笔者邀请您，先思考： 1 您熟悉那些学习算法？ 2 您应用那些机器学习算法？ 本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 ?...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ?...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 ?...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ?...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
算法学习 《算法零基础100讲》(第16讲) 变量交换算法 例题1：交换数字 力扣链接：交换数字 解题思路： 一个数异或其他数两次还是该原数 利用异或这一性质进行交换 参考代码： /** *...returnSize=2; return numbers; } 结果： 例题2：配对交换 力扣链接：配对交换 解题思路： 这里因为是与二进制奇偶位有关系，需要用到按位操作符（并且能够熟练的运用...） 参考代码： int exchangeBits(int num){ //&0xaaaaaaaa得到二进制偶数位的数，右移一位成奇数位 //&0x55555555得到二进制奇数位的数
本书提供了在深度学习领域关于数学工程方面的内容，除了介绍深度学习的基础之外，本书还将介绍卷积神经网络、循环神经网络、transformer、生成对抗网络、强化学习及其多种技巧。...值得一提的是该书的重点是介绍深度学习模型、算法和方法的基本数学描述。此外作者还贴心的开源了书中用到的代码。...本章还介绍了一个简单的非线性自动编码器架构。此外，还讨论了模型调整的各个方面，包括特征工程和超参数选择。 第 4 章优化算法：深度学习模型的训练涉及对学习参数的优化。...因此，需要对优化算法有扎实的理解，以及对适用于深度学习模型（如 ADAM 算法）的专门优化技术的理解。本章将重点介绍这些技术以及正在慢慢进入实践的更高级的二阶方法。...在探索了深度神经网络的表达能力之后，本章通过了解用于梯度评估的反向传播算法并探索其他方面（例如权重初始化、dropout 和批归一化）来深入了解训练的细节。
1 什么是机器学习算法？ 2 如何使用机器学习算法？ 3 机器学习算法的能与不能？ 本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 ?...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ?...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 ?...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ?...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA 为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembe l就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
void selectionSort(int arr[], int n){ for(int i = 0 ; i < n ; i ++){ // 寻找[i, n)区间里的最小值
目录 算法学习 《算法零基础100讲》(第19讲) 进制转换(一) - 入门_英雄哪里出来-CSDN博客https://blog.csdn.net/WhereIsHeroFrom/article/details.../120875977 习题解题报告 例题1 例题2 例题3 例题4 例题5 例题6 例题7 ---- 算法学习 ---- 《算法零基础100讲》(第19讲) 进制转换(一) - 入门_英雄哪里出来-CSDN.../problems/er-jin-zhi-zhong-1de-ge-shu-lcof/ 题目描述： 解题思路： 比较基础，取余和除法的使用 参考代码： nt hammingWeight(uint32...七进制数 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) https://leetcode-cn.com/problems/base-7/ 题目描述： 解题思路： 算法学习中已经讲解过了...leetcode-cn.com) https://leetcode-cn.com/problems/convert-a-number-to-hexadecimal/ 题目描述： 解题思路： 再上题基础上再变化一下就可以了
