KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单
你都知道哪些排序算法，哪几种是稳定排序？ 小明：这个我有总结！ 关于排序稳定性的定义 通俗地讲就是能保证排序前两个相等的数其在序列的前后位置顺序和排序后它们两个的前后位置顺序相同。...那插入排序是稳定排序吗？ 如果碰见一个和插入元素相等的，那么插入元素把想插入的元素放在相等元素的后面。...所以，归并排序也是稳定的排序算法。 基数排序（又称桶子法） 基数排序是按照低位先排序，然后收集；再按照高位排序，然后再收集；依次类推，直到最高位。 ?...由上可得，基数排序基于分别排序，分别收集，所以其是稳定的排序算法。...所以，堆排序不是稳定的排序算法。 总结 不稳定的排序: 选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序 稳定排序：冒泡排序、插入排序、归并排序、基数排序
最直观的感受如下图： ? chains.png 我们知道，C语言中有指针，指针通过地址来找到它的目标。如此说来，一个节点不仅仅有它的元素，还需要有一个它的下一个元素的地址。...节点定义与Python代码实现 节点，用于构建单链表的一部分，有两个成员：元素成员、指针域成员。 元素成员：引用一个任意的对象，该对象是序列中的一个元素，下图中的a1、a2、......element): self.element = element # 给定一个元素 self.next = None # 初始设置下一节点为空 那么，什么是单链表 单链表 最简单的形式就是由多个节点的集合共同构成一个线性序列...具体有哪些基础操作是我实现的呢？如下（当然，还有更多的操作可能使我没想到的，希望你能在评论中提出来。）...= element # 给定一个元素 self.next = None # 初始设置下一节点为空 class Singly_linked_list: """Python实现单链表
冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。 评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这主要是通过记录的比较次数和移动次数来反应；另一个是执行算法所需要的附加存储单元的的多少。...2、简单排序之冒泡法Python实现及优化 原理图 2.1、基本实现 2.2、优化实现 思路：如果本轮有交互，就说明顺序不对；如果本轮无交换，说明是目标顺序，直接结束排序。...,n-1之和n(n-1)/2 最好的排序情况是，初始顺序与目标顺序完全相同，遍历次数n-1 时间复杂度O(n^2) 3、简单排序之选择排序Python实现及优化 选择排序的核心：每一轮比较找到一个极值（...原理图 3.1、基本实现 3.2、优化实现——二元选择排序 思路：减少迭代次数，一轮确定2个数，即最大数和最小数。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。
其实不然，其中的细节操作十分精妙，渐进时间复杂度肯定是 O(n) 无法再减少，但如果深究算法的执行速度，仍然有优化空间。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...分治算法涉及递归，时间复杂度仍然是1.5n，和上面这个算法效率一样，这里就不实现了。下个问题来用分治算法递归实现，看完之后你应该可以自己用分治思想解决这个问题了。 最大和第二大元素 这个问题咋分治呢？...有很多方法，比如说高中学过的「特征方程」，或者算法分析常用的「主定理」等等，对于这个问题很容易解，这里就直接写答案了： 可见分治法解决这个问题的比较次数基本上是1.5n，比一开始的算法最坏情况下2n的比较次数要好一些...PS：其实这个分治算法可以再优化，比较次数可以进一步降到 n + log(n)，但是稍微有点麻烦，所以这里就不展开了。
Dobb’s Blogger 的Walter Bright曾写了一篇博文《 Overlooked Essentials For Optimizing Code 》，为我们总结了两个最容易被人忽略的基本代码优化技术...注意，这两个技术并不是避免时机不成熟的优化。并不是把冒泡排序变成快速排序（算法优化）。也不是语言或是编译器的优化。也不是把 i*4写成i<<2 的优化。...或是问我“如果我写下i*4，编译器会把其优化为左移位操作 吗？”。这个时候，我都会建议他们看看编译器的汇编码。这样的回答是不是很粗暴和无用？...出乎意料 地，benchmark 和算法代码生成一点关系也没有，完全就是long型整数的除法的问题。这暴露了在dmd的运行库中的long型除法的实现很差。修正后就可以提高速度。...第一 个也是最重要的，如果你优化的算法没没有参与到你程序性能中的算法，那么你优化他只是在浪费时间和精力，并且还转移了你的注意力让你错过了应该要去优化的 部分。
结论：使用标记-清除算法，清理垃圾后会发现存活对象分布的位置比较零散，如果有有大对象需要分配的话，很难有连续的空间进行分配；缺点：效率低、空间碎片 复制算法 为了解决内存碎片问题，jvm大师们研究出了复制算法...，复制算法的原理是将内存空间分为两块，当其中一块内存使用完之后，就会将存活对象复制到另外一块内存上，将之前的内存块直接清理掉，这样就不会产生内存碎片的问题了。...使用复制算法，内存前后对比 ? ? 结论：解决了内存碎片的问题，但是会导致内存空间缩减一半，适用于存活对象少的区域。...标记整理算法 标记整理算法的步骤和标记-清除是一样的，不过最后多加一步就是整理，用来整理存活对象造成的内存碎片，使用标记-整理后内存前后对比： ? ?...分代收集算法 分代收集算法主要就是将内存分为两个年代，一个是年轻代，一个是老年代，在年轻代中使用复制算法，因为年轻代存活的对象少，比较适合使用复制算法，老年代使用标记整理算法，因为老年代垃圾比较少，所以适用于标记整理算法
