关于首次适应算法、最佳适应算法和最差适应算法，先看一下百度百科的解释，已经说出了三者的最大区别。...首次适应算法（first-fit）： 从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法的目的在于减少查找时间。...最佳适应算法（best-fit）：从全部空闲区中找出能满足作业要求的，且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。...最差适应算法（worst-fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最大的空闲分区，从而使链表中的节点大小趋于均匀。...首次适应算法： 为212k分配空间： 依次找寻，找到第一个大于212k的空闲区； 找到第二个空闲区500k>212k,分配给212k，剩余288k空闲区；
机器学习算法数不胜数，要想找到一个合适的算法并不是一件简单的事情。...通常在对精度要求较高的情况下，最好的方法便是通过交叉验证来对各个算法一一尝试，进行比较后再调整参数以确保每个算法都能达到最优解，并从优中择优。...但是每次都进行这一操作不免过于繁琐，下面小编来分析下各个算法的优缺点，以助大家有针对性地进行选择，解决问题。 ?...优点： 1）朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，因此有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率； 2）算法较简单，常用于文本分类； 3）对小规模的数据表现很好，能够处理多分类任务，适合增量式训练。...4.最近邻算法 优点： 1）对数据没有假设，准确度高； 2）可用于非线性分类； 3）训练时间复杂度为O(n)； 4）理论成熟，思想简单，既可以用来做分类也可以用来做回归。
导读：你见过最差的算法工程师什么样？"百度百科型选手？"、"播客型选手？"、"Github型选手"、"名词流选手？"、"潮流型选手？"，小编今天给大家分享点轻松的话题。...小编最近在浏览知乎大佬文章的时候，发现了一个有意思的话题："你见过最差的算法工程师能差到什么程度？"。吸引了3,858关注者、被浏览6,036,194次，多位知乎大佬参与了回答。...最差的算法工程师其实是什么呢？ 有意思的故事还有很多，欢迎大家看看原文。小编在浏览了近100位答主的答案后，深深觉得，大部分被说成不靠谱的算法工程师还是在初学阶段，刚刚入职的情况。...最后引用下王喆老师的部分回答，作为本次分享的结尾~ "最差的算法工程师其实是什么呢？...试图用一些比较fancy的手段解决问题，但实质上引入了更高的系统复杂度，增加了系统潜在风险，这样的人，其实对整个团队是负能量的存在，始终需要更senior的人帮着擦屁股，这无形增加了整个团队的工作量，这就是最差的算法工程师
1决策树（Decision Trees）的优缺点 决策树的优点： 一、决策树易于理解和解释.人们在通过解释后都有能力去理解决策树所表达的意义。...3 遗传算法的优缺点 遗传算法的优点： 一、 与问题领域无关切快速随机的搜索能力。 二、搜索从群体出发，具有潜在的并行性，可以进行多个个体的同时比较，鲁棒性好。 三、搜索使用评价函数启发，过程简单。...三、算法对初始种群的选择有一定的依赖性，能够结合一些启发算法进行改进。 4 KNN算法(K-Nearest Neighbour) 的优缺点 KNN算法的优点： 一、 简单、有效。...6 朴素贝叶斯的优缺点 优点： 一、朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。 二、NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。...数据挖掘理论与技术[M].电子工业出版社.2013.126-126 [2] 杨晓帆,陈廷槐.人工神经网络固有的优点和缺点[J].计算机科学.1994(vol.21).23-26 [3] Steve.遗传算法的优缺点
目录 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决策树算法（Decision Tree Algorithm） 回归（Regression...Reduction Algorithms） 聚类算法（Clustering Algorithms） 基于实例的算法（Instance-based Algorithms） 贝叶斯算法（Bayesian...回归算法是统计学中的主要算法，它已被纳入统计机器学习。...人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。 它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，由数百种算法和各类问题的变体组成。...基于实例的算法（有时也称为基于记忆的学习）是这样学 习算法，不是明确归纳，而是将新的问题例子与训练过程中见过的例子进行对比，这些见过的例子就在存储器中。
