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。
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AI的算法你还记得多少？他们都是如何用Python和Java实现的？恐怕很多人一下子就慌了。
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。
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。
熟悉Python的同学可能知道，在Python当中我们可以使用heapq这个库在 的时间内筛选出前K大或者是前K小的元素，我们在之前的文章当中也曾讨论过。这种快速筛选元素的算法称为快速选择算法。
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。
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。
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。
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，
在之前Python系列当中，我们介绍了heapq这个库的用法，它可以在的时间里筛选出前K大或者前K小的元素。今天我们一起来看一个可以更快实现选择的快速选择算法。
眼看着2020年上半年已经所剩无几了，大家也经历了一个不一样的学期，许多即将毕业的同学和准备换工作的朋友也在开始准备秋招了。
1 机器学习介绍 1.1 什么是机器学习 1.2 机器学习的应用 1.3 机器学习基本流程与工作环节 1.3.1 数据采集与标记 1.3.2 数据清洗 1.3.3 特征选择 1.3.4 模型选择 1.3.5 训练和测试 1.3.6 模型使用 1.4 机器学习算法一览 2 Python 3 机器学习软件包 2.1 多种机器学习编程语言比较 2.2 开发环境 Anaconda 搭建 2.2.1 Windows 2.2.2 macOS 2.2.3 Linux 2.3 Jupyter Notebook 介绍 2.4 Spyder 介绍 2.5 Numpy 介绍 2.5.1 Numpy 数组 2.5.2 Numpy 运算 2.5.3 Numpy Cheat Sheet 2.6 Pandas 介绍 2.6.1 十分钟入门 pandas 2.6.2 Pandas Cheat Sheet 2.7 Matplotilb 介绍 2.7.1 Pyplot 教程 2.7.2 plots 示例 2.7.3 Matplotilb Cheat Sheet 2.8 scikit-learn 介绍 2.8.1 scikit-learn 教程 2.8.2 scikit-learn 接口 2.8.3 scikit-learn Cheat Sheet 2.9 数据预处理 2.9.1 导入数据集 2.9.2 缺失数据 2.9.3 分类数据 2.9.4 数据划分 2.9.5 特征缩放 2.9.6 数据预处理模板 3 回归 3.1 简单线性回归 3.1.1 算法原理 3.1.2 预测函数 3.1.3 成本函数 3.1.4 回归模板 3.2 多元线性回归 3.3 多项式回归 3.3.1 案例：预测员工薪水 3.4 正则化 3.4.1 岭回归 3.4.2 Lasso 回归 3.5 评估回归模型的表现 3.5.1 R平方 3.5.2 广义R平方 3.5.3 回归模型性能评价及选择 3.5.4 回归模型系数的含义 4 分类 4.1 逻辑回归 4.1.1 算法原理 4.1.2 多元分类 4.1.3 分类代码模板 4.1.4 分类模板 4.2 k-近邻 4.2.1 算法原理 4.2.2 变种 4.3 支持向量机 4.3.1 算法原理 4.3.2 二分类线性可分 4.3.3 二分类线性不可分支持 4.3.4 多分类支持向量机 4.3.5 Kernel SVM - 原理 4.3.6 高维投射 4.3.7 核技巧 4.3.8 核函数的类型 4.4 决策树 4.4.1 算法原理 4.4.2 剪枝与控制过拟合 4.4.3 信息增益 4.4.4 最大熵与EM算法 5 聚类 5.1 扁平聚类 5.1.1 k 均值 5.1.2 k-medoids 5.2 层次聚类 5.2.1 Single-Linkage 5.2.2 Complete-Linkage 6 关联规则 6.1 关联规则学习 6.2 先验算法Apriori 6.3 FP Growth 7 降维 7.1 PCA(主成分分析) 7.2 核 PCA 7.3 等距特征映射IsoMap 8 强化学习 8.1 置信区间上界算法 8.1.1 多臂老虎机问题
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
有了之前的铺垫和理论，本文就用一些现实中的实际数据进行一些具体的算法的应用。数据为网络访问日志文件，主要选择了单位时间内的访问请求次数与单位访问中的动作数作为二维特征，并且便于可视化的显示，下面分别进
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。
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。
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。
K近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）是一种简单而有效的监督学习算法，广泛应用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的K近邻算法，包括算法原理、距离度量、K值选择、优缺点，以及使用代码示例演示KNN在实际问题中的应用。
在这篇文章中，我将介绍knn算法，knn算法是机器学习中十大经典算法之一。knn可用于分类和回归问题，其算法原理简单，没有涉及太多数学原理，准确的说用一个数学公式就可以表示整个算法的核心。本文主要包括以下四个问题：
Apriori算法是常用于挖掘出数据关联规则的算法，能够发现事物数据库中频繁出现的数据集，这些联系构成的规则可帮助用户找出某些行为特征，以便进行企业决策。例如，某食品商店希望发现顾客的购买行为，通过购物篮分析得到大部分顾客会在一次购物中同时购买面包和牛奶，那么该商店便可以通过降价促销面包的同时提高面包和牛奶的销量。了解Apriori算法推导之前，我们先介绍一些基本概念。
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].