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。...在机器学习和人工智能教科书中，流行的做法是首先考虑一个算法的学习方式。 算法的主要学习方式和学习模型只有几个，我们将会逐一介绍它们，并且给出几个算法和它们适合解决的问题类型来作为例子。...这类问题的例子有关联规则学习和聚类。算法的例子包括Apriori算法和K-means算法。 半监督学习：输入数据由带标记的和不带标记的组成。...也有一些算法的名字既描述了它处理的问题，也是某一类算法的名称，比如回归和聚类。正因为如此，你会从不同的来源看到对算法进行不同的归类。就像机器学习算法自身一样，没有完美的模型，只有足够好的模型。...K均值法 最大期望算法(EM) 关联规则学习 关联规则学习是提取规则的一类算法，这些规则能最好地解释观测到的数据中的变量之间的关系。
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。微信后台回复：“机器学习”，获取本文PPT。 ?...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ?...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在本文中，小编会介绍一遍最流行的机器学习算法。...学习方式 基于其与经验、环境，或者任何我们称之为输入数据的相互作用，一个算法可以用不同的方式对一个问题建模。在机器学习和人工智能教科书中，流行的做法是首先考虑一个算法的学习方式。...算法的主要学习方式和学习模型只有几个，我们将会逐一介绍它们，并且给出几个算法和它们适合解决的问题类型来作为例子。...这类问题的例子有关联规则学习和聚类。算法的例子包括Apriori算法和K-means算法。 · 半监督学习：输入数据由带标记的和不带标记的组成。...对机器学习算法的环顾的目的是让你对目前存在的算法有一个大概的了解，也给你一些工具来把这些你有可能遇到的算法相互联系起来。 本文附上的资源如你所期待的是其他一些很棒的关于机器学习算法的列表。
1.基础概念 (1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。...W权重值就是需要经过训练学习到的数值，具体W向量的求解，就需要用到极大似然估计和将似然估计函数代入到 优化算法来求解。最常用的最后化算法有 梯度上升算法。...朴素贝叶斯之所以冠以朴素开头，是因为其在贝叶斯理论的基础上做出了两点假设： (1)每个特征之间相互独立。 (2)每个特征同等重要。 贝叶斯准则是构建在条件概率的基础之上的，其公式如下： ?...算法类型：聚类算法。 ps:K-Means和上面的分类和回归算法不同，它属于非监督学习算法。类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。...与前面“对于数据变量X能预测变量Y”不同的是，非监督学习算法要回答的问题是：“从数据X中能发现什么？
，以及一个整数 k，请用快速选择算法求出数列从小到大排序后的第 k 个数。...这里可以运用我们性价比最高，代码最好写，效率特高的归并排序算法 归并排序中的左数组和右数组在内部都是有序且相对原数组中的位置都是从左到右的，我们可以利用这一性质当我们判断左数组中的某一个元素(下标为i)...和r必定相等而且满足 check(l) 且 check(r); 当然本题用c++的算法库的二分查找函数 lower_bound 和upper_bound做是更快的 lower_bound(array +...r + 1 >> 1; if(a[mid] <= x) l = mid; else r = mid - 1; } cout << l << endl; } } 算法库二分...03.差分 04.差分矩阵 双指针算法 01.最长连续不重复子序列 题目描述 给定一个长度为 n的整数序列，请找出最长的不包含重复的数的连续区间，输出它的长度。
3D 对应的kd的平面划分 k-d树算法可以分为两大部分，一部分是有关k-d树本身这种数据结构建立的算法，另一部分是在建立的k-d树上如何进行最邻近查找的算法。...构建k-d树的算法实现 算法：构建k-d树（createKDTree） 输入：数据点集Data-set和其所在的空间Range 输出：Kd，类型为k-d tree 1、If Data-set为空，则返回空的...KD树的查找算法： 在k-d树中进行数据的查找也是特征匹配的重要环节，其目的是检索在k-d树中与查询点距离最近的数据点。 这里先以一个简单的实例来描述最邻近查找的基本思路。...3、为了找到真正的最近邻，还需要进行'回溯'操作： 算法沿搜索路径反向查找是否有距离查询点更近的数据点。...