算法导论——python实践第52页

机器学习算法与Python实践(11) - 主成份分析（PrincipleComponent Analysis， PCA）

机器学习算法与Python实践(11)-主成份分析（PCA）1、PCA算法介绍主成分分析（PrincipalComponentsAnalysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。

pandsu·2018-01-03 17:31

基于C#的算法导论中的算法实现（一）

然后便找到了，《算法导论》，这本书某东上102，略贵，

adomuk·2018-01-03 11:16

Python学习记录

文章目录（1）学习Python基础（2）初识Python数据分析（3）初学Python网络爬虫（4）研读《从零开始学Python网络爬虫》，系统学习爬虫（5）初识机器学习，研读《机器学习Python实践

JasonYoung_2017·2017-12-25 22:16

KNN邻近算法与python实践

k邻近算法(k-NearestNeighbor)又成为KNN，属于分类算法中的一种。KNN通过计算新数据与历史样本数据中不同类别数据点间的距离，从而对新数据进行分类。换句话说，就是通过新数据与最邻近的k个数据点，来对新数据进行分析和分类。环境：mac+python3.6.3(另外需要的第三方库请自行下载)pythonKNN算法原理demo代码如下：fromnumpyimport*fromPILim

罗小辉·2017-12-25 15:14

分治排序算法

周末闲着无聊，又把算法导论的书翻出来看了一下，终于经过一天时间把困扰我许久的分治排序算法做出来了。

liouyi250·2017-12-24 14:59

c++实现二叉树的先序遍历，中序遍历，后序遍历（递归方法）及运行实例结果

这是算法导论中二叉树搜索的一个题二叉树如图所示c++代码#include#defineN7usingnamespacestd;//定义节点classnode{public:intdata;node*leftChild

IT_job·2017-12-24 00:56

算法导论代码集（一）

算法一：插入排序（增量模式）NOTETHAT：在同等的输入规模情况下，插入排序依据初始输入的不同，其运行时间会有差异（分析：最佳情况、最坏情况、平均情况）。#include"iostream"usingnamespacestd;//date:2017.12.18By:dlphay//INSERTION_SORT_DLYintmain(){intA[6]={31,41,59,26,41,58};in

dlphay·2017-12-18 15:30

球与箱子-c++代码实现及运行实例结果

数学推导见算法导论第三版简单的

IT_job·2017-12-17 09:41

矩阵相乘strassen-c++代码实现及运行实例结果

理论知识参见算法导论第三版以及百度伪代码c++代码#includeusingnamespacestd;#defineN2//以二维方阵为例template//使用模板保证矩阵可以为不同类型如int,double

IT_job·2017-12-16 00:17

BFS,DFS 算法原理及js实现

1.说明本文所有的算法严格按照《算法导论》，本文将详细的对BFS和DFS进行分析，并提供算法的js实现，同时会对创建链表的方式进行优化2.图的表示图的表示分为对顶点集V的表示和对边集E的表示，这里的重点是如何表示边

_ivenj·2017-12-16 00:00

算法导论

算法导论红黑树排序插入排序渐进符号算法导论红黑树红黑树是一种自平衡二叉查找树性质节点是红色或黑色。根节点是黑色。每个叶节点（NIL节点，空节点）是黑色的。每个红色节点的两个子节点都是黑色。

easonadi·2017-12-13 22:47

算法导论第三版习题5.2-1和5.2-2 HIRE-ASSISTANT问题

HIRE-ASSISTANT简述:你需要雇佣一个办公助理，然后每次面试一个应聘者。如果该应聘者比之前的办公助理更优秀，就雇佣该应聘者为新的办公助理，同时辞去上一个办公助理。第一个应聘者总会被雇佣。假设总共要面试n个应聘者，并且给应聘者以能力进行排序，每个应聘者都有一一对应的能力值rank。n个应聘者的名次rank数组为[1..n]。5.2-1在HIRE-ASSISTANT中，假设应聘者以随机的顺序

csdn_12121724·2017-12-12 18:24

算法导论-最短路径

最短路径这两天看算法导论看到了最小路径这部分内容，现在看起来越来越费劲，真心觉得图这种数据结构真的太难，主要是书上有太多的证明，看起来难受，都不知道能不能坚持看下去，闲话少说，今天聊聊最短路径方面的知识

HX71·2017-12-12 00:00

华尔街金融爬虫-python实践

本次爬虫并没有什么特殊的技术，写这个小爬虫主要是为了巩固一下所学到的知识，防止遗忘。好了，话不多说，本次抓取的是华尔街实时新闻，大家可自主选择需要抓取的channel，或者搞个并发，同时抓取五个channel。#!/usr/bin/envpython#-*-coding:utf-8importrequestsimporttimeimportpandasaspdfromcollectionsimpo

