算法知识点

【面试复习系列】常用机器学习算法知识点及其解析，面试官会考的几乎都有，欢迎补充

图片慢慢上传，看不到图片的请点这里：常用机器学习算法知识点及其解析，面试官会考的几乎都有LR：logisticregression对数几率回归/逻辑回归sigmoid函数的作用就是用于把输出归一到1和0
glanose·2020-07-09 12:37

百面机器学习｜第七章优化算法知识点(一)

前言如果你能找到这里，真是我的幸运~这里是蓝白绛的学习笔记，本集合主要针对《百面机器学习——算法工程师带你去面试》这本书。主要记录我认为重要的知识点，希望对大家有帮助。第七章优化算法引导语机器学习算法＝模型表征＋模型评估＋优化算法。优化算法就是要在模型表征空间中找到模型评估指标最好的模型。注：也就是机器学习算法＝模型＋目标函数＋优化算法。1、有监督学习的损失函数书中介绍的二分类损失函数有：0-1损
蓝白绛·2020-07-06 23:29

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
zjh246890·2020-07-06 13:08

python数据结构和算法知识点汇总

1.时间复杂度:算法A处理规模为n的问题示例所用时间T(n)=O(g(n))T(n)=O(g(n))T(n)=O(g(n)),记为T(n)T(n)T(n)2.最坏时间复杂度:算法完成工作最多需要多少基本操作3.程序=数据结构+算法4.算法是为了解决实际问题而设计的,数据结构是算法需要处理的问题的载体5.常用的数据运算:插入删除修改查找排序6.顺序表:将元素顺序地存放在一块连续的存储区里,元素间的顺
小白逆袭记·2020-07-04 04:29

数据结构与算法知识点整理（一）数据结构概述

数据结构概述1.数据结构的研究内容：研究的是数据之间的彼此抽象的关系，不涉及具体的数据内容。2.基本数据结构分为：线性表、树和图。3.数据结构分为逻辑结构和物理结构。逻辑结构是抽象出来的理论模型，而物理结构是指实际存储在磁盘、内存等介质上的结构。前者是数学模型，后者是实际的。后者分为顺序存储结构和链式存储结构。这些也没有什么太多可讲的，简单写一下概念。ADT抽象数据型。这是一种与具体语言无关的描述
jarelzhou·2020-07-02 05:49

拉勾网《32个Java面试必考点》学习笔记之六------数据结构与算法

Java面试必考点》学习笔记.只是对视频内容进行简单整理,详细内容还请自行观看视频《32个Java面试必考点》.若本文侵犯了相关所有者的权益,请联系:[email protected].将会删除相关内容数据结构与算法知识点汇总知识点详解数据结构树二叉搜索树平衡二叉树红黑树
格林奥斯汀·2020-06-29 17:03

转：程序员必须掌握的核心算法有哪些？

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数
爱萨萨·2020-06-27 14:48

深度优先及广度优先算法

深度优先搜索算法DFS广度优先搜索算法BFS在猪呢个算法知识点中占比非常大，应用最多的地方是对图进行遍历（树以为是图的一种）深度优先搜索算法DFSDFS解决的是连通性的问题，及给定两个起始点（或某种起始状态
aFakeProgramer·2020-06-27 10:36

程序员必须掌握的核心算法有哪些？数据结构与算法的C/C++/Java/C#/Python实现

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
Peter_Gao_·2020-06-26 00:40

递归算法知识点总结

1.递归的概念若一个对象部分的包含它自己或用它自己给自己定义，则称这个对象是递归的。若一个过程直接或间接地调用自己，则称这个过程是递归过程。2.什么时候使用递归1）问题的定义是递归的如求n的阶乘等，问题的求解过程可以将其递归定义直接转换为对应的递归算法。2）数据结构是递归的如单链表等3）问题的求解方法是递归的如：是在有序数组中查找一个数据元素是否存在的折半查找算法3.递归算法的特点将问题分解成为形
可乐鸡翅膀·2020-06-21 23:20

校招后端面经——前言

校招后端面经--前言前言简历算法知识点前言后端相对其他岗位来说，竞争也是比较激烈的一个岗位，大三的春招和大四的春招让我体会到，大厂（腾讯阿里等）对后端的面试是很严格也很深入的，其他互联网公司的标准会低一些
keys_z·2020-06-21 15:55

