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最懒惰的算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。

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gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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每日一题：最大堆的实现

很久没有做题目了，今天学习下最大堆和最小堆这种数据结构。.../ coding… 文中均以最大堆为例，最小堆的原理类似 什么是最大堆 定义很简单： 1、它是一棵二叉树，并且是一棵完成二叉树 2、各个子树的根结点都比孩子结点要大，所以整棵树的根结点即为所有数中最大的那个数...堆的构建 这里我们采用数组来实现一个最大堆。...用数组构建最大堆的构建两种构建方式，一种是循环插入，即一个一个插入，每次插入后的结点都保持最大堆的形式；而另外一种则是先把数据按数据顺序插入，然后从第一个叶子结点开始往上调整。...n 项最大值就可以用最大堆来实现，如果用上面说的第二种构建方式，时间复杂度可优化为 O(n)。

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数据结构——lesson9排序之选择排序

然后将除去最后的最大节点剩下的节点看成一颗二叉树（此时这个二叉树除了根节点，其左右子树都是大堆）那么我们就可以利用堆向下调整法将根节点往下调整建成大堆； 4....图解如下： 以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆 这里利用堆向下调整算法实现： // 堆排序——建大堆 void AdjustDwon(int* a, int...没错关键在于堆向下调整算法实现的前提必须是左右子树都为堆，如果升序建了小堆，那么最开始的数就是最小的值不需要换，我们似乎可以将剩余的数再调整为一个小堆即可，但是我们用什么来调整呢？...堆向下调整算法实现吗？那你又是怎么知道剩下的数除了根节点左右子树还是一个堆呢？我们是没办法保证左右子树还是堆的，所以不能利用堆向下调整算法来实现； 而如果一开始调整为大堆就不一样了。...我们就可以将根节点也就是最大的数与最后一个数交换，再将出去交换后的前n-1个数向下调整为大堆，因为此时左右子树没有变化还是原来大堆的左右子树依旧是一个堆，可以利用向下调整算法实现，这也就是为什么升序要用大堆

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Java数据结构与算法解析(十四)——二叉堆

最大堆的插入代码 /* * 最大堆的向上调整算法(从start开始向上直到0，调整堆) * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...当堆已满的时候，添加失败；否则data添加到最大堆的末尾。然后通过上调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。 2....二叉堆的删除代码 /* * 最大堆的向下调整算法 * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...} /* * 最大堆的向下调整算法 * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...= new ArrayList(); } /* * 最小堆的向下调整算法 * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，

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二叉堆【转】

最大堆的插入代码(C语言) /* * 最大堆的向上调整算法(从start开始向上直到0，调整堆) * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...当堆已满的时候，添加失败；否则data添加到最大堆的末尾。然后通过上调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。 2....for(i=0; i<m_size; i++) if (data==m_heap[i]) return i; return -1; } /* * 最大堆的向下调整算法...当堆已经为空的时候，删除失败；否则查处data在最大堆数组中的位置。找到之后，先用最后的元素来替换被删除元素；然后通过下调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。...for(i=0; i<m_size; i++) if (data==m_heap[i]) return i; return -1; } /* * 最大堆的向下调整算法

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2024-1-26学习任务：堆实现算法和topK问题

前言 本文的学习任务：关于堆的实现以及相关的基础操作，包括向上调整算法和向下调整算法，同时利用该算法解决常见的topk问题，之后再对两种算法的时间复杂度进行分析，加深理解。...这里就要用到向下调整算法。...所谓向下调整算法，就是找自己的孩子结点的值与其进行比较，（以大堆例）找出最大的孩子结点，如果比父亲大就交换，直到所有结点都完成交换，调整完毕 void AdjustDown(HPDataType* a,...前面一直说向上调整算法用来建堆，向下调整算法用来删除，其实有点过于局限，Topk问题和堆排序我也采用向下调整算法来进行建堆是有原因的。...堆的核心算法是向上调整算法和向下调整算法，通过这两种算法来解决堆排序问题和TopK问题，由于堆总是一棵完全二叉树，用数组来进行存储会非常方便，也有有益于接下来对于普通二叉树的理解。