极致简洁·2017-12-11 02:44

红黑树专题

0.目录1.算法导论的红黑树本质上是2-3-4树2.红黑树的结构和性质3.红黑树的插入4.红黑树的删除5.基于2-3-4树的左倾红黑树6.Sedgewick改进的一种更简单的红黑树——基于2-3树的左倾红黑树相关总结参见

王侦·2017-12-10 10:55

算法导论阅读顺序

当你被人安利了无数次《算法导论》，拿起书却发现根本读不下去。

alex1997222·2017-12-08 19:46

最大子数组

最大字数组问题一种java实现，理论部分参见算法导论分治策略publicclassSolution{privatestaticclassresult{intleft;intright;intsum;}/

进击的码农·2017-12-06 10:26

笔记-SVM

参考链接如下：该博主关于SVM算法的系列文章讲解十分详细：机器学习算法与Python实践之（二）支持向量机（SVM）初级

ZSYGOOOD·2017-11-30 14:26

机器学习算法与Python实践(9) - 弹性网络（Elastic Net）

ElasticNet是一种使用L1和L2先验作为正则化矩阵的线性回归模型.这种组合用于只有很少的权重非零的稀疏模型，比如:class:Lasso,但是又能保持:class:Ridge的正则化属性.我们可以使用l1_ratio参数来调节L1和L2的凸组合(一类特殊的线性组合)。当多个特征和另一个特征相关的时候弹性网络非常有用。Lasso倾向于随机选择其中一个，而弹性网络更倾向于选择两个.在实践中，L

pandsu·2017-11-28 17:53

机器学习算法与Python实践(8) - 稀疏约束 LASSO(L1)

稀疏约束-sklearn.Lasso()L1功能：LeastAbsoluteShrinkageandSelectionOperator（LASSO）又称线性回归的L1正则，该方法是一种压缩估计。它通过构造一个罚函数得到一个较为精炼的模型，使得它压缩一些系数，同时设定一些系数为零。因此保留了子集收缩的优点，是一种处理具有复共线性数据的有偏估计。Lasso在学习过程中可以直接将部分feature系数赋

pandsu·2017-11-28 11:32

2015年计划清单

书籍2015年看完20本书籍（不分类型）计算机类书籍1.算法导论（2015年阅读一遍，不要求精读）2.深入理解LINUX内核（对感兴趣的部分要求精读）3.linux设备驱动程序（对感兴趣的部分要求精读）

don7hao·2017-11-27 00:24

机器学习算法与Python实践(7) - 自组织映射算法(SOM)

自组织映射算法（Self-OrganizingMap，SOM）算法简介SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元，属于聚类算法。训练过程简述：在接收到训练样本后，每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者，称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经元的权向量将被调整，以使得这些权向量与当前输

pandsu·2017-11-24 17:23

机器学习算法与Python实践(4) - 缩减方法(岭回归/逐步回归)

这一次的博客其实是接着上一次的，即对上一次博客的补充首先，我们从缩减说起：缩减方法当数据的特征数高于样本数，或者特征之间高度相关时，会导致XTX奇异，从而限制了LR和LWLR的应用。这时需要考虑使用缩减法。缩减法，可以理解为对回归系数的大小施加约束后的LR，也可以看作是对一个模型增加偏差（模型预测值与数据之间的差异）的同时减少方差（模型之间的差异）。一种缩减法是岭回归（L2），另一种是lasso法

pandsu·2017-11-22 11:25

趣学算法系列-贪心算法

—《算法导论》-贪心算法求解两个重要的特性（1）贪心选择每一步都作出当前的最佳(何为最佳，策略不同，情

那远远的云端·2017-11-21 15:35

机器学习算法与Python实践(3) - 前向逐步回归

关于逐步回归的资料，查阅等等都比较的少，所以隔了一天才进行总结。前向逐步回归算法前向逐步回归算法属于一种贪心算法，即每一步都尽可能减少误差。一开始，所有的权重都设置为1，然后每一步所做的决策是对某个权重增加或减少一个很小的值。观察每次循环得到的回归系数，一段时间后会出现系数达到饱和并在特定值之间来回震荡的情况，这是由于步长设置过大导致的。当我们构建一个模型后，运行该算法找到重要的特征，这样就有可能

pandsu·2017-11-21 11:04

知识图谱计划

1、Unity性能优化（优化之路任重道远，持续更新）程序设计设计模式（游戏中用到的设计模式（23种），计划更新周期一个月）数据结构与算法算法导论编译原理UnityShader入门系列（计划更新周期15天

