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机器学习算法选择问题答案

当我开始涉足数据科学时,我经常面临为如何我问题选择最合适算法问题。如果你像我一样,当你看到一些关于机器学习算法文章时,你会看到许多详细描述。...但是,即使看了这么多算法文章,你依然不懂得要如何选择合适算法。 在Statsbot这篇文章中,我将尝试解释一些基本概念,并教你如何针对不同问题选择相应算法。...机器翻译是RNN最着名应用之一。 结论 我希望您现在能够理解最常用机器学习算法,并就如何针对您具体问题凭直觉选择一个方法。...为了让你方便理解,我将各个算法性质进行了总结: 线性回归和线性分类器: 尽管表面简单,但是当其他比较好算法会过度拟合数据时可以选择这类方法。...K-means:一个很原始但很容易理解算法,可以作为各种问题基线完美。 PCA:以最小信息损失降低特征空间维度绝佳选择

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贪心算法-活动选择问题(Python实现)

# 有n个活动集合E={1,2,…,n},其中每个活动都要求使用同一资源, # 如演讲会场等,而在同一时间内只有一个活动能使用这一资源。...# 每个活动i都有一个要求使用该资源起始时间si和一个结束时间fi,且si <fi 。 # 如果选择了活动i,则它在半开时间区间[si, fi]内占用资源。...# 若区间[si, fi]与区间[sj, fj]不相交,则称活动i与活动j是相容。 # 也就是说,当si≥fj或sj≥fi时,活动i与活动j相容。...# 活动安排问题就是要在所给活动集合中选出最大相容活动子集合, # 是可以用贪心算法有效求解很好例子。 # 该问题要求高效地安排一系列争用某一公共资源活动。...# 贪心算法提供了一个简单、漂亮方法使得尽可能多活动能兼容地使用公共资源。 import ioTool #编程任务:在所给活动集合中选出最大相容活动子集合。

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    如何为你机器学习问题选择合适算法

    随着机器学习越来越流行,也出现了越来越多能很好地处理任务算法。但是,你不可能预先知道哪个算法对你问题是最优。如果你有足够时间,你可以尝试所有的算法来找出最优算法。...本文介绍了如何依靠已有的方法(模型选择和超参数调节)去指导你更好地去选择算法。...步骤 3:实现所有适用算法 对于任何给定问题,通常有多种候选算法可以完成这项工作。那么我们如何知道选择哪一个呢?通常,这个问题答案并不简单,所以我们必须反复试验。 原型开发最好分两步完成。...在这个阶段,我们只处理一小部分算法,所以我们可以把注意力转到真正神奇地方:特征工程。 步骤 4:特征工程 或许比选择算法更重要是正确选择表示数据特征。...从上面的列表中选择合适算法是相对简单直接,然而特征工程却更像是一门艺术。 主要问题在于我们试图分类数据在特征空间描述极少。

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    算法浅谈——怪盗基德珠宝选择问题与贪心算法

    体积是10,那么请问,基德应该采取什么策略呢? 学过算法同学会一眼就看出来,这是一个背包问题。 ? 我们假装没学过,就按照常理来分析。...所以正确答案是应该先拿C再拿B,这样能够拿到价值是11,否则只能装下A一个,价值是10。 我们每次做决定时候都选择当下回报最多选项,这种算法叫做贪心法。...贪心法有反例这个结论并不难,很容易想明白,难是我们如何判断当前问题下,能不能使用贪心算法呢?尤其是我们可能一时半会想不出反例情况下。...有一个比较取巧方法叫做均等假设法,这个名字是我取,没听说过很正常,不用纠结。事实上课本当中谈及贪心算法,也根本不会阐述这个问题,然而这个问题在实际当中又是非常重要。那么,什么叫均等假设法呢?...显然这两个选择最终结果很有可能不同,因为如果出现一个会议是[3,4]。那么如果选择了第一个会议,就可以安排上,而选择第二个则不能。所以会影响最终结果,因此这种贪心策略不可行。