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【初阶数据结构】理解堆的特性与应用：深入探索完全二叉树的独特魅力

小堆中某个节点的值总是不小于其父节点的值 堆总是一棵完全二叉树 三、堆的实现 堆分为大堆或小堆，无论是向上或向下调整算法，会根据大小堆的需求去修改部分的代码，其实就是修改大于小于号的问题。...使用向下调整算法的前提是需要左右子树必须是一个堆才能进行调正，如果左右子树不是一个堆，我们将不采取使用向下调整算法，而是采用向上调整算法。...堆向下调整算法只用于根节点不满某种条件时，使用向下调正算法进行调整，至于使用向下调整算法不能达到我们的预期，比如现在建小堆，从根节点和根左右节点调整，由于左右子树不是一个小堆，无法保证此时的根就是最小的值...无论是向下调整算法还是向下调整算法，目的都是使得保持堆的性质，在判断语句中得以体现。想要更好地理解这个两个算法，搞清楚谁是需要被处理的节点，循环条件是什么？...，那么可以保证最大值在尾，而且由于是大堆，尾元素互会通过向下调整算法使得堆顶元素为次大的值，这个时候最后一个元素不用去动他，倒数第二个位置跟次大堆顶元素交换，这样子就完成了堆排序。

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大堆栈带来的高GC开销的问题

假设您已经编写了一个内存中的数据库，或者您正在构建一个需要一个巨大的查找表的pipeline。在这些场景中，您可能分配了千兆字节的内存。在这种情况下，GC可能会损失相当多的潜在性能。...如果我们的应用程序需要一个大的内存查找表，或者如果我们的应用程序从根本上是一个大的内存查找表，那么我们就遇到了一个问题。如果GC坚持定期扫描我们分配的所有内存，我们将失去GC大量可用的处理能力。...这就产生了一个有趣的结果，即存储在此内存中的指针不会停止GC收集它们指向的“正常”分配的内存。这会带来很坏的后果，很容易证明这一点。...在大堆栈中，指针是邪恶的，必须避免。但是你需要能够发现它们以避免它们，而且它们并不总是显而易见的。字符串、切片和时间。时间都包含指针。如果你在内存中储存了大量的这些信息，可能需要采取一些步骤。...当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略，

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【数据结构】什么是堆?

再来看看向下调整建堆: 我们继续,按照算法最坏时间复杂度分析,假设堆是完全二叉树中的满二叉树,并且假设每个结点的移动次数都是最坏移动次数,则: 使用错位相消法,可得T(n)为: 化简,可得...堆思想的应用 1.堆排序 堆排序就是利用堆(假设利用大堆)进行排序(假设为升序)的算法. 它的基本思想是: 将待排序的序列构造成一个大堆....插入'75': 插入'80': 向上调整: 插入'60': 我们先按照入堆的逻辑,将数组建成一个大堆: 然后再按照堆删除的思想,将堆顶元素移动至堆尾"删除": 再将换到堆顶的元素向下调整:...对于Top-k问题,最容易想到的方法是先整体排序,再取前k个,但当数据量非常大时(可能都无法加载到内存上),排序就不是一个很好的解决方法了....k个最大的元素,新元素比堆顶要大)则用其替换堆顶,然后再向下调整,构建为新的大堆/小堆. 3.当遍历完剩下N-K个元素时,堆中剩余的k个元素就是所求的前Top-k个元素.