当然设计到KD树的操作还有插入和删除等，但是k近邻算法主要就是用到查找元素，这里就不再写了。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。...在机器学习和人工智能教科书中，流行的做法是首先考虑一个算法的学习方式。 算法的主要学习方式和学习模型只有几个，我们将会逐一介绍它们，并且给出几个算法和它们适合解决的问题类型来作为例子。...这类问题的例子有关联规则学习和聚类。算法的例子包括Apriori算法和K-means算法。 半监督学习：输入数据由带标记的和不带标记的组成。...K均值法 最大期望算法(EM) 关联规则学习 关联规则学习是提取规则的一类算法，这些规则能最好地解释观测到的数据中的变量之间的关系。...对机器学习算法的环顾的目的是让你对目前存在的算法有一个大概的了解，也给你一些工具来把这些你有可能遇到的算法相互联系起来。 这个帖子附上的资源如你所期待的是其他一些很棒的关于机器学习算法的列表。
反向传播 这里对反向传播的讲解比较奇怪，可能比较适合初学者理解。想要通过严谨的数学推导理解反向传播的同学，可以搜索一下。
系列文章目录 趣味算法（第二版）读书笔记： day1: 序章|学习的方法和目标....day2:算法之美|打开算法之门与算法复杂性 day3.算法之美|指数型函数对算法的影响实际应用 day4.数学之美|斐波那契数列与黄金分割 day5.算法基础|贪心算法基础 day6.算法基础...||哈夫曼树 day7.算法基础||堆栈和队列 day8.算法基础||动态规划 day9.算法基础|分治策略 后续补充完善 文章目录 系列文章目录 课程导学 一、基本概念 二、贪心算法的基本思路...也就是说，不从整体最优上加以考虑，它所做出的仅仅是在某种意义上的局部最优解。 贪心算法没有固定的算法框架，算法设计的关键是贪心策略的选择。...尤其是作为一名产品岗，将现实问题，拆解成为若干个子问题，并转化为数学问题建模求解，将运用到大量的运筹学和算法知识，因此需要加强学习，不断实践和迭代。 下一章：day6.算法基础||哈夫曼树
零基础学习梯度下降算法 作者：Philipp Muens 翻译：老齐 与本文相关的图书推荐：《数据准备和特征工程》 梯度下降法是机器学习中最基本的优化技术之一。那么，什么是梯度? 下降的是什么？...我们要优化的是什么? 这些可能是第一次接触梯度下降时想到的一些问题，本文就从零基础开始实现梯度下降，并在过程中回答这些问题。 优化和损失函数 许多机器学习问题需要某种形式的优化。...通常，算法首先对正确答案进行初步猜测，然后慢慢地调整参数，使其在每次预测检验中的误差变小。 这个学习过程反复进行，直到算法学会了“正确地”预测到结果为止。...为了弄清楚算法在预测上的误差，我们需要定义一个损失函数的概念。损失函数将猜测值与实际值进行比较，并将两者之间的差异转化为一种度量标准，我们可以用它来量化算法的质量。...我们已经成功地实现了从零基础开始的梯度下降算法！ 结论 image.png 原文链接：https://philippmuens.com/gradient-descent-from-scratch/
关于SVM的论文、书籍都非常的多，引用强哥的话“SVM是让应用数学家真正得到应用的一种算法”。...另外本文准备不谈太多的数学（因为很多文章都谈过了），尽量简单地给出结论，就像题目一样-机器学习中的算法（之前叫做机器学习中的数学），所以本系列的内容将更偏重应用一些。...这些都是比较基础的内容，如果不太清楚，可能需要复习一下微积分、线性代数的内容。...在SVM中，称为Maximum Marginal，是SVM的一个理论基础之一。...这种学习的时候学到了“噪声”的过程就是一个过拟合（over-fitting），这在机器学习中是一个大忌，我们宁愿少学一些内容，也坚决杜绝多学一些错误的知识。
今天给大家聊聊机器学习算法相关的知识，一起来看看吧！ 机器学习的算法主要包括监督学习、无监督学习、半监督学习、迁移学习、强化学习。...目的：根据历史的结果来预测新样本的分类结果，针对两个分类结果的任务称为二分任务；两种以上称为多分类任务。 常见算法：决策树、随机森林、K-最近邻算法、逻辑回归、支持向量机、人工神经网络。...2.1 聚类 主要是指将物理或抽象对象的集合由相似对象组成多个类别过程，可以理解为按照相近的原则进行分组。 算法：常见的有K-means 算法、BIRCH算法、DBSCAN算法。...算法：主成分分析算法（PCA） 3、半监督学习 监督学习与无监督学习相结合的一种学习方法。半监督学习使用大量的未标记数据，以及同时使用标记数据，来进行模式识别工作。...案例：AlphaGo利用强化学习算法击败了世界冠军李世石、谷歌YouTube视频推荐算法等等。
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