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简单明了的分类算法:OneR

分类算法的目的就是根据训练集的特征将新的数据进行预测,当然能够找到特征之间的联系越多那么最后的分类结果也就应该越准确。但是有没有一个比较简单的算法,能够使用极少的特征就能够进行简单的分类呢?...那就是OneR算法了。 OneR的全称为:One Rule,顾名思义也就是一条规则的意思。也就是说我们最终仅仅根据训练集中的一个特征就能够实现对数据的分类。...如果只是使用一条规则的话,很显然这个分类的准确度不会很高,但是在某些特定的数据集中这个简单的算法也能够得到比较好的表现。...为了明白这个算法的工作原理,首先举一个比较简单的例子:就拿人的身高和眼睛大小以及肤色的数据对人进行分类是男是女。其中的编号不属于特征范畴,只是为了后续介绍数据使用。...既然OneR算法是根据一个规则,也就是某一个特征来进行分类的,那么如何找到这个规则就比较重要了。

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算法】复函数

解析函数是复函数在一个区域内可导。可用定义法计算复函数在一点的导数 或 利用常见初等函数的导数以及导数的运算法则求导。 柯西定理:已知一复函数的原函数,可求其积分。...柯西定理证明了若一正向封闭区域内(逆时针),若所积函数解析,则其积分为零。...复函数极限 ①复函数极限概念: ②复函数极限判断定理: 2. 复函数的连续性 ①复函数连续概念: ②复函数连续性定理: 3....导数 ①定义:(可导必连续,连续不一定可导) 例1 求zn的导数 例2 证明 例3 证明f(z)=|z|2的可导性 ②导数的运算法则: ③函数可导的充分必要条件...一点解析与在该点可导是绝对不等价的 .前者比后者条件强的多, 函数在某点 解析意味着函数在该点及其某邻域内处处可导;而函数在某点可导, 在该点邻 域内函数也可能可导,也可能不可导 . ②判断定理: 由导数的运算法则可知

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为了爱情,我发明了一个算法

张大胖叹了口气:“唉,看来这个求和算法太简单了,我得找到一个算法,得产生足够的混乱性和随机性才行。” 3 又是一个周末,两人见了面,互诉相思之苦以后,张大胖说:“我已经找到办法了,用除法。”...张大胖说:“别担心,我写个程序,会自动实现这个算法,到时候你直接用就行了。”...4 CRC算法运转得还不错,过了两周,张二妮提出了新的问题:“你这个算法只能发现错误,出了错误还得重传,你能不能想个办法,自动地就纠正错误?” 张大胖:“这个..... 你让我想想吧。”...后记: 校验和是数据传输中重要的检测错误的手段,是一个非常基础的算法,既有相对简单的累加,如TCP: ? 也有复杂的CRC,例如以太网的数据帧,校验和有32位。 ?

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学了统计、算法,如何正确应用机器学习?

但是在机器学习中,问题就变得复杂多了,很多将机器学习的书也都是讲机器学习的算法,就像我之前的“简单易学的机器学习算法”一样,注重算法的实现,但是机器学习问题中不仅仅是机器学习算法,还有一些其他的知识需要我们去注意...定理的结论是:由于对所有可能函数的相互补偿,最优化算法的性能是等价的。其含义是说没有其他任何算法能够比搜索空间的线性列举或者纯随机搜索算法更优。...分类器可以分为两类: 参数学习算法,如线性分类器 非参数学习算法,如决策树 首先,在参数学习算法中,其参数是固定的。...4、总结 在选择机器学习算法的过程中,首先还是应当选择简单的学习算法。...3、Netflix比赛 随着比赛的进行,很多优秀的算法都是融合了很多不同的算法才能得到如此高的准确性,这也说明了现在的趋势是越来越大型的集成。

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共识算法解读:泛化的中本共识PHANTOM

,逐个加上B,F,L,J 4.因此总体的序为:Genesis,D,E,C,I,H,K,M,B,F,L,J5.最后按照交易在区块内部的出现的顺序进行排序,就可以确定交易的序了 感兴趣的可以看下,形式化的算法如下...实际上,我们发现如果把k设为0,那么这就是中本共识。 拓展性又如何呢? 在此,我们定义协议的拓展性指的是,在不牺牲安全门限(恶意节点控制的最小算力比例)的同时,还能提高区块的生成速度。...作者证明了PHANTOM可以保证安全门限的下限是1 /2 · (1 − δ),而δ由k来控制,k越大δ越小。...总结 PHANTOM在DAG数据结构的区块链上,将中本共识进行了泛化,它不需要事先设定出块间隔等限制,因此也接触了中本共识对拓展性-安全性的权衡。...采用贪心算法,也便于实现,并且安全性也被严格证明了。 但是具体的实验数据,目前还是没有,需要进一步的验证...

