算法总结

机器学习实战（一）：K-近邻算法（史上最全干货） 算法总结+案例实战

一、k-近邻算法1.k-近邻法简介k近邻法(k-nearestneighbor,k-NN)是1968年由CoverTHart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(
Mr.Jk.Zhang·2020-07-14 15:14

深搜算法与广搜算法总结

学习深搜和广搜在阿哈算法中有挺好的例子：应用的主要有树，图的遍历，迷宫寻路，还有全排序这类变换过的搜索。深搜的模型：//stackvoiddfs(intx,inty){if(conditon){//深搜结束的条件print;return;}for(inti=0;i<=3;i++){//与当前点联结的点,一一遍历inttx=nextx(i);intty=nexty(i);if(condition(t
江哥不是我·2020-07-14 12:55

机器学习(一)---KNN算法总结(手写体识别)

1、算法综述Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法，K-近邻算法（k-NearestNeighbors）的本质计算未知数据集（测试样本）与训练集的各样本的距离，按从小到大取前k个距离排序，然后选择k个最相似数据中出现次数最多的分类作为新数据的分类。(1)根据《机器学习》第10.1节，最近邻分类器虽然简单，但它的泛化错误率不超过贝叶斯最优分类器的错误率的两倍；(2)对于二分类问题k值一
QuinnHanz·2020-07-14 11:57

机器学习实战（一）-宏观总结

接下来我会围绕机器学习实战相应算法总结，如存在不足，欢迎大家指出！谢谢！一、机器学习由来当下互联网已经得到广泛普及，在方便用户日常生活的同时，也存储了用户行为的海量数据。
gxq741718618·2020-07-14 11:54

温故知新——五大常用算法总结

分治算法一、基本概念分治法是一种很重要的算法。字面上的解释是“分而治之”，就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。这个技巧是很多高效算法的基础，如排序算法(快速排序，归并排序)，傅立叶变换(快速傅立叶变换)……任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。问题的规模越小，越容
江湖人称小白哥·2020-07-14 09:18

计算机调度算法 - NP-Hard问题 的 “背包问题” 的简单总结

欢迎访问未来最具有影响力的的算法搜索网站的雏形http://www.comiscience.com/Algorithm这也是我为这个网站写的自己的第一个课堂算法总结。
comiscience·2020-07-14 09:21

希尔排序

算法学习记录-排序——希尔排序-sjdang-博客园iOS算法总结-希尔排序-与插入排序不同，我们不希望它是一步一步的移动，而是大步大步的移动。
一代骄马·2020-07-14 05:56

机试算法总结（待更新）

回溯法通过读题完成下面三个步骤：1)描述解的形式，定义一个解空间，它包含问题的所有解。2)构造状态空间树。3)构造约束函数（用于杀死节点）。然后就要通过深度优先搜索思想完成回溯，完整过程如下：1)设置初始化的方案（给变量赋初值，读入已知数据等）。2)变换方式去试探，若全部试完则转(7)。3)判断此法是否成功（通过约束函数），不成功则转(2)。4)试探成功则前进一步再试探。5)正确方案还未找到则转(
Mr_zhuo_·2020-07-14 05:41

机器学习-组合算法总结

组合模型组合模型一般要比单个算法要好，下面简单的介绍下Bootstraping,Bagging,Boosting,AdaBoost,RandomForest和Gradientboosting这些组合型算法.1.BootstrapingBootstraping:名字来自成语“pullupbyyourownbootstraps”，意思就是依靠你自己的资源，称为自助法，它是一种有放回的抽样方法，它是非参
拾毅者·2020-07-14 04:15

布隆过滤器、一致性哈希算法总结

认识布隆过滤器不安全网页的黑名单包含100亿个黑名单网页，每个网页的URL最多占用64B。现在想要实现一种网页过滤系统，可以根据网页的URL判断该网页是否在黑名单上，请设计该系统。1.该系统允许有万分之一以下的判断失误率。2.使用的额外空间不要超过30GB。哈希离散函数性质：①输入域无穷大②输出域有限③当输入同样的参数，一定有相同的输出值④在不同输入值的情况下，对于结果域中的不同输出值出现概率相等
Davidddl·2020-07-14 04:59

线性回归、逻辑回归、RNN、CNN、KNN、SVM算法总结

常见的监督学习：线性回归、决策树、朴素贝叶斯分类、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成方法常见的无监督学习：聚类算法、主成分分析、奇异值分解、独立成分分析。常用的分类器包括SVM、KNN、贝叶斯、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、xgboost、GBDT、boosting、神经网络NN。常见的降维方法包括TF-IDF、主题模型LDA、主成分分析PCA等等常用的回归技术：线性回归、多项式回归、
BigDataEngineer·2020-07-14 04:06