MiUncle·2017-11-19 14:30

Python算法之图的遍历

[算法导论对于发现和访问区别的非常明显，对图的算法讲解地特别好，在遍历节点的时候给节点标注它的发现节点时间d[v]

hujiawei (@五道口宅男）·2017-11-16 16:16

算法视频集合

1.麻省理工学院公开课:算法导论(在线)：http://edu.51cto.com/lesson/id-2236.html语言是英文的，不过字幕已经被翻译为中文。

gazhi1111·2017-11-16 14:52

机器学习算法与Python实践(1) - 最小二乘法

最小二乘法(LeastSquareMethod)·分类算法的基础。原理：最小误差平方和应用：求得未知的数据，并且使得这些数据与实际数据的平方和最小曲线拟合最小化能量，最大化熵来解决一些优化问题那么什么是最小二乘法呢？(“多线→一点”视角与“多点→一线”视角)视角描述：已知多条近似交汇于同一个点的直线，想求解出一个近似交点：寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点，该点即最小二乘解已知多个近似分布于

pandsu·2017-11-15 17:00

机器学习算法与Python实践 - 知识图谱

机器学习/人工智能知识图谱可以为自己建立一个机器学习的知识图谱，并争取掌握每一个经典的机器学习理论和算法，简单地总结如下：另一种不同的机器学习整理方式：机器学习算法分类总结1）回归算法：最小二乘法（OrdinaryLeastSquare）逻辑回归（LogisticRegression）逐步式回归（StepwiseRegression）(缩减方法)多元自适应回归样条（MultivariateAdap

pandsu·2017-11-15 10:56

机器学习的算法和普通《算法导论》里的算法有什么本质上的异同

机器学习的算法和普通《算法导论》里的算法有什么本质上的异同？本人非计算机专业出身，对这些方向感兴趣，所以有此一问。

goodshot·2017-11-10 20:26

算法导论16.1-2

16.1-2问题描述不再一直选择最早结束的活动，而是选择最晚开始的活动，前提仍然是与之前选出的所有活动均兼容。描述利用该方法设计的贪心算法，并证明算法会产生最优解。贪心选择令Sk={ai∈S:fi≤sk}即ak开始前结束的任务集合。当我们做出贪心选择al，那么剩下的Sl是唯一需要求解的子问题。我们先证明“如果am是Sk中最迟开始的活动，那么am在Sk的某个最大兼容活动子集中。”证明：令Ak是Sk的

MyLinChi·2017-11-10 15:34

算法导论中LCS的C++实现程序

具体的实现原理参考算法导论（第三版）222页-226页，本文给出它的C++实现程序：#include#include#defineNUM20usingnamespacestd;intc[NUM][NUM

MyLinChi·2017-11-08 16:15

深入学习理解二叉搜索树（附详细讲解与实例分析）

主要参考《算法导论》（中文第3版）中有关二叉搜索树的相关介绍说明。对于每一种基本操作，都至

_Hin·2017-11-01 22:32

LeetCode基础

参考书籍：《算法》第4版，[英文版讲解地址]，(http://algs4.cs.princeton.edu/home/)，Java语言描述《算法导论》，英文名《IntroductiontoAlgorithms

Tong__Ming·2017-10-28 11:14

windows下c语言程序调用python实践

windows下c语言程序调用python实践要点概览目的c程序直接调用python程序方法一：直接运行python语句方法二：向python传递参数并调用函数运行环境windows系统：32位win7c

hu_shidong·2017-10-25 00:06

《算法导论》中算法的部分实现[GitHub]

IntroductiontoAlgorithms介绍GitHub地址阅读《算法导论》过程中实现的部分算法（Java版）。已实现的算法（后续持续更新。。。）

INotWant·2017-10-13 15:45

大数据算法导论课程大纲

程序=算法+数据结构，算法是程序员，数据分析师等岗位的基本功，但有很多程序员和半路出家的数据分析师却没受过严格的算法训练，因此他们不能设计和开发出逻辑复杂的高效率应用系统，使到自己的职业前途受到限制。另外，在面试软件工程师，算法设计师，数据分析师，大数据程序员等岗位的时候，面试官常会问一下算法的问题，没有算法修养的人往往哑口无言，场面尴尬，比如十道海量数据处理面试题http://f.datagur

网瘾少年安涂·2017-10-10 09:08

动态规划的两种方式

各自有各自的优势，以算法导论上的钢铁切割为例，贴出代码缓存一下。

李家那小二·2017-10-09 17:09

Preface

本博客的主要讨论方向是计算机科学理论，会逐步深入涉及到离散数学，数据结构(重)，逻辑与计算机设计，计算机接口，计算机组成原理(重)，数据库，算法导论，操作系统(重)，计算机网络(重)，计算理论，软件工程

