岭回归作为一种缩减算法可以判断哪些特征重要或者不重要，有点类似于降维的效果1. 缩减算法可以看作是对一个模型增加偏差的同时减少方差 岭回归用于处理下面两类问题： 数据点少于变量个数1....ID3算法 划分数据集的大原则是：将无序的数据变得更加有序 原理 决策树（decision tree）是一个树结构（可以是二叉树或非二叉树）。...（K-means）聚类 【关键词】K个种子，均值 原理 聚类的概念：一种无监督的学习，事先不知道类别，自动将相似的对象归到同一个簇中 K-Means算法是一种聚类分析（cluster analysis）...的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。...- 特征工程是使用专业背景和技巧处理数据，使得特征能在机器学习算法上发挥更好的作用的过程 意义 更好的特征意味着更强的灵活性- 更好的特征意味着只需要简单模型- 更好的特征意味着更好的结果 数据清洗方式
2、算法的特性 （1）有穷性 （2）确定性 （3）可行性 （4）输入 （5）输出） 02算法设计的要求 1、正确性：算法应该满足具体问题的需求。...2、可读性：算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是机器执行。 3、健壮性：当输入数据非法时，算法也能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙地结果。...4、效率与低存储量需求：通俗地说，效率指的是算法执行的时间。 03算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。...2、度量一个程序的执行时间的方法 （1）事后统计的方法 （2）事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S（n）=O（f（n）），其中n为问题的规模，一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数...、变量和输入数据之外，还需要一些对数据进行操作的工作单位和存储一些为实现计算所需信息的辅助空间。
可以从以下几个方面分析一下。 排序算法的执行效率 对于排序算法的执行效率，一般从以下几个方面来分析： 最好时间复杂度，最坏时间复杂度，平均时间复杂度。...在分析排序算法的时间复杂度时，我们要分别给出最好，最坏，平均情况下的时间复杂度，以及这些不同的复杂度对应的待排序数据的特点。...所以，在对排序算法的执行效率进行精细化分析时，要把比较次数和交换（或移动）次数区分开来统计。 排序算法的内存消耗 算法的内存消耗可以通过空间复杂度来衡量，排序算法也不例外。...除空间复杂度分析之外，根据排序算法是否需要额外的非常量级的数据存储空间，可以分为 「原地排序算法（在原数据存储空间上完成排序操作）」 和 「非原地排序算法（需要额外的非常量级的数据存储空间才能完成排序）...排序算法的稳定性 对于大部分算法，只分析执行效率和内存消耗就足够了，不过，「排序算法还有一个特有的分析维度：稳定性，根据稳定性，可以把排序算法分为稳定排序算法和不稳定排序算法。」
一、贪心算法 贪心算法是一种解决优化问题的算法设计方法，其核心思想是在每一步选择当前状态下的最优解，从而希望最终达到全局最优解。下面将介绍贪心算法的原理、实现步骤，并提供C#和Java的实现示例。...三、分治算法 分治算法（Divide and Conquer）是一种用于解决问题的算法设计方法，它将问题分解成子问题，解决子问题并合并子问题的解以得到原问题的解。...通过将问题分解成子问题，然后合并子问题的解，实现了高效的排序算法。分治算法可用于解决各种复杂问题，是一种重要的算法设计方法。...四、回溯算法 回溯算法（Backtracking）是一种用于解决组合问题和搜索问题的算法设计方法，它通过不断尝试各种可能性来逐步构建解决方案，并在遇到无法继续或不符合条件的情况下回溯到上一步重新选择。...这些算法都有不同的应用领域和实现步骤，可根据问题特点选择合适的算法。
一 邻近算法的基本介绍 1 基本说明 邻近算法又叫做K临近算法或者KNN(K-NearestNeighbor)，是机器学习中非常重要的一个算法，but它简单得一塌糊涂，其核心思想就是样本的类别由距离其最近的...显然邻近算法是属于监督学习(Supervised Learning)的一种，它的原理是计算这个待标记的数据样本和数据集中每个样本的距离，取其距离最近的k个样本，那么待标记的数据样本所属于的类别，就由这距离最近的...在这个过程中，有一个动作是标记数据集，这一点在企业中一般是有专门人来负责标记数据的。 2 举例说明 为了更加直观的了解邻近算法，请看下面的例子。...4 优缺点分析 优点：准确性高，对异常值有较高的容忍度，原因是异常值会单独分布在坐标系的一个角落，取k个邻居的时候大概率失去不到这个异常值的。...algorithm默认参数是auto，表示KNN算法会根据数据特征自动选择最佳搜寻方法。
分类算法的分类过程就是建立一种分类模型来描述预定的数据集或概念集，通过分析由属性描述的数据库元组来构造模型。 分类算法是属于一种有监督机器学习，每个分类器都是需要训练数据。...分类算法的大体有三个过程：训练、评估和调优。 训练是有监督学习算法分析和推理训练数据，使得算法可以产生输出结果的过程。...训练之前我们已经将特征提取完成，将这些特征集送入我们选择的算法中，这个算法对这些数据和输出已经识别和学习。算法得到的解结果就是一个分类模型。我们期望该模型可以预测未来新数据的类别。...分类器可以表示为: 在现实情况下，数据和特征可能并不是独立的，但是该算法在许多分类的场景下还是可以高效的工作，比如常见的文档分类和垃圾邮件过滤，它们需要一些训练数据来估计必要的参数。...分类算法 优点 缺点 Sklearn实现 朴素贝叶斯 1.对小规模的数据表现很好，可以处理多分类任务，适合增量式训练2.对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。
最近在学习数据分析线性回归算法时，产生了很多疑问。作为初学者，我认为应该先从基本概念上进行一些深度理解。下面将我的一些思考总结如下： 线性回归模型为： ?...回归，即将现有的数据向假设的模型拟合接近，还原真实的数据模式。 2. 如何理解ε剩余误差？ 这里不妨把（1）式进行合适的转换： ?