黑马程序员-- 一些算法总结

----------------------ASP.Net+Android+IO开发、.Net培训、期待与您交流！----------------------●打印三角形、菱形1）直角三角形Console.WriteLine("请输入您要打印的行数?");intn=Convert.ToInt32(Console.ReadLine());for(inti=1;i=1;i--){for(intj=1;
zhoupxx·2020-07-13 23:22

优化算法（从梯度下降到Adam算法）

从梯度下降、动量法、AdaGrad、RMSProp、AdaDelta到Adam算法总结。1.优化与深度学习在一个深度学习问题中，我能通常会预先定义一个损失函数。
带着小板凳学习·2020-07-13 15:46

【Matlab】PCA降维实现人脸识别（附学习资料、代码程序及注解、运行结果）

一、理论知识基础1、一些前辈的经验分享（不局限于这些）（1）PCA人脸识别详解——初学者必看.（2）理解主成分分析(PCA).（3）LLE算法.（4）拉格朗日乘子法.（5）PCA降维算法总结以及matlab
阿汪先生·2020-07-13 12:08

机器学习中随机梯度下降算法总结分析

我们为什么要使用梯度下降算法人类都是渐进学习的，不断从错误中纠正自己的认知，这恰巧就是梯度下降算法的思想。梯度下降算法随机选择一个方向，然后每次迈步都选择最陡的方向，直到这个方向上能达到的最低点。梯度下降算法的作用都有哪些？在机器学习中有些算法需要对模型构建损失函数以求得需要的系数，然而在损失函数的计算中，我们可能不能获得最佳方案，而梯度下降算法正是一种对损失函数的优化算法，以便损失函数取得最佳的
皮皮猪QAQ·2020-07-13 11:01

推荐算法总结（召回+排序+工程化）

文章目录召回内容召回word2vecLDA行为召回ItemCFUserCFSwing关联规则聚类协同矩阵分解隐语义LFM图召回PersonalRank图嵌入图神经网络模型召回item2vec（embedding）FM模型召回双塔模型aribnb的embedding策略用户行为序列召回多兴趣拆分知识图谱融合深度树TDM因子分解排序FMFFM树模型排序GBDT+LR深度模型排序FNNWideDeepD
iwtbs_kevin·2020-07-13 10:22

滑动窗口算法总结

滑动窗口算法一般需要用到双指针来进行解决，另外一类需要用到特殊的数据结构如Map(计数),队列（大小顺序记录）等。核心在于如何控制窗口的移动，左右指针什么时候动，什么时候不动，这个是关键。最小覆盖子串给你一个字符串S、一个字符串T，请在字符串S里面找出：包含T所有字符的最小子串。示例：输入:S="ADOBECODEBANC",T="ABC"输出:"BANC"说明：如果S中不存这样的子串，则返回空字
凯凯王的技术生涯·2020-07-13 09:43

算法总结

packagecom.daojia.jz.cashierconfig.service.deposit;importcom.alibaba.fastjson.JSON;importcom.google.common.collect.Lists;importjava.util.ArrayDeque;importjava.util.ArrayList;importjava.util.HashMap;im
李树江·2020-07-13 00:27

再来复习一下排序算法吧

排序算法总结：一、冒泡排序(BubbleSort)二、选择排序(SelectSort)三、插入排序(InsertSort)四、希尔排序(ShellSort)五、快速排序(QuickSort)六、堆排序(
雅俗共赏M·2020-07-12 23:09

遗传算法总结

遗传算法中实数编码的经典文章实数编码遗传算法的评述遗传算法中各种选择算子的选择压力演化算法中各种选择算子的选择压力比较_林广明遗传算法基本思想1、首先实现从性状到基因的映射，即编码工作，然后从代表问题可能潜在解集的一个种群开始进行进化求解；2、初代种群（编码集合）产生后，按照优胜劣汰的原则，根据个体适应度大小挑选（选择）个；3、进行复制、交叉、变异，产生出代表新的解集的群体，再对其进行挑选以及一系
Mr_Leeeee·2020-07-12 20:59

iOS算法总结-插入排序

插入排序(StraightInsertionSort)：基本操作是将一个记录插入到已经排好的有序表中，从而得到一个新的，记录数增1的有序表。代码如下：-(void)logInsertionSortingArray{NSMutableArray*arr=@[@(16),@(1),@(2),@(9),@(7),@(12),@(5),@(3),@(8),@(13),@(10)].mutableCopy;
方圆一里·2020-07-12 19:12