校招后端面经

后端校招后端面经--前言前言简历算法知识点前言后端相对其他岗位来说，竞争也是比较激烈的一个岗位，大三的春招和大四的春招让我体会到，大厂（腾讯阿里等）对后端的面试是很严格也很深入的，其他互联网公司的标准会低一些
bylfsj·2020-06-20 20:08

排序算法知识点总结-冒泡排序，快速排序，插入排序，希尔排序，选择排序，堆排序

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。各种排序算法的时间复杂度与空间复杂度1.冒泡排序平均时间复杂度：O(n²)，空间复杂度：O(1)原理：比较两个相邻的元素，将值大的元素交换至右端。思路：依次比较相邻的两个数，将小数放在前面，大数放在后面。即在第一趟：首先比较第1个和第2个数，将小数放前，
马小方·2020-04-17 12:50

[转载]程序员必须掌握的核心算法有哪些？

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
此去经年天问·2020-03-08 21:10

数据结构与算法之美》如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法 (读后感)

初学数据结构和算法知识点思维导图初学数据结构和算法知识点思维导图20个常
kenuo·2019-11-30 15:40

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
帅地·2019-11-13 12:00

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
杨跃辉_qq_651696767·2019-11-06 19:22

程序员必须掌握的核心算法有哪些？

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
帅地·2019-10-21 12:41

程序员必须掌握的算法有哪些？谈谈这这几年学过的算法

，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。
帅地·2019-10-20 14:00

人工神经网络算法知识点总结

人工神经网络的许多算法已在智能信息处理系统中获得广泛采用，尤为突出是是以下4种算法：ART网络、LVQ网络、Kohonen网络Hopfield网络，下面就具体介绍一下这这四种算法：1．自适应谐振理论（ART）网络自适应谐振理论（ART）网络具有不同的方案。一个ART-1网络含有两层一个输入层和一个输出层。这两层完全互连，该连接沿着正向（自底向上）和反馈（自顶向下）两个方向进行。当ART-1网络在工
·2019-09-23 08:41

vue的diff算法知识点总结

源码：https://github.com/vuejs/vue/blob/dev/src/core/vdom/patch.js虚拟domdiff算法首先要明确一个概念就是diff的对象是虚拟dom，更新真实dom则是diff算法的结果Vnode基类constructor(。。。){this.tag=tagthis.data=datathis.children=childrenthis.text=t
·2019-09-23 02:05

Opencv-锐化增强算法(USM)

USM锐化增强算法知识点python代码c++代码知识点USM锐化增强算法图像卷积处理实现锐化有一种常用的算法叫做UnsharpenMask方法，这种锐化的方法就是对原图像先做一个高斯模糊，然后用原来的图像减去一个系数乘以高斯模糊之后的图像
lovefive55·2019-09-16 15:35

算法知识点——（3）监督学习——逻辑回归与线性回归

目录一、线性回归1.原理推导1.1算法概述1.2误差项分析1.3似然函数1.4目标函数推导1.5线性回归求解2.特点3.广义线性回归二、逻辑回归1.原理推导1.1Logistic分布1.2逻辑回归分类任务1.3似然函数1.4应用梯度下降求参数1.5参数更新2.特点3.多分类逻辑回归4.极大似然函数作为损失函数原因5.特征高度相关或者特征重复，会造成怎样的影响？6.逻辑回归为什么要对特征进行离散化7
Lynqwest·2019-09-10 09:37

C++ 算法知识点总结

总结文章目录总结精确到小数点位数setiosflags(ios::fixed),头文件为:include1.setprecision()2.setiosflags(ios::fixed)3.setiosflags(ios::fixed|ios::showpoint)char与int互相转换尽量不用减法，使用加（-1）*n来计算，这样不用考虑减法顺序问题（这是个坑）精确到小数点位数setiosfla
星空下的枫·2019-09-02 14:24

