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。
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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。
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。
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。
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。
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
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。
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
【编者按】“C++ 已经死了 80%?”本文作者已经使用 C++ 18 年了,他在体验了数十门编程语言后,他指出,尽管 C++ 在过去几十年中一直是程序员最常用的编程语言之一,但它存在一些问题,如不安全、效率低、浪费程序员的精力等。因此,文章探讨了一些可能会取代 C++ 的语言和技术,包括 Spiral、Numba 和 ForwardCom 等,并分别对它们进行了详细的介绍。
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
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。
7.7.3讨论了如何使用m路归并来减少磁盘访问次数。从第7.7.2的讨论可知,减少初始归并段个数r也可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n,每个归并段的长度为L,则归并段的个数m=[n/L]。如果采用前面介绍的内部排序方法,将得到长度相同的初始归并段。因此,必须探索新的算法俩生成初始归并段,这就是本节介绍的置换-选择算法。
虽然已有有很多关于特征选择的方法,但大多数是基于传统机器学习算法,或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
路由选择协议的核心是路由选择算法,也即路由选择与更新算法。 因特网路由选择协议可以分为两大类: 内部网关协议(IGP):把一个自治系统内部路由交换信息所用的任何信息统称为内部网关协议。目前因特网常用的有RIP、OSPF和IGRP。 外部网关协议(EGP):两个自治系统间传递网络可达性信息所用的协议称为外部网关协议。 内部网关协议RIP: 路由信息协议(RIP)使用距离向量法更新路由表,常用于小型自治系统。 距离向量算法要求每个路由器在路由表中列出到所有已知目的网络的最佳路由,并且定期把自己的路由表副本发送给
在算法分析中,一个算法的运行时间是否线性依赖于其输入数据的大小。线性时间意味着算法的运行时间与输入数据的大小成正比。对于 SELECT 算法,如果我们将输入元素分为每组 5 个元素,那么该算法的运行时间是线性的,因为它在每组中执行相同的操作,而这些操作的数量与输入数据的大小成正比。
原始题目很简单,给你输入一个无序的数组nums和一个正整数k,让你计算nums中第k大的元素。
主题 数据建模 我还是一次性将一些理论的知识整理完呗,大家可以选择性地看看就好,后续会找一些实例来练练。 一、分类与预测 分类与预测是预测问题的2种主要实现类型。分类指的是预测分类情况(离散属性),而预测则是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应的因变量的值。 1. 常用预测与分类算法 1)回归分析 确定预测属性(数值型)与其他变量间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法,包括线性回归、非线性回归、logistic回归、岭回归、主成分回归、偏最小二乘回归。 2)决策树 决策树采用自顶而下的递归方式,
5 两种顶层特征选择算法 之所以叫做顶层,是因为他们都是建立在基于模型的特征选择方法基础之上的,例如回归和SVM,在不同的子集上建立模型,然后汇总最终确定特征得分。 5.1 稳定性选择 Stability selection 稳定性选择是一种基于二次抽样和选择算法相结合较新的方法,选择算法可以是回归、SVM或其他类似的方法。它的主要思想是在不同的数据子集和特征子集上运行特征选择算法,不断的重复,最终汇总特征选择结果,比如可以统计某个特征被认为是重要特征的频率(被选为重要特征的次数除以
Mesh网络(Mesh Network)、无线传感网(Wireless Sensor Network,WSN)和自组织网络(ad hoc Network)是三种不同类型的网络,它们在结构和应用方面有所区别:
构成共识机制的基础,区块链使用这些机制实现分布式共识。验证者将 ETH 质押到智能合约中,如果失信或消极怠工,则罚没质押。验证者检查新区块是否有效,有时候自己也会创建新区块。
FEAST 是用于 C/C++、Java、Matlab/Octave 的特征选择工具集合,它提供了基于滤波器特征选择算法的常用互信息的实现以及 RELIEF 的实现。所有函数都需要离散输入(RELIEF 除外,它不依赖于 MIToolbox),它们返回选定的特征索引。 Github:https://github.com/Craigacp/FEAST 该项目是为了帮助研究这些算法的相关性而开发的,其结果已经发布在下述的论文中: Conditional Likelihood Maximisation: A Un
我们都知道,消息是由业务系统在运行过程产生的,当我们的业务系统产生了消息,我们就可以调用RocketMQ提供的API向RocketMQ发送消息,就像下面这样
根据网络现有结构,设计比较适合的路由协议。能够实现优化的网络路径选择,同时具有路径均衡功能,在网络结构发生变化时数据能够通过其他路径迂回,保证网络的畅通。
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》。
原文地址:http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
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。
学习算法,很重要的一点在于有一些好的算法书籍可以学习和查阅。就比如说最经典的算法导论,拥有此书,你可以保证自己的算法无懈可击,不会出现严重问题,因为书上的东西经过了成百万上千万的读者查阅,写作者有能力证明自己的算法的正确性。相对于书籍,网络教程可能比较容易出现问题,因为99%的写作者只是按理解写算法,并不能证明,看的时候只能起到辅助理解的作用。
—在VO或VSLAM系统中保持性能(精确度和鲁棒性)和效率(延迟)的取舍是一个重要的课题。基于特征的系统展现了良好的性能,但由于显式的数据关联有更高的时延;直接和半直接系统低时延,但在一些场景不适用,比基于特征的系统精度低。本论文旨在为基于特征的视觉SLAM提高性能效率,提出了一个主动的地图到图像帧的特征匹配算法:特征匹配和一个需要评分的子矩阵选择联系起来,经过仿真,用Max-logDet矩阵评分有最好的表现。对于实时的适用性,调研了线性时间选择(deterministic selection)和随机加速(randomized acceleration)的组合。本文提出的算法用于了基于特征点的单目和双目SLAM系统。在多个数据集的表现可量化地表明不降低鲁棒性前提下可减少时延。
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