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    【学术】为回归问题选择最佳机器学习算法

    AiTechYun 编辑:xiaoshan 任何类型机器学习(ML)问题,都有许多不同算法可供选择。...在机器学习中,有一种叫做“无免费午餐(No Free Lunch)”定理,意思是没有任何一种ML算法对所有问题都是最适合。不同ML算法性能在很大程度上取决于数据大小和结构。...因此,除非我们直接通过简单试验和错误来测试我们算法,否则我们往往不清楚是否正确选择算法。 但是,我们需要了解每个ML算法优点和缺点。...尽管一种算法并不总是优于另一种算法,但是我们可以通过了解每种算法一些特征来快速选择正确算法并调整超参数。...我们将研究一些关于回归问题比较重要机器学习算法,并根据它们优缺点来决定使用它们准则。 线性和多项式回归 ?

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    算法-排序算法-选择排序

    /** * 排序算法-选择排序 * 选择排序(Selection Sort)算法也是比较简单排序算法,其思路比较直观。选择排序算法在每一步中选取最小值来重新排列,从而达到排序目的。...* 选择排序算法通过选择和交换来实现排序,其排序流程如下: * (1)首先从原始数组中选择最小1个数据,将其和位于第1个位置数据交换。...* (2)接着从剩下n-1个数据中选择次小1个数据,将其和第2个位置数据交换。 * (3)然后不断重复上述过程,直到最后两个数据完成交换。至此,便完成了对原始数组从小到大排序。...* * 选择排序算法在对n个数据进行排序时,无论原数据有无顺序,都需要进行n-1步中间排序。 * 这种排序方法思路很简单直观,但是缺点是执行步骤稍长,效率不高。....*; public class SelectionSort { public static void main(String[] args) { //生成一个10个随机数组

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    选择排序算法

    上文:冒泡排序算法 ---- 背景 一组整型无序数组,通过选择排序算法进行排序,从小到大排序或者从大到小。.../** * @author: csh * @Date: 2021-08-29 21:31 * @Description:选择排序 */ public class SelectionSort {..., 13, 99, 111] 第:5次排序[1, 2, 6, 7, 13, 100, 99, 111] 第:6次排序[1, 2, 6, 7, 13, 99, 100, 111] 通过上面数据可以得知,选择排序实现原理是...: 先获取第i位,然后通过子循环,判断当前位与接下来数据匹配大小,如果小于则交换坐标到临时min中,直至子循环结束,然后再外循环进行交换数据。...时间复杂度和稳定性 由于遍历一次复杂度为O(N),而遍历多少次取决于数组长度N-1,所以选择排序时间复杂度为

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    【干货】对于回归问题,我们该怎样选择合适机器学习算法

    【导读】机器学习算法往往各自具有优缺点,没有哪一种算法可以适合所有的问题。因此,理解常用机器学习算法原理和优缺点能帮助我们针对不同问题“对症下药”,找到特定问题最好算法。...Selecting the best Machine Learning algorithm for your regression problem 为你回归问题选择最佳机器学习算法 当处理机器学习(...ML)问题时,可以选择许多不同算法。...在机器学习中,有一种叫做“没有免费午餐”定理,即没有任何一种ML算法在处理所有问题时候都适合。不同ML算法性能很大程度上取决于数据大小和结构。...因此,除非我们就事论事地评估算法错误率,否则很难找到最好算法。 每种ML算法都有优点和缺点, 了解它们 可以指导我们去选择最合适我们问题算法

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    选择排序算法

    冒泡排序算法算法与数据结构中最基础排序算法。学会这个算法是有必要,在2010年左右时候,很多时候面试都会冒泡排序算法。那时候IT行业没现在这么卷,大部分都考察一下冒泡排序就OK了。...现在去面试不问个leetcodehard难度级别题都不过瘾。那现在有必须在学习冒泡排序吗?当然有必要,基础算法必须掌握,体现你技术热情,对走技术路线是有绝对帮助。...冒泡排序就是排队一样,矮排前面,高排后面。  刚开始是乱序,那就从第一个开始调整,把最高排到后面。排完这个之后,这个位置就被占用。 那再从第一个开始,再找出一个最高放在倒数第二个位置。...发现没有,每个最高放在最后,然后缩小数组范围,再找出一个高放在最后。 关键点:  每次都从第一个开始,写代码时候要注意。 一趟比较后,最后那个位置放最大数。...与第一趟是 一样,只是范围变窄了。

