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机器学习--最基础的最常用的聚类算法

基于划分聚类算法（partition clustering) K-means：是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据...优点：采用随机抽样与分割相结合的办法来提高算法的空间和时间效率，并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高了算法效率，使其可以高效的处理大量数据。缺点：对异常数据比较脆弱。...基于密度聚类算法 DBSCAN：DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法，该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域，引入了“核心对象”和“密度可达”等概念，从核心对象出发，把所有密度可达的对象组成一个簇...优点：聚类簇的形状没有偏倚，不需要输入要划分的聚类个数。缺点：DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感，且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚类算法如下： ?...从以下几个方面对几种常用的聚类算法进行综合性能评价，评价结果如下： ?

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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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Linux的常用最危险的命令

rm -rf 命令 rm -rf命令是删除文件夹及其内容最快的方式之一。仅仅一丁点的敲错或无知都可能导致不可恢复的系统崩坏。 r ：递归的删除文件夹 f：不经过询问直接删除"只读文件"。...另外原始的rm命令其实也是没有删除提示的，只是一般的发行版都会将rm通过别名的方式增加-i参数来要求删除确认，而-f则抑制了这个提示。...> file > file命令常用来清空文件内容，请在执行前确认输出的文件是空的或者不存在，否则如果执行了该命令原来的文件可真是恢复不了，连数据恢复软件都未必能帮助你了。...另外可能真正想用的是>> file，即累加新的输出到文件，而不是使用> file刷新那个文件。如果错误或无知的执行类似 > xxx.conf命令会覆盖配置文件或其他任何的系统配置文件。...但是上面列出来的四个命令作为开发人员是会经常用到的，所以在操作中一定要谨慎使用，在使用前一定要确认清楚、做好备份，否则追悔莫及。

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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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常用的递归算法

-i-1)){ flag = false; break; } i++; } return flag; } //用递归的方式求解...String[] args) { System.out.print(fsRec(6)); System.out.print(fsNoRec(6)); //从0开始计数 } //一列数的规则如下...) { System.out.print(fSNoRec(4)); System.out.println(); System.out.print(fSRec(4)); } //一列数的规则如下...,求第n个数的递归算法 //非递归形式 public static int fSNoRec(int i){ int j=1; int sum=0; while(j<=i){ sum...static void main(String[] args) { System.out.print(target(10,90)); } //一个射击运动员打靶,靶一共有10环,连开10枪打中90环的可能行有多少种

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常用的淘汰算法

总结：常用的淘汰算法有：FIFO、LRU、LFU FIFO 算法（Fist in first out：先进先出） FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。...它的思想：是基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。...再进行置换时，只需把置换指针所指的数据（页面）顺次换出，并把新加入的数据插到队尾即可。（2）缺点：这种算法有个很严重的缺点，就是会导致缺页率增加。缺页率指的是判断一个页面置换算法优劣的指标。...LRU算法（Least recently used：最近最少使用） LRU算法是一种常见的缓存算法，它的思想是：最近最少使用的会被优先淘汰。...（1）实现：最简单的实现方法是用数组+时间戳的方式，不过这样做效率较低。

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常用的算法-递归

最近开始复习数据结构和算法的相关知识，以前学习数据结构的时候使用C语言实现其中的数据存储结构。...突然决定启用51Blog来记录每一次尝试，探索，错误的历经。递归算法的核心在于：方法能够通过自身的调用得到执行，并且总会得到调用结束的出口。 ...递归（recursion）：神奇的算法递归编程的注意事项：递归代码会精彩而且会很短，但却能够完成很复杂的工作；大部分代码是用来对负责底层工作的递归方法进行支持...递归和迭代的区别：迭代：一种用循环来描述需要的重复进行的操作的编程方法。 ...我们使用递归解决的问题： 1.在数据结构中的非线性存储结构中的树，二叉树的前序遍历，中序遍历，后序遍历等问题的解决中就使用了递归算法，这样使解决问题的编码很方便。

