法有：线性回归算法、逐步回归算法、岭回归算法、lasso回归算法、支持向量机回归等。2.岭回归算法岭
AllEmpty·2020-03-10 11:00

机器学习（06）——K近邻算法实战

学习机器学习算法，最难的不是算法及公式推导的学习，因为这些很多都是成熟的现成的，有代码例子可以直接使用。最难的是将算法应用到实际的项目当中。1.算法概念K最近邻(k-NearestNeighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类
AllEmpty·2020-03-10 11:00

Swift 算法实战之路：数组，字符串，集合，与字典

上次讲解了基本的语法和一些Swift的小技巧。这期我们来看几个最基本的数据结构：数组，字符串，集合和字典。数组数组是最基本的数据结构。Swift中改变了以前Objective-C时代NSMutableArray和NSArray分开的做法，统一到了Array唯一的数据结构。虽然看上去就一种数据结构，其实它的实现有三种：ContiguousArray：效率最高，元素分配在连续的元素上。如果数组是值类型
故胤道长·2020-03-04 08:35

iOS开发集锦之 2017.03.28(Swift 算法实战之路)

**主题:Swift算法实战之路**1.Swift算法实战之路：数组，字符串，集合，与字典作者：故胤道长描述：Swift中数组、字符串、集合以及字典是最基本的数据结构，但是围绕这些数据结构的问题层出不穷
Ashen_·2020-02-29 18:51

海量数据流的最佳算法实战

姓名：苗春雨学号：16019110036转载自：http://blog.csdn.net/dev_csdn/article/details/78533168【嵌牛导读】：摘要：为了高效地分析海量的数据，科学家首先要将大数打破成碎片。作者循序渐进地阐述了一个处理海量数据流的最佳流式算法，算法经过不断改进，是超大规模数据流高性能分析的新算法，以下是译文。【嵌牛鼻子】：海量数据流的最佳算法【嵌牛提问】：
MASTER__TONY·2020-02-27 02:45

机器学习实战-knn

机器学习实战笔记-knn算法实战本文内容源于《机器学习实战》一书，主要介绍了knn(k-nearestneighbor)算法的原理、python代码实现、以及两个简单的应用案例。
投篮手型差·2020-02-12 09:46

使用Caicloud TaaS 平台落地深度学习算法实战

内容来源：2017年7月23日，才云科技联合创始人郑泽宇在“顶级阵容|Kubernetes二周年「北京7.22-上海7.23」Meetup”进行《使用CaicloudTaaS平台落地深度学习算法实战》演讲分享
IT大咖说·2020-02-05 01:32

深度学习之反向传播算法（BP）代码实现

反向传播算法实战本文仅仅是反向传播算法的实现，不涉及公式推导，如果对反向传播算法公式推导不熟悉，强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务
jsfantasy·2020-01-10 17:00

深度学习之反向传播算法（BP）代码实现

反向传播算法实战本文仅仅是反向传播算法的实现，不涉及公式推导，如果对反向传播算法公式推导不熟悉，强烈建议查看另一篇文章神经网络之反向传播算法（BP）公式推导（超详细）我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务
jsfantasy·2020-01-10 17:00

神经网络之反向传播（BP）算法代码实现

反向传播算法实战本次的反向传播算法是基于上篇文章神经网络之反向传播算法（BP）公式详推导实现的，如果对反向传播算法公式不太了解，强烈建议参考上篇文章。我们将实现一个4层的全连接网络，来完成二分类任务。
jsfantasy·2020-01-09 17:02

iOS数据结构与算法实战 - Binary Tree Traversal

作为一个开发者，有一个学习的氛围跟一个交流圈子特别重要，这是一个我的iOS交流群：638302184，不管你是小白还是大牛欢迎入驻，分享BAT,阿里面试题、面试经验，讨论技术，大家一起交流学习成长！群内提供数据结构与算法、底层进阶、swift、逆向、整合面试题等免费资料附上一份收集的各大厂面试题（附答案）!群文件直接获取各大厂面试题推荐阅读：iOS开发——2019最新BAT面试题合集（持续更新中）
iOS开发之家·2020-01-06 19:41

