算法channel关键词和文章索引

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这是3个月前的文章目录:

算法channel使用指南(V2.0)

以下是最新推送的所有文章梳理:

排序算法

冒泡排序,快速排序,实例演示

直接选择排序,堆排序,实例演示

直接插入排序,希尔排序,实例演示

归并排序,实例演示

基数排序,实例演示

常用排序算法代码兑现


链表

单链表反转思路图形解析


树|非递归前序遍历

树|非递归中序遍历

树非递归后序遍历

二叉树非递归后序遍历(python)

回溯树求集合全排列和所有子集


图解各种树(一)

图解各种树(二)

基本算法|图解各种树(三)

基本算法|图解各种树(四)

图算法|Dijkstra最短路径算法

图算法|Dijkstra算法python实现

图算法|Prim算法求最小生成树

有向无环图(DAG)检测


动态规划

动态规划|算法

动态规划|前篇:括号知多少

动态规划|中篇:爬楼梯

动态规划|后篇:考量适用指标

动态规划|约束条件下的三角最短路径

动态规划|相邻约束下的最优解

动态规划|相邻约束下的最优解(House Robber II )


Leetcode

Leetcode|Find K Closest Elements

Leetcode|子问题分析

动态规划|约束条件下的三角最短路径

动态规划|相邻约束下的最优解

动态规划|相邻约束下的最优解(House Robber II )


Python

Python和Numpy入门

Python|编写自己的类

Python|模块,包,标准模板

Python|高阶函数

Python|生成器

Python|闭包

Python|继承,多态,鸭子类型

Python|获取对象的类型,方法,setattr()添加属性

Python-GUI|Tkinter模块

Python-GUI|Tk类,属性文档使用指南

Python-GUI|Label显示图片,Pack布局控件

Python-GUI|生成菜单,封装自己的控件

Python|Pyinstaller打包Python程序的过程详解


Numpy

Python和Numpy入门

Numpy一维数组和矩阵

Numpy之linspace 和 logspace

Numpy之RandomState() 和 axis

Numpy|需要信手拈来的功能


Pandas

Pandas|排序,分组,组内排序


Matplotlib

matplotlib绘图原理及实例


数学分析

最常用的求导公式

牛顿迭代求零点

二分法迭代求零点


线性代数

矩阵特征值的求解例子


概率论

概率,期望,方差,标准差,协方差和相关系数

说说离散型随机变量

二项分布的例子解析

高斯分布

概率密度和高斯分布例子解析

似然函数例子解析


数据预处理

数据降维之PCA

PCA原理推导

PCA之特征值分解法例子解析

PCA之奇异值分解(SVD)介绍

特征值分解和奇异值分解的实战分析

TF-IDF 提取文本特征词


机器学习

不得不知的概念1

不得不知的概念2

不得不知的概念3


回归算法

回归分析简介

最小二乘法:背后的假设和原理(前篇)

最小二乘法原理(后):梯度下降求权重参数

线性回归:算法兑现为python代码

线性回归:OLS 无偏估计及相关性python分析

线性回归:谈谈多重共线性问题及相关算法

机器学习:说说L1和L2正则化

决策树回归:不调包源码实现


分类算法

逻辑回归| 原理解析及代码实现

逻辑回归| 算法兑现为python代码

决策树

对决策树剪枝

sklearn分类和回归

提炼出分类器算法

贝叶斯分类

朴素贝叶斯分类器:例子解释

朴素贝叶斯分类:拉普拉斯修正

单词拼写纠正器python实现

半朴素贝叶斯分类器

支持向量机参数求解

支持向量机之软间隔和核函数


聚类算法

期望最大算法:实例解析

高斯混合模型:聚类原理分析

高斯混合模型:聚类求解 高斯混合模型:求解完整代码

高斯混合模型:不调包多维数据聚类分析

K-Means算法

聚类算法之DBSCAN


集成算法

Adaboost算法

提升树算法思想

XGBoost思想

XGBoost模型构造

XGBoost 安装及实战应用


推荐算法

关联规则Apriori算法

PageRank算法原理

海量数据求top K 之最小堆实现

快速排序思想求topk


自然语言处理

自然语言处理|语言模型介绍

自然语言处理之词To词向量


Kaggle

泰坦尼克号船员获救预测(数据预处理部分)

泰坦尼克号船员获救预测(算法求解)

泰坦尼克号船员获救预测(XGBoost提交结果)

kaggle数据挖掘和求解的基本步骤


Tensorflow

TensorFlow笔记|为什么会有它?

TensorFlow笔记|Get Started

Tensorflow笔记|tensorflow做线性回

Tensorflow|Tensor, 与Numpy比较,Constant

Tensorflow|通过Variable及assign()感悟一点设计之道

Tensorflow|Session和InteractiveSession


Spark

Spark|Ubuntu环境搭建


Hadoop

HDFS|Shell操作命令

HDFS|基本概念和读写原理

Hadoop|计算框架从MapReduce1.0到Yarn


深度学习

为什么要有深度学习?系统学习清单

神经网络模型简介和梯度下降求解

神经网络模型实现手写字分类求解思路

反向传播算法(BP)原理推导及代码实现

神经网络模型求解思路总结

对隐含层的感性认识

卷积神经网络(CNN)介绍(前篇)

卷积神经网络(CNN)介绍(后篇)

理解LSTM网络(前篇)

循环神经网络之LSTM(后篇)


SQL

SQL|语句执行逻辑

MySQL|索引背后

MySQL|索引应用


其他(git,进程,线程,设计模式,算法调优)

设计模式|结构图汇总

进程和线程模型

Ubuntu|GDB调试常用命令

git|常用命令总结

文章关联的代码整理

算法优化|说说哨兵(sentinel value)


3Summary

以上,公众号所推文章关键词与文章的索引,如有错误,请批评指正。

原文发布于微信公众号 - 算法channel(alg-channel)

原文发表时间:2018-03-12

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