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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。...05|利用python对未知电影进行分类： 1、背景：假设爱情电影和动作电影之间的区别可以用打斗次数和接吻次数这两个特征来决定，下面提供了一些电影的类别以及其对应的接吻和打斗次数(训练数据集)。

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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。...此时的变量是，即“当前预测模型的值”，也就是对它求负梯度。训练过程简单起见，假定训练集只有4个人：A,B,C,D，他们的年龄分别是14,16,24,26。...在分布稠密的数据集上，泛化能力和表达能力都很好，这使得GBDT在Kaggle的众多竞赛中，经常名列榜首。...） 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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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....在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...，适用于样本量较小(小于10万个)同时特征较少的数据集。...对于K值的合适取值，可以通过验证集上的表现或者交叉验证来识别。 ·end·

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史上最透彻的KMP算法讲解

作者：柳行刚编辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...图二 3 上图中，D与空格不相等，但是它有前缀AB与后缀AB相当，KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最长公共后缀相等，来加快每次不相等时移动的距离，来提高搜索效率。...查next数组可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此后移动的位数：移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值。因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。...下面是next数组和匹配算法参照代码。...返回的位置是从0开始的。

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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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小白入门最简单的机器学习算法

你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集工欲善其事，必先利其器。...选来选去，我还是觉得最经典的数据集irsi(鸢尾花)比较合适，亮点如下: 1).数据集非常小巧直接内置在sklearn库里面，不用我们再去网站上下载了,150行的数据，适合上手 2).数据比较干净因为...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，然后是花瓣，最里面是花蕊....训练数据测试测试集的数据看准确率得分最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。

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最快最简单的排序算法：桶排序

现在我们举个具体的例子来介绍一下排序算法。 ? 首先出场的我们的主人公小哼，上面这个可爱的娃就是啦。期末考试完了老师要将同学们的分数按照从高到低排序。...因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...还有一点，在表示时间复杂度的时候，n和m通常用大写字母即O(M+N)。这是一个非常快的排序算法。...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？

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SMO算法最通俗易懂的解释

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。蹊径啊蹊径，你在哪里呢？我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...关注微信公众号，点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频，还有免费SSR节点相送哦。

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并查集算法详解

并查集的思想并查集是一种树形的数据结构，用于处理不相交集的合并查询，一般具有两个基本的操作，查找确定元素在哪一个子集，合并将两个子集进行合并。并查集的两个优化是路径压缩和启发式的合并。...= -1){ d = parents[f_root]; } return f_root; } // 合并集合，合并集合最简单的操作是将其父节点进行关联...判断存在环,将一个边的两个点加入并查集 // 将一个边的两个点加入并查集 public boolean containsCycle(char[][] grid) { int...设计一个算法打印出每个真实名字的实际频率。注意，如果 John 和 Jon 是相同的，并且 Jon 和 Johnny 相同，则 John 与 Johnny 也相同，即它们有传递和对称性。...判断两个点是不是同一个联通集里面的，先将形成联通集的加入形成最终的联通集，最后将判断节点依次判断父节点是否相同 990.

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前缀和算法练习集

我们可以开一个新的数组，cnt[i]，表示余数是i的数有多少个。...因为我们的思路是找到两个序列和s[R] % k和s[L] % k的余数相同的个数，而我们的前缀和一般式不包含 s[0] 这个东西的，因为它的值是0，在前缀和中没有意义，但是这道题有意义，样例里面前缀和序列...因为我们不一定需要两个序列，单个序列取余==0也构成k倍区间，此时我们就要假设s[0] = 0是有意义的；我们cnt[0]中存的是s[]中等于0的数的个数，由于s[0] = 0，所以最初等于0的有1个数...cnt的意义：存储模k的值，将其作为左端点（模k左端点）的数量 for的意义：遍历每个端点，先将其作为模k右端点，根据其模k的值查看它有多少个模k左端点，即能形成多少个模k区间，然后将其作为模k左端点...现在有一种新型的激光炸弹，可以摧毁一个包含 R×R 个位置的正方形内的所有目标。激光炸弹的投放是通过卫星定位的，但其有一个缺点，就是其爆炸范围，即那个正方形的边必须和 x，y 轴平行。

