Strategy是属于设计模式中 对象行为型模式，主要是定义一系列的算法，把这些算法一个个封装成单独的类。
在文本分类中，特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。
如果两个结点间有边， 例如从结点X到结点Y，则从结点X到结点Y耗费的费用记做C(X,Y)=10。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
我的计算机网络专栏，是自己在计算机网络学习过程中的学习笔记与心得，在参考相关教材，网络搜素的前提下，结合自己过去一段时间笔记整理，而推出的该专栏，整体架构是根据计算机网络自顶向下方法而整理的，包括各大高校教学都是以此顺序进行的。 面向群体：在学计网的在校大学生，工作后想要提升的各位伙伴，
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。
学会了Python基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。
学会了 Python 基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过6.8万星标，可以说非常受欢迎了。
影像组学是放射学领域的一个相对较新的词，意思是从医学图像中提取大量的定量特征。人工智能（AI）大体上被定义为一组先进的计算算法，可以对所提供的数据模式进行学习，以便对未知的数据集进行预测。由于与传统的统计方法相比，人工智能具有更好的处理海量数据的能力，因此可以将影像组学方法与人工智能结合起来。总之，这些领域的主要目的是提取和分析尽可能多和有意义的深层定量特征数据，以用于决策支持。如今，影像组学和人工智能都因其在各种放射学任务中取得的显著成功而备受关注，由于担心被人工智能机器取代，大多数放射科医生对此感到焦虑。考虑到计算能力和大数据集可用性的不断发展进步，未来临床实践中人与机器的结合似乎是不可避免的。因此，不管他们的感受如何，放射科医生都应该熟悉这些概念。我们在本文中的目标有三个方面：第一，让放射科医生熟悉影像组学和人工智能；第二，鼓励放射科医生参与这些不断发展的领域；第三，为未来方法的设计和评估提供一套良好实践建议。本文发表在Diagnostic and Interventional Radiology杂志。
在计算机编程中，策略模式(也称为策略模式)是一种行为软件设计模式，它支持在运行时选择算法。代码接收运行时指令，而不是直接实现单个算法，这些指令在一系列算法中使用。
类似求TopK问题中最常用的算法中，从时间复杂度最高到中等再到最优分别有不同的做法。在之前的学习中只学到了使用堆来优化TopK问题，但是这样的时间复杂度只能做到O（Nlogk）的大小，其中k是堆的大小。有一种更好的办法是基于快速排序的思想去优化的算法，叫做快速选择算法，它的时间复杂度能够做到O(N)的时间复杂度。这里的思路是：每次通过随机取得一个分区键，假设题目要求数组按照从大到小排序，那么通过将分区键移动到头部start，然后从头部的下一个元素开始遍历数组，遇到比分区键大的元素就交换到分区键后的已排序的下标的下一个位置，该指针假设就叫做index。最后遍历结束后将index的值与start的值交换，此时分区键就被移动到了index指针所指的位置，那么index左边的元素都是比分区键要大的，此时再通过对比index - start 与k的大小关系就可以判断下一次递归要从哪个区间开始，从而减少遍历的次数。
摘要: 原创出处 https://juejin.im/post/5b152061e51d4506a269a34f 「YangAM」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
上篇文章 我们完整的描述了计算机五层模型中的『应用层』和『运输层』，阐述了较为复杂的 TCP 协议的相关原理，相信大家一定也有所收获，那么本篇将继续五层模型的学习。
我们讨论机器学习的时候，其实很多时候都是在讨论算法。今天新智元向大家推荐一个好资源，用Python实现所有算法。该项目在Github上已经获得了超过2.7万星标，可以说非常受欢迎了。
网络技术总体上可以分为两种，即：数据报网络与虚电路网络，本质均属于分组交换技术，但都有各自的特点与区别
机器学习（八）——过拟合与正则化 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、过拟合和欠拟合 1、概念 当针对样本集和特征值，进行预测的时候，推导θ、梯度下降等，都在一个前提，原值假设函数（hypnosis function）h(x)的表达式，例如是一阶、二阶还是更高阶等。 当阶数不足导致无法正确预测时，称为欠拟合（underfit）或高偏差（high bias）；当阶数太高，虽然能满足样本集，代价函数也接近0，但是仍不是一个好的预测函数，称为过拟合（overfitting）或高方差（high varia
最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码：
摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].
这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
在现实世界中，有很多类包含很多特征，比如生物的DNA，在利用不同算法选出较少的特征子集后，如何评价选出来的特征是至关重要的。
BGP（Border Gateway Protocol）是一种用于在互联网中交换路由信息的协议。BGP在互联网的路由选择和转发中扮演着至关重要的角色，是互联网的核心协议之一。在本文中，我们将深入探讨BGP的基本概念、特点和使用方法。
本文将介绍算法在人工智能里的概念，算法的4个特征、6个通用方法。以及在选择算法时需要注意的3个点。
关键时刻，第一时间送达！ 作者简介：chen_h，AI 算法工程师，擅长利用 TensorFlow 处理 NLP 问题。曾任职蘑菇街（美丽联合集团）和 AI100（CSDN）担任算法工程师。主要负责项目：语料文本分类，聊天机器人设计与开发，组织举办大数据竞赛。 本文来自作者在 GitChat 上分享「在实际项目中，如何选择合适的机器学习模型」。 📷 本文我们主要面向初学者或中级数据分析师，他们对识别和应用机器学习算法都非常感兴趣，但是初学者在面对各种机器学习算法时，都会遇到一个问题是 “在实际项目中，我到底
要查找一个数组中的第 K 大元素，有多种方法可以实现，其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法，这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。
我们希望可以自动选择一个权衡方差与偏差最好的模型。为了更加具体，本节所讨论的模型集合为「有限集」
1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引
为了在线性时间内解决任意顺序统计量的选择问题，我们可以使用一个基于快速选择算法的方法。快速选择算法是基于快速排序的思想，可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第k小的元素。
①基于演化计算的Wrapper特征选择算法在计算量上耗费很大。 ②基于PSO演化计算的特征选择算法在演化效率上有显著提高，但是评价过程的时间依旧很长。
基数选择和基数排序非常类似，本文侧重点在于 Lucene 的实现，因此对于基数排序的详细原理就不解释了。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出有价值
🐯 猫头虎博主在此！今天我们要深入探讨的是2018年3月26日由Russ Cox提出的《Go包版本管理提案》。这篇提案针对Go语言的包版本管理问题提出了创新的解决方案，旨在为Go社区带来更加简洁和高效的包管理体验。让我们一起探索这一提案的细节和它对Go生态的影响！🔍
前言 在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出
今天我们要介绍的是aikit2023，aikit2023是aikit的全新升级版。
由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下：
前文 归并排序算法详解 通过二叉树的视角描述了归并排序的算法原理以及应用，很多读者大呼精妙，那我就趁热打铁，今天继续用二叉树的视角讲一讲快速排序算法的原理以及运用。
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。
特征选择(排序)对于数据科学家、机器学习从业者来说非常重要。好的特征选择能够提升模型的性能，更能帮助我们理解数据的特点、底层结构，这对进一步改善模型、算法都有着重要作用。 特征选择主要有两个功能： 减少特征数量、降维，使模型泛化能力更强，减少过拟合 增强对特征和特征值之间的理解 拿到数据集，一个特征选择方法，往往很难同时完成这两个目的。通常情况下，我们经常不管三七二十一，选择一种自己最熟悉或者最方便的特征选择方法（往往目的是降维，而忽略了对特征和数据理解的目的）。 在许多机器学习相关的书里，很难找到关于特征
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