终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。...同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori...算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。...L = [L1] k = 2 while (len(L[k-2]) > 0): # 若仍有满足支持度的集合则继续做关联分析 Ck = aprioriGen...，该算法不仅适用于零售行业，同样适用于相同技术的其他行业，如网站流量分析以及医药行业等。
一、什么叫算法 算法（Algorithm）：是对特定问题求解方法或步骤的一种描述。...二、什么叫好算法 评价一个好的算法有以下几个标准： 正确性（Correctness）：算法应满足具体问题的需求。...当输入非法或错误数据时，算法应能适当地作出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙的输出结果。...通用性（Generality）：算法应具有一般性 ，即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率与存储空间需求：效率指的是算法执行的时间；存储空间需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。...存储空间一般包括三个方面： 输入数据所占用的存储空间； 指令常数变量所占用的存储空间； 辅助（存储）空间。
算法 什么是算法 算法是对特定问题求解步骤的一种描述，是执行的有限序列，其中每个指令都表示一个或多个操作。...这就是一种算法。 为什么要用算法 算法无处不在。 为了走出迷宫，你可能需要DFS，即深度优先搜索算法来寻找出路。 为了找到最短路径，你可能要用到A*算法来高效查找。...为了寻找一个正确的解法或者找到更优的解法，就需要用到算法。 数据结构 数据结构是一种储存数据的方式,用来提供高效的访问和修改。...任何数据结构都只对某几个用途有效，对于不同的算法，应该考虑不同的数据结构。 堆栈 堆栈是一个先进后出的数据结构，类似于汉诺塔，每次只能在最顶上插入数据，想要去除下面的数据就必须先把上面的数据取完。...如果所需的储存空间大小与数据数据有关，则除非特别指明，均按最坏情况分析。 分治法 如果一个算法通过一次或多次调用自身来解决问题，那么这些算法就使用了分治法的思想。
算法是为求解一个问题需要遵循的、被清楚的指定的简单指令集合。 估计算法资源消耗所需的分析一般来说是一个理论问题，因此需要一套正式的系统架构。...一、运行时间计算 法则1-for循环 一次for循环的运行时间至多该for循环内语句（包括测试）的运行时间迭代的次数 法则2-嵌套for循环 从里向外分析这些for循环。
目的和意义 很难有机会接触这么多的实际真实数据。 通过对于这些数据的分析，初步了解大数据的处理方式。 进一步掌握MongoDB的特性，熟练Excel的高级用法。...整个算法其实就是一个有监督的机器学习的过程。 数据整理 （5月20日版本）下载后的整个压缩数据包575M，其中包括的订单数据大约900万条。...2016-01-01的数据分析。...下面我们来分析一下天气和订单的关系。 选择 2016-01-03作为分析对象。 天气数据每个时间片测试两次，为了方便观察，我们选择第一次测试结果作为考察对象。...当天全时段的PM2.5和温度分时图 天气类型编号和天气描述，请参见 滴滴算法大赛算法解决过程 - 机器学习 当天的全区域的订单情况分时图 从一天的时间看，在不明确天气类型的时候，PM2.5和温度对于整体的影响很难看到直接关联的证据
引言 R的recommenderlab包可以实现协同过滤算法。这个包中有许多关于推荐算法建立、处理及可视化的函数。...本文任务：选用recommenderlab包中内置的MovieLense数据集进行分析，该数据集收集了网站MovieLens（movielens.umn.edu）从1997年9月19日到1998年4月22...日的数据，包括943名用户对1664部电影的评分。...数据处理与探索性分析 data(MovieLense) image(MovieLense) ?...数据标准化：在进行数据分析前，利用normalize()我们将数据进行标准化，并进行绘制。
一、什么是算法分析？ 程序和算法的区别。算法是对问题解决的分步描述，程序则是采用某种编程语言实现的算法，同一个算法通过不同的程序员采用不同的编程语言，能产生很多程序。...我们主要感兴趣的是算法本身特性，算法分析主要就是从计算资源消耗的角度来评判和比较算法，更高效利用计算资源，或者更少占用资源的算法，就是好算法。...一种是算法解决问题过程中需要的存储空间或内存，但存储空间受到问题自身数据规模的变化影响，要区分哪些存储空间是问题本身描述所需，哪些是算法占用不容易。 ? 另一种是算法的执行时间。...四、第二种无迭代的累计算法 利用求和公式的无迭代算法，采用同样的方法检测运行时间，需要关注的两点，这种算法的运行时间比前种都短很多，运行时间与累计对象n的大小没有关系（前种算法是倍数增长关系），新算法运行时间几乎与需要累计的数目无关...五、运行时间检测的分析 观察一下第一种迭代算法，包含了一个循环，可能会执行更多语句。这个循环运行次数跟累加值n有关系，n增加，循环次数也增加。但关于运行时间的实际检测有点问题。