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算法学习】减治 · 分治 ·

鼓掌~ (虽然不知道能不能挺过下周) 那么,趁着我还活着,这次还是带来基础算法的知识 秉持着大神来回顾,小白来学习的原则 让我们开始这期的学习吧! 目录 01.减治法 02.分治法 03.治法 ?...这张图很清楚的说明了矩阵乘法的计算公式。为了方便讲解,我们先以n*n的偶数阶方阵为例,之后再拓展到一般的矩阵乘法。 我们从数学中回到算法来。...算法女神去死八。 聪明的Strassen不甘心。他发明了一种新的方法,通过降低递归式中T(n/2)的系数来降低时间复杂度。...它不是一种标准的算法,更多的是一种思考的方式。 治法的工作可以分成两个阶段:首先把问题变得更容易求解,然后对实例进行求解。...预排序是一个这样的栗子: 预排序并不是一种算法设计策略,而是一种意识,在设计算法时要有这种意识,在算法中作预处理,是一种将实例化简的治策略。

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量子算法与实践--分量子态对角化算法

概念介绍 分混合量子—经典算法是近期在量子计算机上有希望实现的一种候选算法。在这些算法中,量子计算机评估一个门序列所耗费的成本与经典的成本评估相比较低,速度上也会更快一些。...在这些分量子算法中,我们提出这样一种算法——量子态对角化算法(variational quantum state diagonalization, VQSD)。...分量子态对角算法的目标是对角化一个半正定矩形 ρ,它可以对应一个量子系统的密度矩阵,成分分析(principal component analysis,PCA)中的协方差矩阵。...intrinsic from paddle_quantum.ansatz import Circuit from paddle_quantum.linalg import dagger 示例 量子态对角化算法的目标是输出一个量子态的本征谱...结果 依据上面训练所得到的结果可以看出,只通过大约 50 次的迭代,我们就比较顺利的完成了分量子态的对角化

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学了机器学习算法理论之后该干点啥?—ML Note 59

01 — 笔记 通过5周的学习,如果跟得上进度的话,已经成为机器学习算法的半个专家了?为啥是半个?因为还不会用。这一周讲解如何使用机器学习。 学习了算法理论之后还要干点啥?...了解了许多算法的理论,该怎样理解并使用起来呢?在一个需要解决的问题上,貌似有好多算法可以使用,但是哪种算法是最合适的呢?很多时候,你可能会进行很多很多无谓的尝试,浪费宝贵的时间。...接下来的几个视频吴老师将介绍一些实用的选择算法的方法或路径,希望能够帮助我们节省算法选择的时间。...改进一个机器学习算法 还是以线性回归模型进行房价预测的问题为例。 假设我们已经完成了线性回归模型的训练,即是说我们找到了使得正则化后代价函数取得最小值的参数。 ?...所以,任性、随意的选择模型优化算法是不可取的。 幸运的是,有些简单的办法可以快速的告诉我们哪些办法在优化我们的模型的时候是没用的,就是所谓的机器学习诊断 什么是机器学习诊断?

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邻域搜索算法(Variable Neighborhood Search,VNS)

先说一下局部搜索: 局部搜索是解决最优化问题的一种启发式算法。...对于某些计算起来非常复杂的最优化问题,比如各种NP完全问题,要找到最优解需要的时间随问题规模呈指数增长,因此诞生了各种启发式算法来退而求其次寻找次优解,是一种近似算法(Approximate algorithms...邻域搜索算法的主要思想是:采用多个不同的邻域进行系统搜索。首先采用最小的邻域搜索,当无法改进解时,则切换到稍大一点的邻域。如果能继续改进解,则退回到最小的邻域,否则继续切换到更大的邻域。...邻域搜索的特点是利用不同的动作构成的邻域结构进行交替搜索,在集中性和疏散性之间达到很好的平衡。其思想可以概括为“变则通”。 过程描述如下: ?