另外，如果算法实现简单，那么它与其他算法的组合也就相应地简单。 ②与保守式 GC 算法兼容 后面介绍的保守式 GC 算法中，对象是不能被移动的。...因此保守式 GC 算法跟把 对象从现在的场所复制到其他场所的 GC 复制算法与标记 - 压缩算法不兼容。 而 GC 标记 - 清除算法因为不会移动对象，所以非常适合搭配保守式 GC 算法。...相比其他能使用整个堆的 GC 算法而言，可以说这是 GC 复制算法的一个重大的缺陷。 通过搭配使用 GC 复制算法和 GC 标记 - 清除算法可以改善这个缺点。...②不兼容保守式 GC 算法 GC 标记 - 清除算法有着跟保守式 GC 算法相兼容的优点。因 为 GC 标记 - 清除算法不用移动对象。...4 GC标记-压缩算法 优点 ①可有效利用堆 在 GC 标记 - 压缩算法中会执行压缩，和其他算法相比而言，堆利用效率高。
分类树是使用树结构算法将数据分成离散类的方法。 优点: 非常灵活，可以允许有部分错分成本，还可指定先验概率分布，可使用自动的成本复杂性剪枝来得到归纳性更强的树,产生的分类规则易于理解，准确率较高。...缺点： 在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。此外，C4.5只适合于能够驻留于内存的数据集，当训练集大得无法在内存容纳时程序无法运行。...、距离度量、分类决策规则是K近邻法的三要素 优点： 简单，分类与回归均可操作，可用于非线性分类，复杂度为O(n)，对outlier不敏感 缺点： K需预先设定，对大小不平衡的数据易偏向大容量数据 常用算法...： 计算复杂且收敛慢，依赖于初始参数假设 线性回归 特点： 解析解 优点： 简单，存在解析解 缺点： 对复杂数据拟合不好，欠拟合 LogReg：对数线性模型 特点： 模型源自于逻辑斯蒂分布优化算法有改进的迭代尺度法...针对以下三个问题，人们提出了相应的算法 *1 评估问题： 前向算法 *2 解码问题： Viterbi算法 *3 学习问题： Baum-Welch算法(向前向后算法) 优点： 解决了标注问题 缺点： 做了齐次马尔科夫假设及观测股利性假设
Index 决策树算法 分类算法 聚类算法 集成算法（AdaBoost算法） 人工神经网络算法 排序算法 关联规则算法（Apriori算法） 01 决策树算法 决策树优点 1、决策树易于理解和解释，...2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题。...常见算法 1）C4.5算法 ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。ID3算法计算每个属性的信息增益，并选取具有最高增益的属性作为给定的测试属性。...04 集成算法（AdaBoost算法） AdaBoost算法优点 1）很好的利用了弱分类器进行级联。 2）可以将不同的分类算法作为弱分类器。 3）AdaBoost具有很高的精度。...07 关联规则算法（Apriori算法） Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。
机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的类似性。...常见算法包括Apriori算法以及k-Means算法。 半监督式学习： ?...算法类似性 根据算法的功能和形式的类似性，我们可以把算法分类，比如说基于树的算法，基于神经网络的算法等等。当然，机器学习的范围非常庞大，有些算法很难明确归类到某一类。...正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整。正则化方法通常对简单模型予以奖励而对复杂算法予以惩罚。...简述机器学习十大算法的每个算法的核心思想、工作原理、适用情况及优缺点等。 1）C4.5算法： ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准，从而实现对数据的归纳分类。
随机森林回归算法原理 随机森林回归模型由多棵回归树构成，且森林中的每一棵决策树之间没有关联，模型的最终输出由森林中的每一棵决策树共同决定。...算法原理如下： （a）从训练样本集S中随机的抽取m个样本点，得到一个新的S1…Sn个子训练集; （b）用子训练集，训练一个CART回归树(决策树)，这里在训练的过程中，对每个节点的切分规则是先从所有特征中随机的选择...之后就是对采样之后的数据使用完全分裂的方式建立出回归树 一般情况下，回归树算法都一个重要的步骤 – 剪枝，但是在随机森林思想里不这样干，由于之前的两个随机采样的过程保证了随机性，所以就算不剪枝，也不会出现
机器学习算法我们了解了很多，但是放在一起来比较优缺点是缺少的，本篇文章就一些常见的算法来进行一次优缺点梳理。 ? ?...2、使用基于决策树的combination算法，如bagging算法，randomforest算法，可以解决过拟合的问题 四、常见算法 一）C4.5算法 ID3算法是以信息论为基础，以信息熵和信息增益度为衡量标准...聚类算法 一、K means 算法 是一个简单的聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k< n。 算法的核心就是要优化失真函数J,使其收敛到局部最小值但不是全局最小值。...EM算法比K-means算法计算复杂，收敛也较慢，不适于大规模数据集和高维数据，但比K-means算法计算结果稳定、准确。...关联规则算法（Apriori算法） Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。