一、题目分析 要将0放在所有数组的最后，而且非零元素的顺序保持不变，要求原地对数组进行移动。
在日常生活中，我们经常能看到一些限流场景，比如旅游景点限流、餐厅排队等号、交通限流等，目的就是为了确保可以正常运转。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种强大的监督学习算法，主要用于分类和回归问题。本文将深入讲解Python中的支持向量机，包括算法原理、核函数、超参数调优、软间隔与硬间隔、优缺点，以及使用代码示例演示SVM在实际问题中的应用。
下载PuTTY软件，并在C盘安装目录中，找到pscp.exe文件，将pscp.exe的路径加入到系统环境变量Path中， 官网下载地址：https://www.chiark.greenend.org.uk/~sgtatham/putty/latest.html
提升产品体验，节省用户感知度。——想想，如果看到一堆相似性很高的新闻，对于用户的留存会有很大的影响。
一、 背景 1) 问题 在机器学习的实际应用中，特征数量可能较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相关性，容易导致如下的后果： 1. 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长，模型也会越复杂。 2. 特征个数越多，容易引起“维度灾难”，其推广能力会下降。 3. 特征个数越多，容易导致机器学习中经常出现的特征稀疏的问题，导致模型效果下降。 4. 对于模型来说，可能会导致不适定的情况，即是解出的参数会因为样本的微小变化而出现大的波动。 特征选择，能剔除不相关、
谈到人工智能（AI）算法，常见不外乎有两方面信息：铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
dijkstra算法也被称为狄克斯特拉算法，是由一个名为狄克斯特拉的荷兰科学家提出的，这种算法是计算从一个顶点到其他各个顶点的最短路径，虽然看上去很抽象，但是在实际生活中应用非常广泛，比如在网络中寻找路由器的最短路径就是通过该种算法实现的。那么dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？
总第54篇 算法目的：分类、预测 算法分类：监督型、非监督型 算法的核心：你有什么数据、你要解决什么问题 ---- 01|线性回归： 1、什么是回归 回归，指研究一组随机变量(Y1 ，Y2 ，…，Yi)和另一组(X1，X2，…，Xk)变量之间关系的统计分析方法，又称多重回归分析。 2、回归算法 根据给予的训练集训练出一定的回归模型（即找出最佳回归直线 ），通过给训练出来的回归模型输入测试集即可得出相应的预测结果值。下图为工资与奖金的回归模型。 test点到回归直线距离的平方和称为残差平方和，这部分
GitHub：https://github.com/TheAlgorithms/Python
排序算法是最基本最常用的算法，不同的排序算法在不同的场景或应用中会有不同的表现，我们需要对各种排序算法熟练才能将它们应用到实际当中，才能更好地发挥它们的优势。今天，来总结下各种排序算法。 下面这个表
二、贪心策略的正确性 因为有可能“贪心策略”是一个错误的方法 正确的贪心策略，是需要证明的
在面试题中可能会遇到排序算法，毕竟作为程序员内功心法，熟练掌握排序算法是很重要的，本文总结了八大经典排序算法的 Python 实现。排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。
路由技术主要是指路由选择算法、因特网的路由选择协议的特点及分类。其中，路由选择算法可以分为静态路由选择算法和动态路由选择算法。因特网的路由选择协议的特点是：属于自适应的选择协议（即动态的），是分布式路由选择协议；采用分层次的路由选择协议，即分自治系统内部和自治系统外部路由选择协议。因特网的路由选择协议划分为两大类：内部网关协议（IGP,具体的协议有RIP和OSPF等）和外部网关协议（EGP,使用最多的是BGP）。而设备互连主要采用的就是路由器。
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。
在软件开发中，合并两个有序链表是一种常见的操作。给定两个有序链表，我们需要将它们合并成一个新的有序链表。本文将介绍合并两个有序链表的算法原理，并给出相应的代码实现。
1. 课程名称：计算机图形学 2. 实验目的和要求： 目的：理解、掌握区域填充算法原理。 要求：读懂示范代码并对其改进。 3. 实验题目：区域四连通填充算法 4. 实验过程： （1） 复习区域填充算法原理； （2） 根据算法原理，读懂示范代码； （3） 尝试在示范代码的基础上，实现扫描线填充算法。 5. 实验结果 6. 实验分析 试比较扫描线填充算法与简单种子填充算法。 7. 附示范代码 /Files/opengl/区域四邻接点填充算法.rar
前面的文章对线性回归做了一个小结，文章在这： 线性回归原理小结。里面对线程回归的正则化也做了一个初步的介绍。提到了线程回归的L2正则化-Ridge回归，以及线程回归的L1正则化-Lasso回归。但是对于Lasso回归的解法没有提及，本文是对该文的补充和扩展。以下都用矩阵法表示，如果对于矩阵分析不熟悉，推荐学习张贤达的《矩阵分析与应用》。
听说程序员里存在一个鄙视链，而前端则在鄙视链的最底端。这是因为以前大多数的前端工作内容都相对简单（或许现在也是如此），在大多数人的眼中，前端只需要写写 HTML 和 CSS，编写页面样式便完成了。
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