往事旧伤·2017-10-08 00:00

斐波那契堆——算法导论(26)

1.写在前面在很久之前学习过堆这种数据结构。这次再来学习一种比较特别的“堆”——斐波那契堆。下文首先会介绍斐波那契堆的结构，然后会介绍在其上的操作，最后再分析这些操作的效率，以及一些理论的证明。2.结构斐波那契堆是一系列具有最小堆序的有根树的集合，即斐波那契堆中的每棵树均遵循最小堆性质。所谓最小堆性质是指：树中的每个结点的关键字大于或等于它的父结点（若存在）的关键字。具有最小堆性质的堆，我们称之为

学数学的程序猿·2017-10-03 16:00

算法导论公开课笔记（二）快速排序和随机化算法

快速排序与归并排序一样，快速排序也使用了分治的思想解决排序问题。对一个典型的子数组A[p..r]进行快速排序的三步分治过程：分解：数组A[p..r]被划分为两个（可能为空）子数组A[p..q-1]和A[q+1..r]，使得A[p..q-1]中的每一个元素都小于等于A[q],而A[q]也小于等于A[q+1..r]中的每个元素。其中计算下标q也算划分过程的一部分。解决：通过递归调用快速排序，对子数组A

EboyWang·2017-09-29 22:42

算法导论——图论总结

图论总结G=(V,E)，V代表图中节点的合集，E代表图中边或是关系的合集。稠密图：图中E的条数接近V*V也就是，接近任意两点之间相连。稀疏图：图中E的条数远小于V*V。图的数据结构图常用的有两种表示方式，邻接链表和邻接矩阵。邻接矩阵和邻接链表都中存储的信息都只是点与点的关系。并不表示点的信息，如果要表示点的信息，需要一个额外的容器，存储。比如，i节点代表某个村庄，该村庄有村名，村民数等信息，这些信

Myth52125·2017-09-27 13:42

B+树的几点总结

本文主要以列表形式将B+树的特点以及注意点等列出来，主要参考《算法导论》、维基百科、各大博客的内容，结合自己的理解写的，如内容有不当之处，请各位雅正。。

铁甲依然在_978f·2017-09-26 10:55

算法基础第〇章通论

参考书就是那本算法导论（别问我是哪本）.有人说,程序就是数据结构加上算法.照这么看,算法应该是定义在数据结构上的操作.算法接受一系列的数据作为参数,并输出一些我们想要的数据,这便是算法的意义.算法的度量标准计算模型很多情况下

osinovsky·2017-09-14 00:00

python实践小程序

今天的面试题，用python实现。python3.4；使用工具pythoncharm！#从1000人中随机抽取10个人,被抽中的人会被杀死。只有一个硬币决定抽取谁；写个程序实现，一定要保证每个人被抽中的概率相等importrandom#模拟抛硬币defcoin():ifrandom.randint(0,1)==1:returnTrueelse:returnFalse#递归实现，从一组人中选出一个人

春梅加油·2017-09-06 20:28

[转] 搞ACM的你伤不起 by Roba（附某牛腾讯悲催面试）

谁再跟劳资讲算法之美算法的力量，劳资一本算法导论拍死你啊！！！

AC_jie·2017-08-27 10:54

python实践笔记

原文链接：http://www.cnblogs.com/PattonCCNU/p/7419261.html1.函数1)参数传递顺序，即调用者将参数传递给函数的顺序。python中有4种带参方式：fun1(a,b,c)fun2(a=1,b=2,c=3)fun3(*args)fun4(**kargs)赋值过程为：按顺序把传给args的实参赋值给对应的行参args=value形式的实参赋值给行参将多余出

a2233908965·2017-08-23 17:00

算法导论笔记——第十~十一章数据结构（一）散列

第十章基本数据结构栈：可由数组表示队列：可由数组表示指针和对象：可由多数组表示。可用栈表示freelist有根数：二叉树：左右孩子分支无限制：左孩子右兄弟表示法第十一章散列表数组：为每个元素保留一个位置散列表：用于实际存储关键字比全部可能关键字少很多时，比如字典操作解决散列冲突：链接法，开放寻址法11.2散列表用链表法，在简单均匀散列的假设下，一次成功或不成功的查找所需要的平均时间为Θ(1+α)，

weixin_34029949·2017-08-16 18:00

快速傅里叶变换及快速傅里叶变换在OI/ACM中的运用

docxFastFourierTransformation——ByRose_max简单来说，傅里叶变换，在oi里面就一个用途：加速多项式乘法方法就一个：构造多项式fft点值乘法ifft写在前面关于学习FFT算法的资料个人最推荐的还是算法导论上的第

Rose_max·2017-08-08 11:18

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