文章目录 1 算法基本概念 2 算法的MATLAB实现 2.1 算法的基本程序 2.2 适应度函数 示例 2.3 免疫粒子群算法的MATLAB应用 3 粒子群算法的权重控制 3.1 线性递减法...粒子群算法也称粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO），PSO有几个关键概念：粒子、优化函数、适值（Fitness Value）、飞行方向、飞行距离。...粒子群优化算法实现容易、精度高、收敛快，在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法通用性较好，适合处理多种类型的目标函数和约束，并且容易与传统的优化方法结合，从而改进自身的局限性，更高效地解决问题。...因此，将粒子群算法应用于解决多目标优化问题上具有很大的优势。...常见的PSO算法有自适应权重法、随机权重法、线性递减权重法等。 3.1 线性递减法 针对PSO算法容易早熟及后期容易在全局最优解附近产生振荡的现象，提出了线性递减权重法。
要比较的优化算法列表 a. Stochastic Gradient Descent (One Line) b. Momentum c....以上你可以看到两种优化方法的cost values是非常接近的。 Interactive Code ? I moved to Google Colab for Interactive codes!
代码实现： //============================================================================ // Author : Up_Junior...的求解普通方法求解耗时是惊人的，要想AC过杭电acm1042题目必须优化，提高效率。...，网上其他博客代码运行，第一次优化。...这里是其中代码博客网址： http://blog.csdn.net/lishuhuakai/article/details/8077688 这里就算是结束了，是不是觉得算法很有趣呢，我只是刚刚学了一点点...，这里就班门弄斧了哈，如果有错误还请大家指出，第一次写算法博客，如果觉得对你有帮助的话还请评论下哈，谢谢。
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...np.array(fitness) plt.plot(t, fitness, color='b', linewidth=3) plt.show() 注意pN是指初始种群，一般来说初始种群越大效果越好 dim是优化的函数维度...，常见的初等函数和初等复合函数都是1维 max_iter是迭代次数 本文的优化函数是x^2-4x+3，显然这个函数在x=2时取最小值-1 验证： 迭代图像： ?
gradNorm; }; // class BFGS #include } // namespace splab #endif // BFGS_H 实现文件
在上一篇文章Levenshtein distance算法实现中，笔者已经讲解了一般最小编辑距离的算法。...该算法采用动态规划，时间复杂度是O（m*n），m，n分别为两个字符串的长度，而空间复杂度也是O（m*n），如果使用int作为矩阵元素的类型，则矩阵的占用空间大小为sizeof（int）*m*n，假如两个字符串的长度均为...参考一个快速、高效的Levenshtein算法实现，笔者重新实现了一遍Levenshtein distance算法，其主要思想就是利用两个列向量来代替矩阵，每次只保存当前状态和上一次运算状态，算法结束后并不能获得该两个字符串任意子序列之间的最小编辑距离...算法采用Python实现，代码如下： #!...cost v2[j] = minValue for j in range(n + 1): v1[j] = v2[j] print v2[n] 由于内存分配减少了，所以算法的效率也能提高一点
二分法 函数详见rres，此代码使该算法运行了两次 def asdf(x): rres=8*x**3-2*x**2-7*x+3 return rres i=2 left=0 right...right) / 2 print("左极限=%s,右极限=%s,极小值x=%s"%(left,right,b)) 左极限=0.45,右极限=0.775,极小值x=0.6125 收获： 这是我第一个实现的代码...学习完该算法以后，逻辑框架基本上就有了，剩下需要明确的就是对应的python的语言。...2.最坑的就是逻辑。一开始逻辑没理清楚，或者说在代码上有疏漏，导致我将left和right放在了循环体里，结果可想而知。...就在一个半小时前，我成功搞完了最优化六大代码，纯手打，无外力。开心! 这是我第一组自己实现的python代码，就是数学公式用python语言组装起来。