数据结构与算法知识点

一、数据结构数组一种线性表结构，连续的内存空间存储相同数据类型的数据。说到线性表，有必要列出一下：名称种类线性表数组、链表、队列、栈非线性表二叉树、堆、图数组最大的优势是：可以通过下标随机访问，时间复杂度为O(1)（由于线性的，且内存空间连续）。数组劣势是：删除和插入比较费劲，时间复杂度为O(n)（需要移动删除和插入元素后的所有元素）。STL中的vector（动态数组）在业务可以直接拿来使用。ve
pengshengli·2019-05-25 15:40

《数据结构与算法之美》如何抓住重点，系统高效地学习数据结构与算法 (读后感)

初学数据结构和算法知识点思维导图20个常用数据结构和算法10个常用数据结
科诺设计·2019-04-20 00:00

Android 学习进阶之路

Android学习进阶之路java基础知识点java高阶知识点数据结构及算法知识点Android基础知识点Android高级必备素质Android技术难点java基础知识点JavaObject类方法HashMap
IT_MR_Jie·2018-10-22 11:52

【笔试】数据结构与算法知识点整理

1.Hash表的hash函数，冲突解决方法有哪些。2.各种排序：冒泡、选择、插入、希尔、归并、快排、堆排、桶排、基数的原理、平均时间复杂度、最坏时间复杂度、空间复杂度、是否稳定。3.快排的partition函数与归并的Merge函数。4.对冒泡与快排的改进。5.二分查找，与变种二分查找。6.二叉树、B+树、AVL树、红黑树、哈夫曼树。7.二叉树的前中后续遍历：递归与非递归写法，层序遍历算法。8.图
Sha777wee·2018-07-25 23:06

机器学习算法知识点

决策树。**决策树是目前数据挖掘和机器学习中最流行的分类算法之一。本教程可以用作数据挖掘的风格和术语的独立介绍，而无需查看许多统计或概率先决条件。如果你是数据挖掘的新手，你会喜欢它，但是你的眉毛将会变得简单！在定义分类工作之后，我们解释信息增益（下一个Andrew教程）如何用于查找预测输入属性。我们展示了递归地应用这个过程如何构建决策树来预测未来事件。然后，我们仔细研究一个如此重要的问题，它是所有
messi_james·2018-06-13 10:30

【编程思想】【数据结构与算法】数据结构与算法知识点汇总

数据结构与算法是息息相关的，数据怎么存储，怎么搜索，怎么排序，怎么求最优解，对应的解决思路，便形成了各种算法相对于设计模式和数据结构本身来说，算法是有一点难度的，但这种难度主要体现在思路比较复杂，但实现方案网上都是有的，只要花时间和耐心都能逐个击破希望大家在学习算法时，不要急于求成，只求快速过完，细节却都没有理透，真正自己实现时，花上一个上午都写不出来建议大家把算法学习当作一个长期任务来完成，晚上
命运之手·2018-05-29 23:46

【算法】算法知识点总结

##项目知识点评估：1、fm+ffm+lr#fm相比lr引进了特征组合（二次项）#fm解决了数据稀疏性导致的参数训练不充分问题（尤其对于one-hot编码之后）#ffm增加了field，隐向量不仅与特征相关，也与field相关#假设样本的n个特征属于f个field，那么FFM的二次项有nf个隐向量。#而在FM模型中，每一维特征的隐向量只有一个。#FM可以看作FFM的特例，是把所有特征都归属到一个f
一寒惊鸿·2018-03-27 10:57

Haar+adaboost物体检测算法知识点归纳总结

基于此方法研究车牌识别系统相关应用，以下主要总结其中的关键点和难点，需要对haar特征和adaboost原理有一定了解，供刚开始学习和使用此法的童鞋参考，肯定不够全面，亦或存在不够准确的地方，诸位可指出，交流补充。一、训练1、训练模型是很重要的一环，训练haar+adaboost模型其实就是挑选特征，再组合特征的过程。2、训练样本准备：正样本，负样本，更新样本。正样本和负样本的大小比例应接近于你需
小魔大树哥·2017-04-14 13:46

算法知识点整理——第7章 随机化算法

第7章随机化算法概率算法只能实期望的结果更有效，它可能遭到最坏的可能性。概率化算法两次运行的结果可能不一样。1.主要类型：数值概率算法、蒙特卡罗算法、拉斯维加斯算法、舍伍德算法2.数值概率算法随机投点计算pi值定积分解非线性方程组得到的结果不够精确，但是可以在一个接受范围内。3.舍伍德算法（确定性算法，不一定能得到解，但是得到的解总是正确的）想办法破坏最坏情况出现的概率（还是会出现），以提高算法的
可乐司机·2017-02-15 16:07