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KNN:最容易理解的分类算法

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....K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。...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

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再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理

最大堆：最大堆中的最大元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点（如果存在）最大堆最小堆：最小堆中的最小元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点（如果存在...(i/2)最大堆调整（MAX‐HEAPIFY）的作用是保持最大堆的性质，是创建最大堆的核心子程序，作用过程如图所示：Max-Heapify由于一次调整后，堆仍然违反堆性质，所以需要递归的测试，使得整个堆都满足堆性质下面来一个讲解的更加清楚的调整分支节点...1) / 2);   for (i = iParent; i >= 0; i--) {    maxHeapify(array, i, heapSize);  }}堆排序（Heap-Sort）是堆排序的接口算法...Sorting Algorithm Animationshttps://godbasin.github.io/2017/07/23/heap-sort/排序算法--堆排序--详解与代码实例https:/.../article/details/98087519js数据结构-二叉树（二叉堆） https://segmentfault.com/a/1190000017761929转载本站文章《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解

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【数据结构和算法】---二叉树（2）--堆的实现和应用

下面各个函数是以建小堆为目的实现的。 2.1堆向下调整算法 能运用向下调整算法AdjustDown()的前提是，除根节点以外其余都以满足小堆的条件（即父亲节点小于各个孩子节点）。...与向下调整算法不同的是，向上调整不需要比较两个孩子的大小，因为其余节点已满足父亲节点大于孩子节点。...既然这样，那么我们就可以建大堆来将数组排为升序： 我们用大堆找到最大值，然后将首尾元素互换，这样大堆的各个节点的关系就不会被打乱（不需要重新排大堆），最后只需要将堆顶的元素向下调整AdjustDown(...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。...，倒着一直到根节点，都要执行一次向下调整算法。

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数据结构——lesson7二叉树 堆的介绍与实现

，这就要利用我们下面介绍的向下调整算法。...堆向下调整算法 现在我们给出一个数组，逻辑上看做一颗完全二叉树。我们通过从根节点开始的向下调整算法可以把它调整成一个小堆。 向下调整算法有一个前提：左右子树必须是一个堆，才能调整。...；前提条件——左右子树都是大堆 //堆向下调整算法（大堆） void AdjustDown(HPDataType* a, int n,int parent) { int child = parent...，所以要找到孩子中较大的一个进行比较； 如果父节点大于于较大的孩子节点则直接break不需要调整，因为向下调整的前提条件是——左右子树都是大堆。...，这样除了根节点，其余父子关系都没变，左右子树还是堆，删除交换后的最后一个元素（也就是原来的根节点）； 我们再利用堆向下调整算法，将整个二叉树再次复原为堆。

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疯子的算法总结14--ST算法（区间最值）

②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度 ，最多增加logn次 这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值  关于倍增法链接 查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...)预处理，O(1)查询最值  但不支持修改 预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最...次方的区间中的最大值，（注//意i到i的长度为一）。

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堆排序详解(含对时间复杂度的分析)

父子结点 因为都是由数组表示的完全二叉树 而数组对应下标 左孩子下标 =父亲节点下标*2+1 右孩子下标 =父亲节点下标*2+2 二、向下调整算法 1.概念 向下调整算法 以小堆为例， 当满足左子树与右子树都是小堆时...1.建堆 以大堆为例 若发现左子树与右子树不是大堆，则不能直接使用向下调整算法 可以倒着从最后一颗子树开始调 ,使其变成左右子树都是大堆 但是由于叶节点调并由实际作用，所以从倒数第一个非叶子树开始调...最后建堆选序的时间复杂度为O(N^2) 对比其他排序这样都没有效率 所以我们采用大堆排升序 使用大堆可以不改变二叉树本身的结构 将 堆顶与最后一个数交换 ，这样最大的数就排到最后了 再将前n-1个数再次使用向下调整算法...，找到次大的数 ，与倒数第二个数交换 直到有一个数时停止 3.代码实现 void justdown(int* a, int n, int root)//向下调整算法 ——建堆 大堆 { int...,向下调整算法需要调整高度次h 2^h -1 =N h=log N 时间复杂度为O(logN) 不太懂高度计算的 二叉树的详细图解 堆排序的整体时间复杂度为 O(N*log N

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