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他发明了通用数据压缩算法:Jacob Ziv获2021 IEEE荣誉勋章

Jacob Ziv 和 Lempel-Ziv 算法 随着互联网和计算机技术的发展,无损数据压缩算法的应用也越来越广泛。...这两个算法是大多数 LZ 算法变体(如 LZW、LZSS 以及其它一些压缩算法)的基础。与最小冗余编码器或者行程长度编码器不同,这两个都是基于字典的编码器。...它们可以帮助人们从压缩数据中完美重建数据,比之前的任何算法都更有效,且支持 GIF、PNG 和 ZIP 文件的应用。 LZ77 的诞生,被称为「压缩算法的开山之作」。...与此前的压缩算法相比,LZ77「滑动窗」压缩算法的压缩比实现了非常明显的提高,这个算法后来被证明等同于 LZ78 中首次出现的显式字典编码技术。...LZ 是世界上第一个成功的主流通用压缩算法,该算法及 Jacob Ziv 的分析为后来的通用算法工作奠定了基础。

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用于时间序列中的点检测算法

算法通过从时间序列的左侧滑动到右侧来找到合适的点,使得距离或误差之和最小。 下面是用于搜索点数量和位置的算法。C(.)代表距离或成本函数。...算法会生成移动平均值来平滑。如图(6)所示,最终生成的分数称为 "点分数"。 这种算法不需要整个时间序列来检测点,因此大大减少了计算时间。...发生变化的位置就是那些大的点分数。 图 (7):针对恒定方差时间序列的 SDAR 算法点得分 在此,我打印出了前 20 名的位置(您可以选择更多)。...图(9):变化方差时间序列的 SDAR 算法点得分 打印出前 20 名的位置。...SDAR 算法可以检测到这些主要点。 图(10):SDAR 算法检测变化方差时间序列的主要

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机器学习十大算法:新手看了老手

机器学习新手需要了解的 10 大算法,包括线性回归、Logistic 回归、朴素贝叶斯、K 近邻算法等。 在机器学习中,有一种叫做「没有免费的午餐」的定理。...K 近邻算法 KNN 算法非常简单且有效。KNN 的模型表示是整个训练数据集。是不是很简单? KNN 算法在整个训练集中搜索 K 个最相似实例(近邻)并汇总这 K 个实例的输出变量,以预测新数据点。...学习向量量化 K 近邻算法的一个缺点是你需要遍历整个训练数据集。学习向量量化算法(简称 LVQ)是一种人工神经网络算法,它允许你选择训练实例的数量,并精确地学习这些实例应该是什么样的。 ?...因为在纠正算法错误上投入了太多注意力,所以具备已删除异常值的干净数据非常重要。 总结 初学者在面对各种机器学习算法时经常问:「我应该用哪个算法?」...即使是经验丰富的数据科学家在尝试不同的算法之前,也无法分辨哪种算法会表现最好。虽然还有很多其他的机器学习算法,但本篇文章中讨论的是最受欢迎的算法。如果你是机器学习的新手,这将是一个很好的学习起点。

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一文清晰讲解机器学习中梯度下降算法(包括其算法

许多受欢迎的机器算法都源于优化技术,例如:线性回归算法、K-最近邻算法、神经网络算法等等。在学术界以及各行各业中,优化研究比比皆是,优化应用随处可见。 目录 什么是梯度下降?...运用梯度下降算法所面临的挑战 梯度下降算法式 梯度下降的实现过程 使用梯度下降算法的实用小贴士 附录 1. 什么是梯度下降? 我会以经典的登山案例来解释梯度下降的含义。...梯度下降算法式 让我们来看一下最常用的梯度下降算法及其执行情况。 3.1 普通的梯度下降 这是梯度下降技术中最简单的形式。此处的 vanilla 是纯净/不掺杂任何杂质的意思。...3.4 ADAM 算法 ADAM 算法是一种以 adagrad 算法为基础并且能进一步减少其缺点的更加自适应的技术。也就是说,你可以认为 ADAM 算法是动量和 ADAGRAD 算法的综合体。...在阅读完本篇文章后,你会对梯度下降算法及其式有一定的了解。与此同时,我还在文章中向大家提供了执行梯度下降算法以及其算法的实用小贴士。希望对你有所帮助!