机器学习算法的分类是棘手的，有几种合理的分类，他们可以分为生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。 例如，Scikit-Learn的文档页面通过学习机制对算法进行分组。...因此，您应该为您的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 当然，你尝试的算法必须适合你的问题，这就是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。...缺点：深度学习算法不适合作为通用算法，因为它们需要大量的数据。事实上，对于传统的机器学习问题，它们的表现通常逊色于决策树。...K-Means算法 K-Means算法是一种通用算法，它根据点之间的几何距离（即坐标平面上的距离）进行聚类。这些集群围绕着质心分组，使它们成为球形，并具有相似的大小。...优点：K-Means算法是最流行的聚类算法，因为如果您想预处理数据或者编译有用的功能，它是一种快速，简单和拥有令人惊讶的灵活性的一种算法。 缺点：用户必须指定簇的数目，这并不总是很容易的。
本文筛选并简单介绍了一些最常见算法类别，还为每一个类别列出了一些实际的算法并简单介绍了它们的优缺点。 ?...目录 正则化算法（Regularization Algorithms） 集成算法（Ensemble Algorithms） 决策树算法（Decision Tree Algorithm） 回归（Regression...Reduction Algorithms） 聚类算法（Clustering Algorithms） 基于实例的算法（Instance-based Algorithms） 贝叶斯算法（Bayesian...回归算法是统计学中的主要算法，它已被纳入统计机器学习。...人工神经网络是受生物神经网络启发而构建的算法模型。 它是一种模式匹配，常被用于回归和分类问题，但拥有庞大的子域，由数百种算法和各类问题的变体组成。
适配器模式概念 II . 适配器模式 适用场景 III . 适配器模式 优缺点 IV . 适配器模式 与 外观模式对比 V . 适配器模式 相关角色 ( 重点 ) VI ....适配器的两种实现方式 : 对象适配器模式 与 类适配器 ; ① 对象适配器 : 符合组合复用原则 , 使用了委托机制 ; ( 通过组合实现 , 适配器类中维护被适配者成员 ) ② 类适配器 : 通过类的继承实现适配器模式...适配器模式 优缺点 ---- 1 ....; 类适配器 与 对象适配器 , 本质区别就是 适配器类访问 被适配者的途径 ; 类适配器 : 通过继承 被适配器 , 获取访问被适配器方法的资格 ; 对象适配器 : 通过在其内部维护一个 被适配者..., 通过 被适配者类型 成员变量 , 调用 被适配者 的方法实现具体功能 ; 类适配器 与 对象适配器 , 本质区别就是 适配器类访问 被适配者的途径 ; 类适配器 : 通过继承 被适配器 , 获取访问被适配器方法的资格
转自 / 算法与数学之美 主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！...但是如果你只是在寻找一个“足够好”的算法来解决你的问题，或者这里有些技巧可以参考，下面来分析下各个算法的优缺点，基于算法的优缺点，更易于我们去选择它。...常见算法优缺点 3.1 朴素贝叶斯 朴素贝叶斯属于生成式模型（关于生成模型和判别式模型，主要还是在于是否需要求联合分布），比较简单，你只需做一堆计数即可。...SVM应用领域 文本分类、图像识别（主要二分类领域，毕竟常规SVM只能解决二分类问题） 3.8 人工神经网络的优缺点 人工神经网络的优点： 1. 分类的准确度高； 2....3.13 关联规则算法（Apriori算法） Apriori算法是一种挖掘关联规则的算法，用于挖掘其内含的、未知的却又实际存在的数据关系，其核心是基于两阶段频集思想的递推算法 。
机器学习常见算法的一种合理分类：生成/识别，参数/非参数，监督/无监督等。...应用机器学习时通常不会直接想，“今天训练一个支持向量机”，而是通常有一个最终目标，例如利用某算法来预测结果或分类观察。...因此，应该为您的问题尝试许多不同算法，同时使用数据的“测试集”来评估性能并选择优胜者。 尝试的算法必须适合该问题，这是选择正确的机器学习算法的重要性之所在。...换句话说，对于每个可用于监督算法的观察结果，您都有一些“基于事实”的数值。 1.1（正则化）线性回归 线性回归是回归任务中最常用的算法之一。...缺点：深度学习算法不适合作为通用算法，因为它们需要大量的数据。事实上，对于传统的机器学习问题，它们的表现通常逊色于决策树。
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