随机森林算法总结

随机森林算法个体学习器个体学习器又称为基学习器（baselearner），由单个的学习算法训练数据得到，比如“决策树算法”，“神经网络算法”等等。在不正式的说法下，基学习器，弱学习器，弱分类器，个体学习器说的都是一个东西。集成学习常言道：“一个篱笆三个桩，一个好汉三个帮”。集成学习模型便是综合考量多个学习器的预测结果，从而做出决策。集成学习的核心如何产生“好而不同”的个体学习器，并准确性和多样性上
小鱼儿的博客·2020-07-12 19:04

机器学习中优化算法总结

机器学习中有很多优化算法，下面对这些优化算法写一些自己的理解。梯度下降法（GradientDescent）梯度下降法是最早接触的优化算法，也是应用最广泛的优化算法，梯度具有两个重要的性质：1.梯度方向是函数值最速上升方向，那么负梯度方向是函数值最速下降方向2.如果某点的梯度不为0，则必与该点的等值面垂直。该文章是这样理解的：我按照梯度的定义解释一下,是目标函数关于的负梯度方向，是我们选择的步长，我
冲鸭，屎壳郎·2020-07-12 18:22

查找算法总结-java版

目录查找定义查找算法分类平均查找长度（AverageSearchLength，ASL）顺序查找顺序查找的基本思想顺序查找的代码顺序查找的复杂度二分查找二分查找的基本思想二分查找的代码二分查找的复杂度插值查找插值查找的基本思想插值查找的代码插值查找的复杂度斐波那契查找斐波那契查找的基本思想斐波那契查找的代码斐波那契查找的复杂度二叉树查找二叉树查找的基本思想二叉树查找的代码二叉树查找的复杂度平衡查找树
xushiyu1996818·2020-07-12 17:09

分布式互斥算法解析

文章目录引言集中式算法分布式算法基于请求的算法基于令牌的算法总结引言分布式系统中可能会出现多个节点访问一个资源或者同时执行一个给定的函数,这些资源或者函数一般成为临界资源(CriticalResource
一个划水的人·2020-07-12 13:55

数据结构与算法总结 基础篇（一）

1、什么是数据结构(概念)数据是信息的载体，能够被计算机识别、存储和加工处理，数据包括文字、表格、图像等。信息是数据的内涵，即数据所表达的意义。数据项是具有独立意义的不可分割的最小标识单位（表格中的学号）。数据的基本单位是数据元素（有时称为结点、记录等）数据对象是具有相同类型的数据元素的集合（学生的信息类型相同），因为所有数据元素类型相同时处理起来更加方便，所以在数据结构中除特别指定外数据通常都是
K崽的物联网·2020-07-12 13:33

【原理篇】以太坊钱包区块链中的一些加密算法总结（秘钥推到、HD助记词分层推倒、KeyStore文件推倒）

bip44官方文档：https://github.com/bitcoin/bips/blob/master/bip-0044.mediawikiBIP44比特币路径推倒的规则：m/purpose'/coin_type'/account'/change/address_index//purporse':固定值44',代表是BIP44//coin_type':这个代表的是币种,可以兼容很多种币,比如B
比特币爱好者007·2020-07-12 13:51

线性表相关算法总结

最近在复习考研数据结构的算法，把自己做过的觉得有意思的算法做个总结。本文均采用C语言形式的算法，并且本文算法会以考研算法的流程走，即先写算法思想，再上代码。考研算法比较偏向于算法思想，所以代码部分可能存有伪代码元素，不一定能正确运行。但是关键是掌握这个算法思想，这个才是重中之中。1、给定两个链表，编写算法找出两个链表的公共结点。（好像是剑指offer的一道原题）算法思想：两个链表中有公共结点的话，
国服程序猿·2020-07-12 12:11

Python学习总结——数字重复统计算法总结（列表+字典）

本博客主要通过截至目前所学所有对数字重复统计的算法进行总结，主要算法分为两类：列表方法、字典方法。题目：随机产生10个数字，每个数字取值范围[1,20]，打印每一个数字及其重复的次数（为避免代码重复，设定这10个随机数存储于列表中[20,16,3,13,14,6,6,6,17,17]）一、列表类方法1、根据取值范围新建专用于计数的列表，并用count函数统计每个数字的重复数字。适用于取值范围较小计
Dream and Life·2020-07-12 12:39

VGGNet——学习总结

文章目录一、简介二、VGGNet结构概览三、网络结构解析三、特点四、训练集五、测试六、问题七、全连接层替代算法总结一、简介 VGGNet论文给出了一个非常振奋人心的结论：卷积神经网络的深度增加和小卷积核的使用对网络的最终分类识别效果有很大的作用
胥洪利·2020-07-12 12:31