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【图解算法】模板+式——带你彻底搞懂字典树(Trie树)

式1:利用字典树的构造过程——忽略后缀单词 【Leetcode_820】单词的压缩 给定一个单词列表,我们将这个列表编码成一个索引字符串 S 与一个索引列表 A。...word.length() + 1 : 0; } } 式2:利用字典树充分利用前缀(后缀)性质,优化暴力算法 【Leetcode_面试题_17_13】恢复空格 哦,不!...假设文章用sentence表示,设计一个算法,把文章断开,要求未识别的字符最少,返回未识别的字符数。...== null){ // 从结尾处开始,一直尝试向前找,如果发现后缀已经不合法,直接终止 break; // 这两行就是字典树对原算法的优化...通过下面的两道式题目,就能理解递归型search的强大之处 式4:含有通配符的字典树匹配——递归的search 【Leetcode_211】添加与搜索单词-数据结构设计 设计一个支持以下两种操作的数据结构

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【优化算法邻域搜索算法(VNS)求解TSP(附C++详细代码及注释)

00 前言 上次邻域搜索的推文发出来以后,看过的小伙伴纷纷叫好。小编大受鼓舞,连夜赶工,总算是完成了手头上的一份关于邻域搜索算法解TSP问题的代码。...其实看了这么多启发式算法解TSP问题的代码。想必各位都有了一个比较清晰的认识,其实呀。之前介绍的模拟退火、遗传算法、迭代搜索和现在的邻域等等,是十分相似滴。...最大的不同在于算法框架的不同而已,像什么扰动啦,邻域动作啦。代码基本是不变的。所以大家可以多联想,多思考,学习就是一个探求事物本质的过程嘛! 至于算法框架什么的概念,大家看上一篇关于VNS的推文啦。...[image] 简要说说算法vnd里面两个邻域使用的算子: two_opt_swap 没啥好说的,区间反转。

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AI 技术讲座精选:机器学习中梯度下降算法(包括其算法)简介

许多受欢迎的机器算法都源于优化技术,例如:线性回归算法、K-最近邻算法、神经网络算法等等。在学术界以及各行各业中,优化研究比比皆是,优化应用随处可见。...运用梯度下降算法所面临的挑战 梯度下降算法式 梯度下降的实现过程 使用梯度下降算法的实用小贴士 附录 1. 什么是梯度下降? 我会以经典的登山案例来解释梯度下降的含义。...梯度下降算法式 让我们来看一下最常用的梯度下降算法及其执行情况。 3.1 普通的梯度下降 这是梯度下降技术中最简单的形式。此处的 vanilla 是纯净/不掺杂任何杂质的意思。...3.4 ADAM 算法 ADAM 算法是一种以 adagrad 算法为基础并且能进一步减少其缺点的更加自适应的技术。也就是说,你可以认为 ADAM 算法是动量和 ADAGRAD 算法的综合体。...在阅读完本篇文章后,你会对梯度下降算法及其式有一定的了解。与此同时,我还在文章中向大家提供了执行梯度下降算法以及其算法的实用小贴士。希望对你有所帮助!

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ARIES,数据恢复算法,万不离其宗...

问题二:数据库崩溃时的数据恢复算法 数据库崩溃后,所有内存buffer(WAL buffer以及buffer pool)中的数据都会丢失,我们如何利用检查点与预写日志,对数据进行恢复呢?...最常见故障恢复(crash recovery)算法是ARIES,Algorithms for Recovery and Isolation Exploiting Semantics,语义恢复与隔离算法。...这个算法的核心包含三个阶段: 阶段一,分析阶段:分析预写日志,对事务进行分类。 分析哪些预写日志? 假设刷新检查点日志的时刻是LSN,需要分析所有检查点LSN之后的预写日志。 如何对事务进行分类?...ARIES算法是数据恢复的典型算法,很多消息系统,存储系统,事务系统对算法进行过效率改良,但其内核,万不离其宗。思路,比结论更重要。

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