Swift 算法实战之路：链表

上期我们探讨了使用Swift如何破解数组、字符串、集合、字典相关的算法题。本期我们一起来讲讲用Swift如何实现链表以及链表相关的技巧。本期主要内容有：链表基本结构Dummy节点尾插法快行指针基本结构对于链表的概念，实在是基本概念太多，这里不做赘述。我们直接来实现链表节点。classListNode{varval:Intvarnext:ListNode?init(_val:Int){self.va
故胤道长·2020-01-02 05:38

【推荐系统算法实战】协同过滤 CF 算法（Collaborative Filtering）

什么是协同过滤算法？协同过滤推荐（CollaborativeFilteringRecommendation）。仅仅基于用户行为数据设计的推荐算法一般称为协同过滤算法。学术界对协同过滤算法进行了深入研究，提出了很多方法，比如基于邻域的方法(neighborhood-based)、隐语义模型(latentfactormodel)、基于图的随机游走算法(randomwalkongraph)等。在这些方法
东海陈光剑·2019-12-23 11:00

优化算法实战

在遗传算法详解中我们介绍了爬山算法，退火算法和遗传算法的原理。在进行代码实战前让我们先复习下这几种算法。爬山算法每次在上次解的基础上进行改进，所以最终得到的解极可能是个局部最优解。而退火算法则是在爬山算法的基础上进行一定的改进——爬山算法每次结果都是向着更好地结果迈进但是容易陷入一个局部最优解，而退火算法则是引入了一定的几率可以选择一个较当前更差的解以跳出局部最优解来寻找全局最优。爬山算法和退火算
井底蛙蛙呱呱呱·2019-12-23 05:55

Python+GBDT算法实战——预测实现100%准确率

原文地址：https://finthon.com/python-gbdt-prediction/--全文阅读3分钟--在本文中，你将学习到以下内容：GBDT算法实现模型保存模型加载及预测前言GBDT属于Boosting算法，它是利用损失函数的负梯度方向在当前模型的值作为残差的近似值，进而拟合一棵CART回归树。GBDT的会累加所有树的结果，而这种累加是无法通过分类完成的，因此GBDT的树都是CAR
MrLonelyZC88·2019-12-16 08:23

【Python机器学习预测分析算法实战三】预测模型性能评估及影响因素

  选择并拟合一个预测算法的最终目标是获得最佳可能的效果。能够达到的性能取决于3方面的因素：问题的复杂性，模型算法的复杂性，可用数据的丰富程度。理解函数逼近  预测问题包括两种变量：  第一种变量是尝试要预测的变量；  第二种变量是用来进行预测的变量。  函数逼近问题是要构建以第二类变量作为输入的函数来预测第一类变量。要预测的变量一般有多种正式的名称，如标签、目标、结果。用于构建预测的输入变量也有
kewilling·2019-12-12 14:48

【Python机器学习预测分析算法实战一】预测分析核心算法分类

  最近在学习机器学习预测分析算法，在学习过程中顺便将关键笔记记录下来，一方面巩固认知另一方面便于以后的查找，如果能对大家有帮助和参考那就更好了。  首先机器学习预测分析算法解决的问题通常是指“函数逼近问题”，函数逼近问题是有监督学习问题的一个子集。线性回归和逻辑回归是解决这类问题最常见的算法。函数逼近问题包含了各种领域中的分类问题和回归问题，如文本分类、搜索响应、广告投放、垃圾邮件过滤、用户行为
kewilling·2019-12-04 10:51

100天iOS数据结构与算法实战 Day16 - 二叉树的算法实战 Binary Tree Paths

来源公众号：人魔七七Github地址：https://github.com/renmoqiqi/100-Days-Of-iOS-DataStructure-Algorithm题目大意Givenabinarytree,returnallroot-to-leafpaths.Forexample,giventhefollowingbinarytree:1/\23\5Allroot-to-leafpath
人魔七七·2019-12-01 18:24

100天iOS数据结构与算法实战 Day17-二叉树的算法实战 Minimum Depth of a Binary Tree

题目Givenabinarytree,finditsminimumdepth.Theminimumdepthisthenumberofnodesalongtheshortestpathfromtherootnodedowntothenearestleafnode.Note:Aleafisanodewithnochildren.主要代码-(int)minimumDepth:(DSTreeNode*)
人魔七七·2019-12-01 17:20

