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算法讲解
通俗易懂--决策树算法、随机森林
算法讲解
(算法+案例)
1.决策树决策树模型demo随机森林模型demo1.1从LR到决策树相信大家都做过用LR来进行分类,总结一下LR模型的优缺点:优点适合需要得到一个分类概率的场景。实现效率较高。很好处理线性特征。缺点当特征空间很大时,逻辑回归的性能不是很好。不能很好地处理大量多类特征。对于非线性特征,需要进行转换。以上就是LR模型的优缺点,没错,决策树的出现就是为了解决LR模型不足的地方,这也是我们为什么要学习决策
mantch
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2018-12-23 10:00
通俗易懂--逻辑回归
算法讲解
(算法+案例)
1.逻辑回归(LogisticRegression)GitHub地址(案例代码加数据)1.1逻辑回归与线性回归的关系逻辑回归是用来做分类算法的,大家都熟悉线性回归,一般形式是Y=aX+b,y的取值范围是[-∞,+∞],有这么多取值,怎么进行分类呢?不用担心,伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。首先我们先来看一个函数,这个函数叫做Sigmoid函数:函数中t无论取什么值,其结果都在[0,-1]的区
mantch
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2018-12-22 20:00
通俗易懂--线性回归
算法讲解
(算法+案例)
1.线性回归(LinearRegression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非线性。相信通过以上两个概念大家已经很清楚了,其次我们经常说的回归回归到底是什么意思呢。回归:人们
mantch
·
2018-12-18 10:00
通俗易懂--线性回归
算法讲解
(算法+案例)
1.线性回归(LinearRegression)1.1什么是线性回归我们首先用弄清楚什么是线性,什么是非线性。线性:两个变量之间的关系是一次函数关系的——图象是直线,叫做线性。注意:题目的线性是指广义的线性,也就是数据与数据之间的关系。非线性:两个变量之间的关系不是一次函数关系的——图象不是直线,叫做非线性。相信通过以上两个概念大家已经很清楚了,其次我们经常说的回归回归到底是什么意思呢。回归:人们
mantch
·
2018-12-18 10:14
分享一些
算法讲解
博客及算法概念,更新ing
现在网上的博客抄来抄去的,很多想学的东西看到最后都面目全非了,因此在学习路上筛选记录下一些对于算法分析的很透彻的博客,分享给大家,也做自己的备忘。概念逆序对图论拓扑排序欧拉回路SPFA算法n节点的无向完全图的生成树的个数最小生成树数据结构优先队列线段树动态规划线性动态规划数学/数论高精度与压位
MambaHJ
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2018-12-02 15:36
二分查找(binary search)
算法讲解
与实现
例:在数组a=[46,30,82,90,56,17,95]中寻找x=17start=0,end=length(a)-1,mid=(start+end)/2如果30大于a[mid]=90,由于我们是按递增顺序存储的,所以,30一定在mid的后面,则将start=mid+1;如果30小于a[mid]=90,则30一定在mid的前面,所以,将end=mid-1;如果30正好等于a[mid]=90,则程序
陈龙|JUST DO IT.
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2018-11-27 10:01
算法
GBDT
算法讲解
GBDT(GradientBoostingDecisionTree)是一种以决策树(cart树)作为基学习器的机器学习方法。它是具体实现gradientboosting框架算法中的一种,会学习多棵决策树。GBDT的基学习器是CART树,所以GBDT每一棵树的生成过程都是CART树的生成过程,例如:如何选择最优的分裂节点。正如GBDT的名字一样,它采用梯度下降的方法来优化损失函数,所以每一次迭代,下
会飞的猩猩。
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2018-11-22 22:25
机器学习
imagematte
肖总博客:http://39.108.216.13:8090/display/~xiaozhenzhong/Image-Matting+and+Background+Blur图像抠图的closedform
算法讲解
joy2017
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2018-11-07 10:08
Manacher
算法讲解
一:背景给定一个字符串,求出其最长回文子串。例如:s="abcd",最长回文长度为1;s="ababa",最长回文长度为5;s="abccb",最长回文长度为4,即bccb。以上问题的传统思路大概是,遍历每一个字符,以该字符为中心向两边查找。其时间复杂度为$O(n^2)$,效率很差。1975年,一个叫Manacher的人发明了一个算法,Manacher算法(中文名:马拉车算法),该算法可以把时间复
~ 知至~
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2018-10-28 10:51
学习笔记
ALS
算法讲解
Kendall秩相关系数(Kendallrankcorrelationcoefficient)对于秩变量对:注:SirMauriceGeorgeKendall,1907~1983,英国统计学家。这个人职业生涯的大部分时间都是一个公务员,二战期间出任英国船运协会副总经理。1949年以后担任伦敦大学教授。参见:https://en.wikipedia.org/wiki/Kendall_rank_cor
hellozhxy