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谁能想到，求最值的算法还能优化？

O(n)，但如果我们以 if 判断的次数作为算法效率的评估标准，算一下 for 循环中 if 语句的判断次数：第一个算法显然需要固定2n次 if 比较，第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...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。...因此，算法在 if else 的比较次数为 2，总的时间复杂度是多少呢？...这就涉及递归算法的复杂度分析，设算法的复杂度为（n为递归函数处理的元素个数，或者称为问题规模），那么可以得到如下公式：其中是因为 2 个子问题的递归调用，每个子问题的规模是原来的 1/2；...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

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最完整的 Python 学习实例集来了！

机器学习、深度学习最简单的入门方式就是基于 Python 开始编程实战。...最近闲逛 GitHub，发现了一个非常不错的 Python 学习实例集，完全是基于 Python 来实现包括 ML、DL 等领域。...该存储库涵盖了广泛的算法和程序，对每个对 Python 编程感兴趣的人都非常有帮助。作者这样说道： “如果这是您第一次用 Python 编码，我很乐意建议您从基础开始。...二、机器学习这部分是核心重点，包含了机器学习重点的算法，例如：k-means 聚类算法、线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机等。每个算法都配备了基于 Python 实现的代码。...以逻辑回归算法为例，该项目使用逻辑回归预测一个人是否会根据他的年龄购买人寿保险。以 jupyter notebook 的文档形式展示了问题的解决过程，便于读者理解和实际操作。

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【陆勤践行】最流行的4个机器学习数据集

机器学习算法需要作用于数据，而数据的本质则决定了应用的机器学习算法是否合适，而数据的质量也会决定算法表现的好坏程度。所以会研究数据，会分析数据很重要。...本文作为学习研究数据系列博文的开篇，列举了4个最流行的机器学习数据集。 Iris Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。...该数据集类变量为年收入是否超过50k$，属性变量包含年龄，工种，学历，职业，人种等重要信息，值得一提的是，14个属性变量中有7个类别型变量。...这是一个关于汽车测评的数据集，类别变量为汽车的测评，（unacc，ACC，good，vgood）分别代表（不可接受，可接受，好，非常好），而6个属性变量分别为「买入价」，「维护费」，「车门数」，「可容纳人数...数据集特征：多变量记录数：1728 领域：N/A 属性特征：类别型属性数目：6 捐赠日期：1997-06-01 相关应用：分类缺失值：无网站点击数：272901 小结通过比较以上4个数据集的差异

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性能优化｜讲的最清楚的垃圾回收算法

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

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最接地气的负载均衡算法（含代码）

随机算法从可用的节点中，随机挑选一个节点来访问。...轮询算法能够保证所有节点被访问到的概率是相同的。在实现时，轮询算法通常是把所有可用节点放到一个数组里，然后按照数组编号，挨个访问。...适用场景：跟随机算法类似，各个服务节点被访问的概率也基本相同，也主要应用在各个服务节点性能差异不大的情况下。...轮询算法能够保证所有节点被访问的概率相同，而加权轮询算法是在此基础上，给每个节点赋予一个权重，从而使每个节点被访问到的概率不同，权重大的节点被访问的概率就高，权重小的节点被访问的概率就小。...适用场景：与加权轮询算法预先定义好每个节点的访问权重不同，采用最少活跃连接算法，客户端同服务端节点的连接数是在时刻变化的，理论上连接数越少代表此时服务端节点越空闲，选择最空闲的节点发起请求，能获取更快的响应速度