100天iOS数据结构与算法实战 Day14 - Binary Tree Traversal

二叉树的周游算法前序遍历：visit（node），preorder(leftSubtree)，preorder(rightSubtree)。中序遍历：in-order(leftSubtree)，visit（node），in-order(rightSubtree)。后序遍历：post-order(leftSubtree)，post-order(rightSubtree)，visit（node）。层级
人魔七七·2019-12-01 07:25

100天iOS数据结构与算法实战

为什么会有这个这个100天的挑战本来是我自己的计划，现在将学习过程分享给大家。最新的文章更新会在我的公众号人魔七七首发，大家可以关注更新，并在后期还会有这个系列的电子书下载方便大家学习阅读。人魔七七公众号App要来了这个系列的加强版App要来了。一直想找一种方式来呈现他，今天终于实现了。这里不只包含Stack,Queue,Heap,Tree,LinkedList,Graph,HashTable等常
人魔七七·2019-11-30 14:07

100天iOS数据结构与算法实战 Day15 - Binary Tree 的实现

这节主要介绍二叉树的代码实现，我们讲述LinkedRepresentation的实现，主要包含下面几个操作。构建插入查找前序，中序，后续，层级遍历节点类从上图可以看出，每个节点除了本身以外，还得有一个父子以及左右孩子节点信息。因此需要一个节点类。主要代码实现如下：@interfaceDSTreeNode:NSObject@property(nonatomic,strong)NSObject*obj
人魔七七·2019-11-29 16:34

400页《TensorFlow 2.0 深度学习算法实战》中文版教材免费下载（附随书代码+pdf）...

今天给大家分享一份11月刚刚出炉的《TensorFlow2.0深度学习算法实战》中文版教材。
风度78·2019-11-16 12:00

Swift 算法实战之路：深度和广度优先搜索

之前谈到了最简单的搜索法：二分搜索。虽然它的算法复杂度非常低只有O(logn)，但使用起来也有局限：只有在输入是排序的情况下才能使用。这次讲解两个更复杂的搜索算法--深度优先搜索（Depth-First-Search，以下简称DFS）和广度优先搜索（Breadth-First-Search，以下简称BFS）。基本概念DFS和BFS的具体定义这里不做赘述。笔者谈谈自己对此的形象理解：假如你在家中发现
故胤道长·2019-11-08 08:55

01-kNN算法实战-(机器学习实战)

最近在看机器学习实战这本书。刚开始看kNN算法，并写了些程序，分享下一些感悟和细节。什么是kNNkNN中文又称为k-近邻算法，其基本思想是通过计算输入样本点和训练集样本点之前的这两个向量之前的距离，距离越近的话，说明其特征越靠近，通过取出其k个距离最近的样本点，然后计算这k个样本点中类别占比最大的类比以此来预测输入样本点(被测样本点)的类别。kNN的优势kNN是ML里最简单，最基本的算法。kNN不
sixleaves·2019-11-07 06:36

Swift 算法实战之路：二叉树

之前我们探索了数组、字典、字符串、链表、栈、队列的处理和应用。今天我们来讲讲平常相对很少用到，面试中却是老面孔的数据结构：二叉树。本期的内容有：基本概念：实现，深度，二叉查找树遍历苹果面试题：在iOS中展示二叉树概念首先介绍下二叉树。二叉树中每个节点最多有两个子节点，一般称为左子节点和右子节点，并且二叉树的子树有左右之分，其次序不能任意颠倒。下面是节点的Swift实现：publicclassTre
故胤道长·2019-11-03 18:04

主成分分析法(PCA)等降维(dimensionality reduction)算法-Python

机器学习算法学习路上的伙伴们，早安、午安、晚安，机器学习一些基础算法的初级知识学的差不多啦，跟着《机器学习算法实战》这本书来看看在使用这些算法之前，对数据处理的一些方法。
keepStriving·2019-11-02 11:18

w3c编程挑战_初级脚本算法实战篇

之前偶然看到了w3c上的编程挑战题，就像拿来试试手，先做的是初级脚本算法，总体不难，如果有更好的方法，希望能一起交流！1、翻转字符串先把字符串转化成数组，再借助数组的reverse方法翻转数组顺序，最后把数组转化成字符串。functionreverseString(str){varstr2='';for(vari=str.length-1;i>=0;i--){str2+=str[i];}retur
·2019-09-22 22:55