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常用的排序算法

常用的排序算法拿li=[1,3,45,6,78,9,4]来举例一.冒泡排序空间复杂度O(n的2次方) 原理:例如你把一组数据从头开始依次遍历过去把最大的或者最小的放在末尾,除了最后一个每个依次进行遍历...[j] flag = False if flag: return bubble_sort(li) 二.选择排序空间复杂度O(n的2...次方) 速度比冒泡快一点原理:例如你把一篮子苹果让你从大到小进行排序,你就算先拿出一个,再拿出第二个和第一个比按大小摆放左还是右,再拿第三个和之前已经拍好顺序的队列进行对比放置合适位置,依次进行 def...插入排序空间复杂度O(n的2次方) 速度比选择快一点原理:例如打牌手牌先抽出,再所有排进行排序,依次抽出依次进行排序替换 def insert_sort(li): for i in range...,小的放左边,然后依次递归下去 #递归调用的函数 def partition(data, left, right): tmp = data[left] while left < right

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【算法】常用推荐算法

2 您应用那些推荐算法？转自公众号：阿里技术

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最简单最常用的LinearLayout线性布局

良好的布局设计对于UI界面至关重要，在前面也简单介绍过，目前Android中的布局主要有6种，创建的布局文件默认为RelativeLayout相对布局，而在前面的示例学习中，我们只是简单利用了一下...一、认识LinearLayout 线性布局是Android中较为常用的布局方式，使用标签。线性布局主要有两种形式，一种是水平线性布局，一种是垂直线性布局。...需要注意的是Android的线性布局不会换行，当组件一个挨着一个地排列到头之后，剩下的组件将不会被显示出来。下表显示了LinearLayout支持的常用XML属性及相关方法的说明。...接下来通过一个简单的示例程序来学习LinearLayout 的使用用法。...以上练习的是水平方向的权重，在垂直方向同理。需要注意的是：layout_weight只能在LinearLayout线性布局中使用，而且只能在LinearLayout中的直接子元素中使用。 ?

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最常用、最专业的Scrum工具（收藏）

3）可查看多项目进度，项目视角的统计等，提供了不同视角的统计，例如：进度统计、燃尽图、团队速率、任务分布、缺陷分布、测试用例分布等等，实时掌握项目状态及进展。...2、XPlanner+XPlanner是专门为XP(极限编程)团队设计的项目管理工具。它支持XP开发流程，并解决利用XP思想来开发项目所碰到的问题。...3、Atlassian Jira Jira是全球范围内软件开发的先驱。该品牌于2002年由Atlassian公司在澳大利亚创立，最初是一个问题跟踪工具，此后逐渐发展为多任务的项目管理软件。...4、VersionOneVersionOne在2002年帮助推出了敏捷管理工具，并且在2020年发布的敏捷状态报告中是国外颇受欢迎的敏捷管理工具之一。...VersionOne是基于Web的项目管理工具，测试人员,开发人员和其他利益相关者可以使用该版本来管理,跟踪和组织软件测试工作。它遵循并涵盖了敏捷方法论的整个生命周期。

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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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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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常用的数据挖掘算法

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。 1....C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法....最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。 6. PageRank PageRank是Google算法的重要内容。...8. kNN: k-nearest neighbor classification K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一...该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 9.

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进程的调度常用算法

当在进程调度中采用FCFS算法时，每次调度是从就绪的进程队列中选择一个最先进入该队列的进程，为之分配处理机，使之投入运行。...优点：有利于长作业（进程）有利于CPU繁忙型的作业（进程）缺点：不利于短作业（进程）不利于I/O繁忙型的作业（进程）短作业优先（SJF）的调度算法 SJF算法是以优先级作业的长短来计算优先级的...SJF算法可以分别用于作业调度和进程调度。再把短作业优先调度算法用于作业调度时，它将从外存的作业后背队列张选择若干个运行时间最短的作业，优先将他们调入内存运行。...优点：算法对长作业（进程）不利（长作业（进程）长期不被调度）未考虑进程的紧迫程度由于是估计运行时间而定，而这个时间是由用户所提供的，所以该算法不一定能真正做到短作业优先调度基于时间片的轮转调度...（RR）算法为了保证能及时响应用户的请求，所以我们采用了基于时间片的轮转调度算法，它的原理通俗来讲就是队列中每一个进程都获得了一定的执行时间，从几ms到几百ms，当一个执行时间结束，计时器会发出一个信号