Python实现所有算法-二分法 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡 Python实现所有算法-力系统是否静态平衡(补篇) Python实现所有算法-高斯消除法 Python实现所有算法...-牛顿-拉夫逊（拉弗森）方法 Python实现所有算法-雅可比方法(Jacobian) Python实现所有算法-矩阵的LU分解 Python实现所有算法-牛顿前向插值 兄弟们！...这与优化有关，优化旨在找到函数f的（全局）最小值。 优化的核心问题是函数的最小化。让我们首先考虑单变量函数的情况，即单个实变量的函数。...整个过程如下图： 这是求根 接下来是最优化，对一个目标函数f，求函数f的极大极小问题，可以转化为求解函数f的导数f'=0的问题，这样求可以把优化问题看成方程求解问题（f'=0）。...为了求解f'=0的根，把f（x）的泰勒展开，展开到2阶形式： 当且小三角无限趋于0 的时候 这个成立 我们的最终迭代公式就出来了 值得更新公式 牛顿法用于函数最优化求解”中对函数二阶泰勒公式展开求最优值的方法称为
PSO（PSO——Particle Swarm Optimization）（基于种群的随机优化技术算法） 粒子群算法模仿昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群集行为，这些群体按照一种合作的方式寻找食物，群体中的每个成员通过学习它自身的经验和其他成员的经验来不断改变其搜索模式...-最后给出计算结果 plot(yy) title(['适应度曲线 ' '终止次数=' num2str(MaxDT)]); xlabel('进化代数'); ylabel('适应度') %------算法结束...---DreamSun GL & HF----------------------------------- 优化的函数为ackley函数： MATLAB % ackley.m % Ackley's...**************************************************') disp('函数的全局最优位置为：') Solution=gbest' disp('最后得到的优化极值为
教程 使用开源工具的端到端机器学习、深度学习和自然语言处理项目,直到部署 生成式 AI 和 Open AI 播放列表 PySpark 完整教程 完整的数据科学、机器学习和深度学习面试题 2、机器学习算法实现的最小和最干净的例子...主要面向希望学习机器学习算法内部原理,或者从零开始自己实现机器学习算法的人群。相比于高效优化的现成机器学习库,这个项目中的代码更容易理解和操作。...所有的算法都是用 Python 实现的,利用了 numpy、scipy 和 autograd 这些库。...已经实现的算法包括: 深度学习(多层感知器、卷积神经网络、递归神经网络、长短期记忆网络) 线性回归、逻辑回归 随机森林 支持向量机(线性核、多项式核、RBF 核) K均值聚类 高斯混合模型 K近邻 朴素贝叶斯
目前空间索引的实现有 R树和其变种GIST树、四叉树、网格索引等。 网格索引不再多提，使用普通的hash表存储地点和风格之间的映射来实现。...今天要介绍的GeoHash算法实现的空间索引，虽然是以B树实现，但我认为它也借用网格索引的一部分思想。 GeoHash 原理 GeoHash 算法的原理说起来是很简单的，如下图： ?...同样的前缀意味着可以使用 B树 索引查找有相同前缀的点作为附近的点，GeoHash 算法便是这些同样的前缀上面做文章。 墨卡托投影 墨卡托投影，是正轴等角圆柱投影。...如果我们把地理位置点和其GeoHash编码存入数据库的话，我们要查找 附近两米点的点，只需要限定条件 geo_code like '3OCO4XJ7%'就行了; 边界点问题 可是最简版的 GeoHash...主要步骤如下： 代码实现 实现中我将 GeoHash 的最大精度设置为26位，此时它的距离精度为 0.3m。
现在，再来看看求解优化问题的challenge，我们知道，绝大数深度学习中的目标函数都很复杂。因此，很多优化问题并不存在解析解，所以，我们就需要通过基于数值方法的优化算法来找到目标函数的近似解。...试想：如果以相同的学习率走了很多步后，终于走到了上图中的最低点附近，那么是不是很容易就能走到最低点了呢？ 答案 ：不行的。...6.1 算法实现 其实，我们只要实现一个mini-batch的sgd就行了。...Adagrad 在前面讲过的这些优化算法中，基本都是使用同一个learning_rate来更新所有的参数。...总结 有关优化的算法，大体上就按照Aston zhang的讲解介绍这么多，希望大家在理解了基本的概念以及每一个优化算法背后的原理后，在使用gluon的时候，就能“自信”的在trainer中设置自己想要的优化算法了
作者：Abhishek Suran 转载请联系作者 提要：PPO强化学习算法解析及其TensorFlow 2.x实现过程（含代码） 在本文中，我们将尝试理解Open-AI的强化学习算法：近端策略优化算法...在一些基本理论之后，我们将使用TensorFlow 2.x实现PPO。 为什么PPO ? 因为PPO可以方便地克服以下两个问题。...算法的步骤 游戏n步，存储状态，动作概率，奖励，完成变量。 基于上述经验，应用广义优势估计方法。我们将在编码部分看到这一点。 通过计算各自的损失，训练神经网络在某些时期的运行。...call(self, input_data): x = self.d1(input_data) a = self.a(x) return a 行动选择: 我们定义代理类并初始化优化器和学习率...很多时候，实现是正确的，代码可以工作，但是代理没有学到任何东西，仅仅因为张量的形状是不正确的，并且当对那些张量进行操作时给出了错误的结果 相关资料 您可以在这里找到本文的完整代码：https://arxiv.org
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