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凯撒加密算法（最简单的对称加密）

凯撒算法概述凯撒密码是罗马扩张时期朱利斯• 凯撒（Julius Caesar）创造的，用于加密通过信使传递的作战命令。它将字母表中的字母移动一定位置而实现加密。...这里，移动的位数“2”是加密和解密所用的密钥。...只要传入明文和偏移量即可加密，解密需要传入密文和负的偏移量就可以解密。...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jgnnq 解密后：Hello 安全性凯撒密码由于加解密比较简单，密钥总共只有 26 个，攻击者得到密文后即使不知道密钥，也可一个一个地试过去，最多试...输出的结果: 原文：Hello 加密后：Jhpqu 解密后：Hello

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Python手写机器学习最简单的KNN算法

作者｜苏克1900 来源｜高级农民工（ID：Mocun6）摘要：从零开始学习机器学习最简单的 KNN 算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。...---- 02 kNN 算法介绍接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步：了解 kNN 算法思想掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过）最后用简单的 Python 代码实现在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...02 数学理论 K 近邻算法基本思想我们知道了，来看看它背后的数学原理。该算法的「距离」在二维坐标轴中就是两点之间的距离，计算距离的公式有很多，一般常用欧拉公式，这个我们中学就学过： ?...03 Python 代码实现首先随机设置十个样本点表示十杯酒，我这里取了 Sklearn 中的葡萄酒数据集的部分样本点，这个数据集在之后的算法中会经常用到会慢慢介绍。

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Python 手写机器学习最简单的 kNN 算法

摘要：从零开始学习机器学习最简单的 kNN 算法。今天开始，我打算写写机器学习教程。说实话，相比爬虫，掌握机器学习更实用竞争力也更强些。...---- 02 kNN 算法介绍接下来，我们就要从这个故事中开始接触机器学习了，机器学习给很多人的感觉就是「难」，所以我编了上面这个故事，就是要引出机器学习的一个最简单算法：kNN 算法（K-Nearest...学会 kNN 算法，只需要三步：了解 kNN 算法思想掌握它背后的数学原理（别怕，你初中就学过）最后用简单的 Python 代码实现在说 kNN 算法前说两个概念：样本和特征。...03 Python 代码实现首先随机设置十个样本点表示十杯酒，我这里取了 Sklearn 中的葡萄酒数据集的部分样本点，这个数据集在之后的算法中会经常用到会慢慢介绍。...我们使用 Python 手写完成了一个简易的 kNN 算法，是不是不难？如果觉得难，来看一个更简单的方法：调用 sklearn 库中的 kNN 算法，俗称调包，只要 5 行代码就能得到同样的结论。

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世界上最漂亮的排序算法！

直奔主题，世界上“最漂亮”的排序算法，只有6行。...int k=(j-i+1)/3; stooge_sort(arr, i, j-k); stooge_sort(arr, i+k, j); stooge_sort(arr, i, j-k); } 《算法导论...stooge_sort(arr, i+k, j); // 后2/3半区 stooge_sort(arr, i, j-k); // 前2/3半区 } 然并卵，除了代码好看，完美排序毛用没有，因为它是一个挺慢的算法...完美排序的排序证明，不在文章中展开。从代码直观能感受到，通过swap和三次递归，趋势上，小的元素会往前端走，大的元素会往后端走，直至完成排序。...画外音：快速排序的过程是partition+两次递归，也是小的元素往前端走，大的元素往后端走，直至完成排序。希望这一分钟，大家有收获。

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【营啸】最精妙的算法--排序与查找

文章目录前言一、事件总结 ---- 前言营啸等等军事思想或者事件给人的启发比任何精妙的算法都更加大微妙而又牵一发动全身一、事件元末的时候，蒙古大军里面的也先军团也就发生过这样一次...，那一次的规模超大。...40万人爆发了营啸，疯狂的自相残杀，最后全军覆没，要知道了里面可是有好几万，大都的精英军团也都一起报销了。跟他对战的红巾军莫名其妙的赢了这场仗。...淝水之战是前秦后退想要进行决战，结果东晋投降了前秦的一个将领故意喊了几声战败了，结果就输了。...，比如地铁有人打架，后方不知情的误以为发生了重大事故，于是就发生集体奔逃、踩踏事故。

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