机器学习经典聚类算法 —— k-均值算法（附python实现代码及数据集）

目录工作原理python实现算法实战对mnist数据集进行聚类小结附录工作原理聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中。类似于全自动分类（自动的意思是连类别都是自动构建的）。
闽A2436·2019-07-31 21:00

机器学习经典分类算法 —— k-近邻算法（附python实现代码及数据集）

目录工作原理python实现算法实战约会对象好感度预测故事背景准备数据：从文本文件中解析数据分析数据：使用Matplotlib创建散点图准备数据：归一化数值测试算法：作为完整程序验证分类器使用算法：构建完整可用的系统手写识别系统准备数据
闽A2436·2019-07-29 16:00

(6)从直觉的角度透彻理解层次聚类

本节讲解层次聚类算法实战。
段智华·2019-07-09 08:46

深度学习——目标检测常用算法实战(一)：传统检测方法

b站资源(34)：https://www.bilibili.com/video/av57436842/?p=3传统检测算法巅峰三巨头：Viola-Jones-->人脸hog-svm-->行人DMP-->物体传统流程:1基于手工设计的特征特征提取：（低层特征）颜色（直方图），纹理（hogdouble），形状2基于学习的特征（中层特征）PCA降维LDA空间投影3语义特征（高层次特征）是否带戴帽子，眼镜
Archerzjc·2019-07-04 11:21

八大排序算法实战：思想与实现

八大排序算法实战：思想与实现喜欢的朋
叶落知深·2019-04-24 21:03

多目标优化算法——多目标粒子群算法实战分享

基本的粒子群优化算法可参照博主的一篇文章粒子群算法实战分享－附原版动画PPT（技术分享也可以文艺范？）PPT下载地址：《多目标粒子群算法分享-CSDN博主dkjkls》。
dkjkls·2019-03-09 12:24

KNN算法实战：验证码的识别

识别验证码的方式很多，如tesseract、SVM等。前面的几篇文章介绍了KNN算法，今天主要学习的是如何使用KNN进行验证码的识别。数据准备本次实验采用的是CSDN的验证码做演练，相关的接口：https://download.csdn.net/index.php/rest/tools/validcode/source_ip_validate/10.5711163911089325目前接口返回的验
标点符·2019-02-15 12:00

Python推荐系统学习笔记（1）基于协同过滤的个性化推荐算法实战---隐语义模型

一、相关概念：1、隐语义模型（LFM）通过矩阵分解建立用户和隐类之间的关系，物品和隐类之间的关系，最终得到用户对物品的偏好关系。假设我们想要发现F个隐类，我们的任务就是找到两个矩阵U和V，使这两个矩阵的乘积近似等于R，即将用户物品评分矩阵R分解成为两个低维矩阵相乘，然后定义损失函数，利用随机梯度下降法处理损失函数，求出U和V。隐语义模型具有以下特点：（1）从数据出发，进行个性化推荐。（2）隐含因子
Zhengyh@Smart3S·2019-01-31 20:38

推荐系统-关联规则理论基础与业务实践

推荐系统-关联挖掘算法实战1.基于知识的推荐方法简介基于知识区别于以往基于协同过滤算法，基于知识的推荐更多的是交互式问答的环节，分为基于约束的部分，第二是基于实例的部分，使用基于关联规则方法全是基于知识的推荐
CoderBoom·2019-01-27 10:20

python机器学习笔记 ID3决策树算法实战

前面学习了决策树的算法原理，这里继续对代码进行深入学习，并掌握ID3的算法实践过程。ID3算法是一种贪心算法，用来构造决策树，ID3算法起源于概念学习系统（CLS），以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准，即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准，然后继续这个过程，直到生成的决策树能完美的分类训练样例。ID3算法的背景知识ID3算法最早是由罗斯昆（J.RossQuin
战争热诚·2019-01-16 11:00