个性化推荐系统--个性化召回算法总结与评估方法的介绍（6-1）

一、个性化召回算法的总结这里会将之前介绍过的几种算法进行归类，并简短介绍每一种个性化召回算法的核心原理；同时演示工业界中多种召回算法共存的架构。下面看一下之前讲过的个性化召回算法的分类：1.基于邻域的：CF、LFM、基于图的推荐personalrankitem-CF是item根据user的贡献，得到item的相似度矩阵，用户根据点击过的item的相似item来完成推荐。user-CF是user根据
修改资料-昵称·2020-07-12 11:46

毕业论文——知识总结

该部分内容来自于自己的研究生论文，目录1slam分类2常见传感器的优缺点：声纳传感器、激光传感器、红外传感器、惯性导航传感器、GPS3路径规划算法整理图搜索算法：Dijkstra算法A*算法原理：A*算法总结
weixin_36662031·2020-07-12 10:34

语音信号去混响（dereverberation）最新研究总结——附论文与代码

语音信号去混响是语音降噪的一种方法，本文现将至2020年7月经典的算法总结如下，按时间顺序排序。
aliceyixin·2020-07-12 04:54

在几何图形中均匀随机取点算法总结及Delaunay三角剖分算法介绍

在工作中遇到一个需求，需要在圆形矩形，三角形内随机，尽量均匀取点作为位置信息，但是random得到的信息有时候不是很满意。这里讨论一下第一种错误思路：根据圆的解析式（假设圆心在原点）我们可以先随机生成[-R,R]范围内横坐标x，然后生成范围内的随机数y，(x,y)就是需要的点。我们写程序模拟了该过程，从下图可以看出，我们可以看到当x靠近圆的边缘使，y的范围减小，因此两边边缘的点较密集，靠近圆心的点
JieFeiLau·2020-07-12 04:20

聚类算法总结

一、层次聚类1、层次聚类的原理及分类1）层次法（Hierarchicalmethods）先计算样本之间的距离。每次将距离最近的点合并到同一个类。然后，再计算类与类之间的距离，将距离最近的类合并为一个大类。不停的合并，直到合成了一个类。其中类与类的距离的计算方法有：最短距离法，最长距离法，中间距离法，类平均法等。比如最短距离法，将类与类的距离定义为类与类之间样本的最短距离。层次聚类算法根据层次分解的
南山牧笛·2020-07-12 03:31

决策树系列算法总结——决策树

在机器习算学法中，如果留意的话会一直看到这几个算法的身影。下面对这三个算法进行一下梳理。DecisionTree——>RandomForest——>DBDT基本概念：DecisionTree：决策树RandomForest：中文称随机森林GBDT：GradientBoostingDecisionTree（梯度提升决策树）。三者关系：提到森林，我们就会联想到是一棵棵的树构成了庞大的森林，而本文中的”
云杉123·2020-07-12 02:57

八大排序算法总结以及python实现

原址一、概述排序有内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。我们这里说说八大排序就是内部排序。当n较大，则应采用时间复杂度为O(nlog2n)的排序方法：快速排序、堆排序或归并排序序。快速排序：是目前基于比较的内部排序中被认为是最好的方法，当待排序的关键字是随机分布时，快速排序的平均时间最短；二、算法
慢慢的燃烧·2020-07-12 01:45

贝叶斯分类器

贝叶斯分类器@(机器学习经典算法总结)自己的博客地址www.jameszhou.com，阅读体验更佳。
腾原·2020-07-12 00:40

数据结构排序算法总结

一、插入排序1.直接插入排序（InsertionSort）插入排序（Insertion-Sort）的算法描述是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是通过构建有序序列，对于未排序数据，在已排序序列中从后向前扫描，找到相应位置并插入。插入排序在实现上，通常采用in-place排序（即只需用到O(1)的额外空间的排序），因而在从后向前扫描过程中，需要反复把已排序元素逐步向后挪位，为最新元素提供插入空间。
花花花哇_·2020-07-11 23:11

机器学习各类优化算法总结

目录1Intro2一阶优化算法2.1GradientdescentBatchGradientDescentStochasticGradientDescentMini-batchGradientDescent2.2Momentum2.3Nesterovacceleratedgradient（NAG）2.4AdaGrad2.5Adadelta与Rmsprop2.6Adam2.7AdaMax2.8Nad
一枚小码农·2020-07-11 23:15