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2018-08-14 20:32
机器学习
数据结构与算法
最长回文子串Manacher
算法讲解
写在前面:这是一篇写的很好的博客,排版很好,转载用来学习,有些地方做了一点补充原博客链接:最长回文子串(Manacher算法)Manacher算法求最长回文子串给定一个字符串,求它的最长回文子串,例如"1232231"的最长回文子串为"3223"。用Manacher算法可以在O(N)时间内得到结果。—目录—Manacher算法求最长回文子串1题目描述2分析解法普通解法改进3算法思路Manacher
BBHHTT
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2018-08-13 14:16
学习字符串的一点感悟
反而知乎上的
算法讲解
都是原创,不乏讲的绝妙的答案。学习算法是一个艰苦的历程,菜鸡要继续加油了。
Apollo-yyy
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2018-08-10 15:55
【最短路】【Floyd算法】【模板】 讲解 + 例题 HDU 1874 畅通工程续 【求两点间最短路】
【最短路】【Floyd算法】【模板】讲解+例题HDU1874畅通工程续Floyd
算法讲解
**适用情况:**多源多汇最短路(即求任意两点间的最短路)复杂度:O(v^3)思想:DP通过枚举中间点来优化它的时间复杂度
Floraqiu
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2018-08-07 16:34
模板
图论
-
最短路
Manacher
算法讲解
Manacher是处理回文串的高效算法,其时间复杂度可以达到O(n)其实可以这么说,马拉车是一种优雅的暴力~~其优势体现在两点上,第一点是对偶数回文串的处理,第二点是利用已知信息求出未知信息回文串大家都知道是啥AblewasIereIsawElba.LewddidIlive,andevilIdiddwel.那么怎样判断一个串的最长回文半径呢?先来O(n3)的暴力枚举每一个字串,判断其是否为回文串O
Richard__Luan
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2018-07-22 17:10
基础讲解(笔记)
manacher
YOLO
算法讲解
(2)
致谢:https://blog.csdn.net/u014038273/article/details/79487592YOLO有S*S的格子,每个格子包含B个边界框,格子对应的预测总的类别数为C种类别。总结重点:1、一张图片中有多个object,即一张图片中有多个对象,如下图所示,我们框了很多的真实框,那么S*S*B个bbox的对应的confidence怎么计算出来呢?confidence=p(
努力努力再努力tq
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2018-07-16 11:52
yol
区块链共识
算法讲解
及发展
本文将介绍①主流共识算法,简述算法分类,适用范围,应用场景等②PoW(ProofofWork)工作量证明③PoS(ProofofStake)权益证明④DPoS(DelegatedProofofStake)委任权益证明⑤PBFT(PracticalByzantineFaultTolerance)实用拜占庭容错算法⑥PAXOS算法⑦RAFT算法前导.主流共识算法简述共识机制是特殊节点的投票,在很短的时
不知鲸又是鱼
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2018-06-26 23:06
根号类
算法讲解
——各(四)种莫队(填坑)
这个坑终于填了…上文接这里莫队算法这就是莫队(确信)先放个可离线的题:可离线:给你个序列,m次询问(可离线)一段区间有多少个不同的数(可离线)(数据范围105105)可离线相信各位都已经拿高效的DS秒掉了相信大家看完题目第一感觉就是离线(考虑两次询问区间(l,r)(l,r)和(l′,r′)(l′,r′),假设我们已经处理出(l,r)(l,r)区间内的答案,考虑将其拓展到(l′,r′)(l′,r′)
Duan2baka
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2018-06-16 23:02
算法讲解
CGAN-条件生成式对抗网络(附源代码,可以直接运行)
关于GAN,可以参考这篇博客,GAN
算法讲解
。
Oliver Cui
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2018-06-02 21:38
深度学习
【机器学习】【感知机-2】感知机(Perceptron)学习算法的原始形式的Python实现
1.感知机学习
算法讲解
感知机学习算法的原始形式讲解+数学过程求解展示的示例,详见:点我2.感知机学习算法的原始形式的Python实现2.1代码python知识点:1)W与X的内积,用到np.dot(W,
CV_ML_DP
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2018-05-11 23:46
人工智能
机器学习
跟我一起学机器学习
Machine
Learning
递归
算法讲解
原作者:书呆子Rico《递归的内涵与经典应用》http://my.csdn.net/justloveyou_摘要:大师L.PeterDeutsch说过:ToIterateisHuman,toRecurse,Divine.中文译为:人理解迭代,神理解递归。毋庸置疑地,递归确实是一个奇妙的思维方式。对一些简单的递归问题,我们总是惊叹于递归描述问题的能力和编写代码的简洁,但要想真正领悟递归的精髓、灵活地
HD243608836
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2018-04-17 12:54
JAVA
逻辑回归,决策树,随机森林,KNN,高斯贝叶斯模型在智联招聘招聘信息的机器学习表现
1.