【算法实战】生成窗口最大值数组

本文字数：2000字阅读本文大概需要：5分钟做算法题了，题的难度我们分为“士，尉，校，将”四个等级。这个算法题的模块是篇幅比较小的那种模块。首先是给出一道题的描述，之后我会用我的想法来做这道题，今天算是算法题的第一道题，先来试试水。问题描述（等级：尉）有一个整型数组arr和一个大小为w的窗口从数组的最左边滑到最右边，窗口每次向右边滑一个位置。例如，数组为[4,3,1,5,4,3,7,5]，窗口大小
congce9794·2018-12-27 17:25

【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程

阅读更多【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程网盘地址：https://pan.baidu.com/s/1weSoFYRdr9oD6m1e6iFxRg提取码:593k备用地址（腾讯微云）：https
菜鸟学生会·2018-10-31 08:00

【决胜AI】机器学习与自然语言处理算法实战课程

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菜鸟学生会·2018-10-31 08:00

算法实战 一.线性回归

sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=None)参数说明：fit_intercept:布尔型，默认为true说明：是否对训练数据进行中心化。如果该变量为false，则表明输入的数据已经进行了中心化，在下面的过程里不进行中心化处理；否则，对输入的训练数据进
ShannonGu·2018-10-23 16:52

有向无环图DAG 拓扑排序 代码解释

目录：DAG定义举例描述实际运用算法描述算法实战算法可视化定义在图论中，由一个有向无环图的顶点组成的序列，当且仅当满足下列条件时，称为该图的一个拓扑排序（英语：Topologicalsorting）。
湾区人工智能·2018-10-20 13:56

机器学习：协同过滤算法实战

objectCollaborativeFilter{defmain(args:Array[String]){valconf=newSparkConf().setMaster("local").setAppName("CollaborativeFilter")//设置环境变量valsc=newSparkContext(conf)//实例化环境valdata=sc.textFile("c://u1.t
SmartBrain·2018-08-05 19:51

自动聊天机器人项目班 [一门课搞定聊天机器人]

百度云盘下载打造传统NLP聊天机器人第1课聊天机器人的基础模型与综述知识点1：行业与业界综述实战项目：最简单的Rule-Base聊天机器人第2课NLP基础及扫盲知识点1：NLP基本算法实战项目：经典NLP
iyx668·2018-07-05 16:06

数据挖掘学习（四）——常见案例总结

我的公众号为：livandata1、K-meaning算法实战主要是通过均值来聚类的一个方法。步骤为：1）随机选择k个点作为
livan1234·2018-06-29 01:51

利用PHP实现《剑指 offer》之字符串（数据结构与算法实战）

一定要认真看分析|注释|题目要求Question1题目描述：HZ偶尔会拿些专业问题来忽悠那些非计算机专业的同学。今天测试组开完会后,他又发话了:在古老的一维模式识别中,常常需要计算连续子向量的最大和,当向量全为正数的时候,问题很好解决。但是,如果向量中包含负数,是否应该包含某个负数,并期望旁边的正数会弥补它呢？例如:{6,-3,-2,7,-15,1,2,2},连续子向量的最大和为8(从第0个开始,
entner·2018-04-29 00:00

利用PHP实现《剑指 offer》之链表（数据结构与算法实战 ）

一定要认真看分析|注释|题目要求Question1题目描述：输入一个链表，从尾到头打印链表每个节点的值。分析：因为链表只有知道当前结点才能知道下一结点，所以不可能直接从后往前打印。这种逆序的算法（策略）我们常用栈这种数据结构来解决，所以我们的基本思路为，先将链表压入栈，再弹出，但是这样做我们需要遍历两次才能得出答案，更奇妙的解决方案为一次将结点值插入数组头部，一次便可以满足题目要求，代码如下：va
entner·2018-04-22 00:00

K-近邻法（KNN算法）

(k-NearestNeighbors)）描述2、KNN算法的工作原理：3、KNN算法的一般流程4、KNN算法的优点和缺点5、应用KNN的常见问题6、KNN与推荐系统7、KNN算法的应用领域8、KNN算法实战
Asia-Lee·2018-04-19 19:29

Canopy算法实战总结

通过canopy算法实战了解了mapreduce的coding套路，job、input、output、format、map、reduce、configuration等的设置，文件序列化和反序列化sequenceFile
weimengfeiwu·2018-03-21 18:14
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