数据结构和算法——排序算法（2）——基于比较的O(n^2)的排序算法（2）——选择排序、插入排序

优化——折半插入排序2.5性能测试（1）直接插入排序和选择排序性能测试代码：（输入数据为随机数据）（2）直接插入排序和折半插入排序性能测试代码：（输入数据为随机数据）3.三种基于比较的O(n^2)的排序算法总结分享一个超级好的理解算法的网站
喵的波波鱼·2020-07-11 17:54

JS基础算法总结

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’.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是最大的数；.针对所有的元素重复以上的步骤，除了最后一个；.重复步骤1~3，直到排序完成
尤夏·2020-07-11 17:38

分治算法总结

分治算法动态规划与分治的区别是动态规划子问题有重叠而分治子问题相互独立分治算法的基本思想是将一个规模为N的问题分解为K个规模较小的子问题，这些子问题相互独立且与原问题性质相同。求出子问题的解，就可得到原问题的解。即一种分目标完成程序算法，简单问题可用二分法完成。（来自度娘）一、概念分而治之，将问题划分为更小的问题，直到最后子问题可以简单到直接求解，再将子问题合并为原问题得到原问题的解。例如，快排、
我对算法一无所知·2020-07-11 16:46

一份简短又全面的数学建模技能图谱：常用模型&算法总结

声明一下：下述内容的多数链接出自一本PDF教材，由于不知书名，涉及侵权还请告诉我一声链接，改成转载需要给出原创链接；实属无意冒犯。【链接在pdf版算法系列-百度网盘：https://pan.baidu.com/s/1TEYSW5ZImQU4Sy7Om2rxgA【提取码：7i0s】本文总结了常用的数学模型方法和它们的主要用途，主要包括数学和统计上的建模方法，关于在数学建模中也挺常用的机器学习算法暂时
wamg潇潇·2020-07-11 16:22

详解：利用最近邻法对图像进行分类

，对未知图像进行分类整体步骤1、算法介绍：本小节介绍最近邻方法的理论及其相关知识2、数据库和数据：数据库的内容和单个数据的表现3、程序：利用程序实现对图像的分类4、结果展示算法介绍自己写了一下英文版的算法总结
月下花弄影·2020-07-11 16:12

算法设计与分析－递归算法总结

一、递归的思想和定义（一）、孙子兵法道：凡治众如治寡，分数是也。在使用计算机解决问题时我们经常遇到的问题是规模较大的问题，不能直接求解，最普遍的方法就是分解问题。递归就是一种特殊的分治思想，在解决一个规模为n的大问题时，先将这个大问题分解为规模为k的与原问题在形式上相同且相互独立的子问题，若子问题不够小继续分解直到子问题小到能直接解决为至，然后解决各个子问题，自底向上的合并各个子问题的解形成原问题
Freedoman1990·2020-07-11 14:55

消息验证码-MAC算法总结

密文截获篡改如果使用的是对称加密，即通常一个算法和一个密钥的情况下，接收方只有使用与加密相同的密钥，才能解出正确的密文，如果使用了不同的密钥，解密出来的明文可能就是一串乱码。假如在确定密钥是与明文加密密钥同一个的情况下，解密出来的明文如果是可读的，明白的，看似就可以确定密文是安全的，完整的，来自发送者发送过来的，其实不然，如果密文信息在发送过程中被别人截获了，然后修改密文信息，再发送给接收方，那么
大力海棠·2020-07-11 09:37

通用32位MD5算法总结：MD5Util

1.小写：比如abcdefe80b5017098950fc58aad83c8c14978epublicstaticStringHEXAndMd5(StringplainText){try{MessageDigestmd=MessageDigest.getInstance("MD5");try{md.update(plainText.getBytes("UTF8"));}catch(Unsuppor
javaACMer旭日东升·2020-07-11 09:26

海量数据处理 算法总结

前面我们说海量数据处理提到，从算法的角度去考虑处理海量数据。1.BloomFilter【BloomFilter】BloomFilter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。BloomFilter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是BloomFilter判断元素不再集合，那肯
iteye_4515·2020-07-11 08:55

常用查找算法总结

查找是根据给定的某个值，在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素（或记录）查找表按照操作方式分为静态查找表和动态查找表。静态查找表：只作查找操作的查找表。它的主要操作是：（1）查询某个“特定的”元素是否在查找表中（2）检索某个“特定的”数据元素和各种属性动态查找表：在查找过程中同时插入查找表中不存在的数据元素，或者从查找表中删除已经存在的某个数据元素。它的主要操作是：（1）查找时插入数据元素
hjhomw·2020-07-11 07:26
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