算法讲解
:决策树(DecisionTree)决策树很通俗直观哈。我们在一次次按条件将训练数据分割的过程,就是一个训练的过程。就像我们不停地问问题,不停地用排除法,最后得出结果。
adam-liu
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2018-04-16 17:50
python
机器学习
数据挖掘
python
算法
用户画像
垃圾回收算法优缺点对比
image.pngGC之前说明:该文中的GC
算法讲解
不仅仅局限于某种具体开发语言。mutatormutator是EdsgerDijkstra、琢磨出来的词,有“改变某物”的意思。
高广超
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2018-03-30 18:00
FFT
算法讲解
——麻麻我终于会FFT了!
FFT——快速傅里叶变换这块不写东西空荡荡的,我决定还是把FFT的定义给贴上吧FFT(FastFourierTransformation)是离散傅氏变换(DFT)的快速算法。即为快速傅氏变换。它是根据离散傅氏变换的奇、偶、虚、实等特性,对离散傅立叶变换的算法进行改进获得的。这三段话其实一点用也没有FFT是干什么的FFT在算法竞赛中就有一个用途:加速多项式乘法(暴言)简单来说,形如a0X0+a1X1
Duan2baka
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2018-03-12 17:19
算法讲解
【算法】局部加权回归(Lowess)
一、简介1.1预测问题1.2平滑问题二、
算法讲解
2.1算法思想2.2参数讲解2.3权值函数2.4回归迭代2.5间隔回归,中间插值2.6其他参数三、实验效果3.1效果3.2效率3.3效果对比一、简介1.1
longgb123
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2018-03-11 22:28
机器学习
并查集(空间O(n),时间O(1))
算法讲解
:http://blog.csdn.net/dellaserss/article/details/7724401https://segmentfault.com/a/1190000004023326
AlanLiu6
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2018-01-16 10:22
不知道什么分类
24点
算法讲解
与实现
题目描述:在52张扑克牌中(去掉大小王),随机抽取4张牌,找到所有可能的情况和解。前言博主曾在网上看到有很多关于24点的算法,但很多都是没有找全所有表达式,要么就是没有去重,而且搜索的时间过长,有些慢的要半个小时才能得到结果。所以经过我的不懈努力,经过几天的研究,目前我的这个24点的算法能够高效的找出所有解的情况。经过测试,平均在0.1几秒左右就可以找到所有情况。算法分析本算法采用穷举的思路,对所
Tanyboye
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2018-01-04 16:04
算法
java技术学习之道
一步一步分析讲解神经网络基础-gradient descent algorithm
有兴趣的朋友可以看一下paper,百度网盘:https://pan.baidu.com/s/1slRxFZn看这篇是cs上的一篇paper,将gd
算法讲解
复杂。打算使用通俗的方式讲解出来。
Alun_Sun
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2017-12-22 19:44
tensorflow1.4
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旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习,适合对数学很头疼的同学们,小板凳走起!