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python 常用的排序算法

1.插入排序：插入排序的基本操作就是将一个数据插入到已经排好序的有序数据中，从而得到一个新的、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序；首先将第一个作为已经排好序的，然后每次从后的取出插入到前面并排序...，一次比较两个元素，如果他们的顺序错误就把他们交换过来。...，其中一部分的所有数据都比另外一部分的所有数据都要小，然后再按此方法对这两部分数据分别进行快速排序，整个排序过程可以递归进行，以此达到整个数据变成有序序列 def quick_sort(qlist):.../usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- #二分查找，用于在较大的数据列表中查询某个值，考虑到元素比较多，单纯的遍历会造成内存压力过大，考虑使用二分查找 #二分查找的关键在于查询中间值...)/2) if len(data_source)>=1: if data_source[mid]>find_n: #中位数大于要查找的数，则要查找的数在左半部分，继续调用二分算法进行查找

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Sklearn包含的常用算法

参考资料来自sklearn官方网站：http://scikit-learn.org/stable/ 总的来说，Sklearn可实现的函数或功能可分为以下几个方面：分类算法回归算法聚类算法降维算法...文本挖掘算法模型优化数据预处理分类算法线性判别分析（LDA） >>> from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysis...max_depth=, random_state=0).fit(X_train, y_train) 回归算法最小二乘回归（OLS） >>> from sklearn import linear_model...Knn算法 >>> from sklearn.neighbors import NearestNeighbors >>> nbrs = NearestNeighbors(n_neighbors=,...sklearn.decomposition import NMF, LatentDirichletAllocation 潜在语义分析（latent semantic analysis）模型优化不具体列出函数，只说明提供的功能

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常用的进程调度算法

进程调度是由操作系统的进程调度程序按照某种策略和算法从就绪态进程中为当前空闲的CPU选择要运⾏的新进程，常用的进程调度算法有以下几种： 1....先来先服务调度算法从就绪队列的队⾸选择最先到达的进程，为该进程分配CPU。下面通过一个例子来说明先来先服务算法。...优先权调度算法该算法中，系统将CPU分配给就绪队列中优先权最高的进程。根据新进程能否抢占正在执行的进程，可将该调度算法分为： 1. 非抢占式优先权调度算法。...多级队列调度算法多级队列调度算法建⽴多个优先权不同的就绪队列，所有队列的优先权从大到到小依次排列，每个队列有自己的调度算法。...多级队列反馈调度算法多级反馈队列调度算法建⽴多个优先权不同的就绪队列，所有队列的优先权从大到到小依次排列，每个队列有自己的调度算法，并且每个队列的时间⽚也不同，优先权越高的队列中，进程时间片就越小；优先权越低的队列中

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java的几种排序算法(常用排序算法)

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。常见几种java排序算法 1.插入排序 2.分治排序法,快速排序法 3.冒泡排序 low版 4.冒泡排序 bigger版 5.选择排序 6....每次遍历的过程是这样的，首先从右到左遍历指针j所指向的元素，直到j指向的元素值小于基准元素x时，停止遍历，将其放到i的位置(因为i的值已经拷贝成了基准x腾出了位置) i往右挪一步, i++,接着轮到指针...层层细分接下来，我们通过示图来展示上述分区算法思路的过程： public class QuickSort { public static void sort(int[] arr...，然后依次和剩余的元素进行比较, 跟列队一样, 从左到右两两相邻的元素比大小, 高的就和低的换一下位置....if(flag){ break; } } } } 5.选择排序选择排序也是一种简单直观的排序算法

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【算法】七种常用的回归算法

小编邀请您，先思考： 1 您熟悉那些回归算法？ 2 回归算法可以解决那些问题？ 3 如何实现回归算法？温馨提示：加入圈子或者商务合作，请加微信：luqin360 回归分析是建模和分析数据的重要工具。...本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素...回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。...对于那些有创意的人，如果你觉得有必要使用上面这些参数的一个组合，你甚至可以创造出一个没有被使用过的回归模型。但在你开始之前，先了解如下最常用的回归方法： 1....逐步回归通过同时添加/删除基于指定标准的协变量来拟合模型。下面列出了一些最常用的逐步回归方法：标准逐步回归法做两件事情。即增加和删除每个步骤所需的预测。

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