用量化，因此， 接下来我们要学习有关算法时间耗费和算法空间耗费的描述和分析。...有关算法时间耗费分析，我们 称之为算法的时 间复杂度分析，有关算法的空间耗费分析，我们称之为算法的空间复杂度分析。...通过数据表格，对比算法 C1 和算法 D1 ： 当输入规模 n<=3 时，算法 C1 执行次数多于算法 D1 ，因此算法 C1 效率低一些； 当输入规模 n>3 时，算法 C1 执行次数少于算法...通过数据表格，对比算法 E1 和算法 F1 ： 当 n=1 时，算法 E1 和算法 F1 的执行次数一样； 当 n>1 时，算法 E1 的执行次数远远小于算法 F1 的执行次数； 所以算法...之前，我们分析的都是单个函数内，算法代码的时间复杂度，接下来我们分析函数调用过程中时间 复杂度。
2、算法的特性 （1）有穷性 （2）确定性 （3）可行性 （4）输入 （5）输出） 02 算法设计的要求 1、正确性：算法应该满足具体问题的需求。...2、可读性：算法主要是为了人的阅读与交流，其次才是机器执行。 3、健壮性：当输入数据非法时，算法也能适当地做出反应或进行处理，而不会产生莫名其妙地结果。...4、效率与低存储量需求：通俗地说，效率指的是算法执行的时间。 03 算法的效率和存储空间需求 1、算法执行时间需要通过依据该算法编制的程序在计算机上运行时所消耗的时间来度量。...2、度量一个程序的执行时间的方法 （1）事后统计的方法 （2）事前分析估算的方法 3、空间复杂度 S（n）=O（f（n）），其中n为问题的规模，一个上机执行的程序除了需要存储空间来寄存本身所用指令、常数...、变量和输入数据之外，还需要一些对数据进行操作的工作单位和存储一些为实现计算所需信息的辅助空间。
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。...实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容，和数据分析没啥关系。...第二类常用的是预测算法，包括基于时间序列和因果关系预测两类。商业分析很需要对未来发展趋势做预测，因此需要算法辅助。常见的用法、优缺点如下表所示 ? 第三类是用来降维的算法。...更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。...用一句话概括，可以说是：商业分析是数据分析方法在商业问题的具体应用，算法模型是一个有效解决特定商业分析问题的工具。 有同学会说，方法讲了一堆，可到底做商业分析有啥用？这个话题我们下一篇来分享。
我们常说，办事情要“名正言顺”，而数据领域的名字则是格外的多，商业分析、数据分析、数据挖掘、算法模型……经常把大家绕晕，今天系统科普一下。...实际上算法模型最大、最成功、最多精力去做的内容，和数据分析没啥关系。...第二类常用的是预测算法，包括基于时间序列和因果关系预测两类。商业分析很需要对未来发展趋势做预测，因此需要算法辅助。常见的用法、优缺点如下表所示 ? 第三类是用来降维的算法。...更多的商业问题是和人的主观能动性有关，因此脱离人的因素去指望算法，最后就沦为数字游戏。 以上就是商业分析、数据分析、算法模型的关系与区别。...用一句话概括，可以说是：商业分析是数据分析方法在商业问题的具体应用，算法模型是一个有效解决特定商业分析问题的工具。
What’s the 递归算法 定义： 程序直接或间接调用自身的编程技巧称为递归算法（Recursion）。...注意事项： 递归算法运行效率较低 容易爆栈 一定要设置递归出口不然容易死锁而且爆栈 Why we learn this？ 递归是搜索、分治、回溯算法的 例题： 1....(直接看公式吧) 首先分析数列的递归表达式： ?
✨动态规划基本步骤✨ (1）分析最优解的性质，并刻划其结构特征。 (2）递归地定义最优值。 (3）以自底向上的方式或自顶向下的记忆化方法（备忘录法）计算出最优值。...✨分支限界法设计算法的步骤✨ (1)针对所给问题，定义问题的解空间（对解进行编码）； (2)确定易于搜索的解空间结构（按树或图组织解） ； (3)以广度优先或以最小耗费（最大收益）优先的方式搜索解空间...动态规划算法与贪心算法的异同 共同点 都需要最优子结构性质， 都用来求有优化问题。 不同点 动态规划：每一步作一个选择—依赖于子问题的解。 贪心方法：每一步作一个选择—不依赖于子问题的解。...问题的最优子结构性质是该问题可用动态规划算法或贪心算法求解的关键特征 ✨贪心选择性质✨ 所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。...这是贪心算法可行的重要要素。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。
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