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2017-12-15 17:50
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算法
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2017-12-11 17:13
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2017-12-08 16:44
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2017-12-07 15:09
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一致性哈希
算法讲解
转自:http://www.evanlin.com/maglev/前言(為何想讀這一篇論文)這一篇論文吸引我注意的原因是,原本ConsistentHashing本來的特性就是作為LoadBalancer之用.但是Google將他們的LoadBalancer(代號:Maglev)公布他的實作方式,裡面並且將ConsistentHashing做了一些小改版來符合他們的需求.由於我之前就有學習過Cons
johnsonjie
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2017-11-20 16:41
一致性哈希算法
KMeans (K均值)
算法讲解
及实现
算法原理KMeans算法是典型的基于距离的聚类算法,采用距离作为相似性的评价指标,即认为两个对象的距离越近,其相似度就越大。该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的,因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。K个初始聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响,因为在该算法第一步中是随机地选取任意k个对象作为初始聚类中心,初始地代表一个簇。该算法在每次迭代中对数据集中剩余的每个对象,根据其与各个簇中心的距离赋
上品物语
·
2017-11-19 17:00
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)
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2017-11-16 16:16
01背包问题优化与java代码的详解(动态规划)
由于
算法讲解
文字较多,直接摘图,撰写本文的目的在于写出我对代码的详细解读。如有错误,请大家指出。
Deng冬
·
2017-11-15 23:16
java
算法
0-1背包问题优化
目标检测算法理解:从R-CNN到Mask R-CNN
我一直做的都是图像分类方向,最近开始接触了目标检测,也看了一些大牛的论文,虽然网上已经有很多相关的
算法讲解
,但是每个人对同一个问题的理解都不太一样,本文主要结合自己的理解做一下记录,也欢迎大家批评指正~
diligent_321
·
2017-10-30 21:52
深度学习算法
史上最透彻的KMP
算法讲解
作者:柳行刚编辑:李文臣1字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBCABCDABABCDABCDABDE"为例,查找是否包含串"ABCDABD"?图一2首先如上图,字符串"BBCABCDABABCDABCDABDE"的第一个字符与搜词"ABCDABD"的第一个字符,B与A不相等,所以后移动。图二3上图中,D与空格不相等,但是它有前缀AB与后缀AB相当,KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最
燕哥带你学算法
·
2017-10-23 00:00
机器学习实战:KNN
算法讲解
机器学习实战:KNN
算法讲解
KNN算法本章内容来至于《统计学习与方法》李航,《机器学习》周志华,以及《机器学习实战》Peter HarringTon,相互学习,不足之处请大家多多指教 1.1
hust我是船长
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2017-09-05 00:00
机器学习
CSDN日报20170901——《程序员的八重境界》
绝大部分人想成为一名优秀程序员的人点击阅读全文机器学习|机器学习故事汇-线性回归算法作者:迪哥有点愁了机器学习故事汇-线性回归算法【咱们的目标】系列
算法讲解
旨在用最简单易懂
CSDN官方博客
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2017-09-01 18:20
无标题文章
##机器学习故事汇-线性回归算法【咱们的目标】系列
算法讲解
旨在用最简单易懂的故事情节帮助大家掌握晦涩无趣的机器学习,适合对数学很头疼的同学们,小板凳走起!
社会你迪哥
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2017-08-30 11:46
通俗tarjan
算法讲解
全网最详细tarjan
算法讲解
,我不敢说别的。反正其他tarjan
算法讲解
,我看了半天才看懂。我写的这个,读完一遍,发现原来tarjan这么简单!tarjan算法,一个关于图的联通性的神奇算法。
Maybemust
·
2017-08-23 11:32
连通图
tarjan
算法讲解
转自:点击打开时隔好久回来复习tarjan算法,又看了许多网上的文章,在此再给一篇觉得不错的文章:mengxiang000全网最详细tarjan
算法讲解
,我不敢说别的。
键盘里的青春
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2017-08-22 22:13
图论
ACM
最短路径总结
Dijkstra算法:利用贪婪,解决无负权边的带权有向图或无向图的单源最短路问题,O(n^2)http://blog.csdn.net/deepseazbw/article/details/77076300
算法讲解
深海沧澜夜未央
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2017-08-13 11:48
算法总结
ACM_最短路径
Tarjan
算法讲解
。
Tarjan
算法讲解
的博客网上找到三篇比较好的,现在都转载了,个人只研究了第一篇,正如博主所说,讲的标比较详细,清晰,剩下两篇也可以看一下.卿学姐视频讲解https://www.bilibili.com
AC_Dreameng
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2017-07-17 16:39
Tarjan算法
他山之石
切磋琢磨
ACM_HDU刷题录
POJ2446——匈牙利
算法讲解
POJ2446——chessboard(匈牙利算法)二分图最大匹配数。今天第一次写博客,给大家讲讲一个比较著名的二分图算法——匈牙利算法。先来普及一下二分图的概念,如图中有两个集合,U和V。只要U、V同一集合内点不直接相交(可以间接相连)就属于二分图。匹配:一条边的两个端点分别在两个集合里,这条边就是匹配边。最大匹配数图中最多能存在的没有公共端点的匹配边的数目上图最大匹配数是4,U集合有点没连上也
前端练习生
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2017-07-14 23:49
acm
poj
top k
算法讲解
在实际工作中,我们时常会有寻找长度为n的数组中,排在前k的元素,对于topk的问题,最暴力的处理方式就是直接对数组进行排序,然后再去截取前k个数字,从而达到自己的目的,这种算法的实现复杂度为O(nlogn),其实有O(n)的算法或者是O(nlogk)时间复杂度的算法。基于快排的topk算法如果我们了解快速排序算法的话,知道其原理是每次寻找一个数值,将数组中所有小于这个数的值放在其左侧,所有大于其数
dingpiao190
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2017-06-22 15:55
编程题
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