算法知识点整理——第2章 递归与分治策略

第二章递归与分治策略1.算法总体思想将一个难以直接求解问题分解成足够小的子问题，直到很容易求出其解为止。2.递归函数的两个要素：边界条件递归函数3.典型问题兔子繁殖斐波那契数列Ackerman函数（双递归函数）4.当算法复杂度很高时（如：阶乘），计算机运行能力对运行时间的提高效果越来越不明显。所以提高算法的效率显得很重要5.递归算法的优缺点分析：（可解决斐波那契数列进行分析）优：结构清晰，归纳法可
可乐司机·2017-02-15 15:37

堆排序算法知识点总结

1.在用堆排序算法排序时,如果要进行增序排序,则需要采用“大根堆”，减序排列则要采用“小根堆”。堆排序的方法：首先，将当前的数组调整为堆，也就是建立堆。然后把根与最后的元素交换，重新调整堆，然后再把调整后的根与倒数第二个元素交换，再重新调整堆，直到全部元素交换完毕。这样，对于大根堆，最大元素排列到了最后，是递增排序。而小根堆，最小元素排列到了最后，是递减排序。2.找出若干个数中最大/最小的前K个数
violet_echo_0908·2016-04-18 23:00

蓝桥杯常用算法知识点：【递归】求n个元素的全排列

packagecom.aiqiongdiao;publicclassMain{/***【递归】求n个元素的全排列*abcacbbacbcacabcba*@paramargs*/publicstaticvoidf(chardata[],intk){//当前关注点kif(k==data.length){for(inti=0;i
Lee宇斌·2016-03-15 15:52

蓝桥杯常用算法知识点：1.递归与循环

递归的好处：简单了程序员要点：发现相似性，设置出口（构造相似性，添参数）元素：调用自身（参数变化）递归思想：我做最后一个/我做第一个，你告诉我谁是最后一个（加参）然后其他的交给长得跟我一样的下属。（相似性）并且要求你到什么时候就不能往下交了（设置出口）递归类型：有返回&没返回没返回：老板做（1【需要加参】或尾），然后推给下属，并限定到哪有返回：老板最后返回总的情况，推给下属，限定到哪，底层下属返回
Lee宇斌·2016-03-09 17:57

冲刺NOIP复习，算法知识点总结

前言    离NOIP还有一个星期，匆忙的把整理的算法补充完善，看着当时的整理觉得那时还年少。第二页贴了几张从贴吧里找来的图片，看着就很热血的。当年来学这个竞赛就是为了兴趣，感受计算机之美的。经过时迁，计划赶不上变化，现在尚处于迷茫之中，也很难说当时做的决定是对是错。然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景。   这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法，可能难度掌握的不是太好
txl16211·2015-11-03 17:00

特征点检测学习_1(sift算法)

　    　sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。
·2015-11-01 13:37

线性回归和梯度下降算法

线性回归与梯度下降算法线性回归与梯度下降算法知识点：线性回归概念梯度下降算法    l 批量梯度下降算法    l 随机梯度下降算法    l 算法收敛判断方法1.1   线性回归在统计学中，线性回归(
Ben_Ben_Niao·2015-08-06 12:00

Hash算法知识点总结

Hash算法   优点      快：search,insert,delete.O(1)   分类      静态hash法         平方取中法：关键字平方值的中间某几位做为桶地址。         折叠法：把关键字K分解成长度相等的几段，最右一段可能不相等。再把各段加起来做hash地址。            平移折叠：各段向右对齐相加            边界对齐折叠：把偶数段逆序后
alittlebit·2013-12-01 13:00

sift算法

sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。
android_asp·2013-04-15 16:00

特征点检测学习_1(sift算法)

特征点检测学习_1(sift算法)  sift算法在cv领域的重要性不言而喻，该作者的文章引用率在cv界是number1.本篇博客只是本人把sift算法知识点整理了下，以免忘记。
pi9nc·2013-03-31 21:00
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