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    置换-选择算法

    为什么要引入置换-选择排序 我们都知道,减少初始归并段个数r可以减少归并趟数S。若总记录个数为n,每个归并段长度为t,则归并段个数为r=[n/t]。...采用内部排序方法得到各个初始归并段长度都相同(除最后一段外),它依赖于内部排序时可用内存空间工作区大小。因此,必须探索新方法,用来产生更长初始归并段,这就是引入置换-选择算法原因。...算法实现步骤 选择内存缓冲区中一个数,该数需要符合以下条件: 该数必须大于当前初始归并段中任意数字 该数是符合条件1可选数中最小一个 如果符合上述条件,则将该数加入当前初始归并段,直到内存缓冲区中所有记录都比当前初始归并段最大记录小时...l-1 个记录,若初始文件不为空,则从初始文件中输入下一个记录到内存工作区中; 从内存工作区中所有比 MINIMAX 值大记录中选出值最小关键字记录,作为新 MINIMAX 记录; 重复过程...3—5,直至在内存工作区中选不出新 MINIMAX 记录为止,由此就得到了一个初始归并段; 重复 2—6,直至内存工作为空,由此就可以得到全部初始归并段。

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    机器学习算法选择

    对于你分类问题,你知道应该如何选择哪一个机器学习算法么?...当然,如果你真的在乎精度(accuracy),最好方法就是通过交叉验证(cross-validation)对各个算法一个个地进行测试,进行比较,然后调整参数确保每个算法达到最优解,最后选择最好一个。...但是如果你只是在寻找一个“good enough”算法来解决你问题,或者这里有些技巧可以参考,因为其中会有一些基本准则。...决策树中很重要一点就是选择一个属性进行分枝,因此要注意一下信息增益计算公式,并深入理解它。 信息熵计算公式如下: ? 其中n代表有n个分类类别(比如假设是2类问题,那么n=2)。...优点 能够处理大型特征空间 能够处理非线性特征相互作用 无需依赖整个数据 缺点 当观测样本很多时,效率并不是很高 有时候很难找到一个合适核函数 算法选择参考 首当其冲应该选择就是逻辑回归,如果它效果不怎么样

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    【小算法选择排序

    选择排序是一种非常容易理解算法算法思路 假设有下面一组数据,需要从小到大升序排列。 选择排序算法是 1. 创建一个列表或者数组 2. 第一次遍历数组,找出最小一个数存放在新数组中。 3....第二次遍历数组,找出次小数存放在新数组。 4. 重复类似操作,直到所有的数据排列完成 图例示意: ?...时间复杂度 用大 O 表示法,选择排序时间复杂性度是 O(n2)O(n^2)O(n2). 一个列表有 n 个元素,遍历一次需要 n 次操作,所以一次遍历是 O(n)O(n)O(n)....选择排序要进行 n 次遍历,所以时间复杂性度就是 O(n∗n)O(n*n)O(n∗n)。....+2+1)=O((n+1)∗n/2) 但是,在大O 表示法中,常数项可以被省略,所以最终还是要用O(n2)O(n^2)O(n2)表示,这一结果表示选择排序并不快。

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    Python算法——选择排序

    选择排序(Selection Sort)是一种简单排序算法,它基本思想是在未排序部分中选择最小(或最大)元素,然后将其放在已排序部分末尾。...选择排序工作原理 选择排序基本思想是: 从未排序数组中找到最小元素。 将最小元素与未排序部分第一个元素交换位置。 重复上述两步,不断扩大已排序部分,缩小未排序部分,直到整个数组有序。...选择排序核心思想是每一轮选择一个最小元素,并将它交换到已排序部分末尾。这一过程持续多轮,每轮选择一个最小元素,直到整个数组有序。 下面是一个示例,演示选择排序过程。...与冒泡排序一样,选择排序不是最高效排序算法,但它是一种简单易懂算法,适用于小型数据集。 总之,选择排序是一种简单排序算法,通过选择最小元素并将其放在已排序部分末尾,实现了排序数组目标。...了解选择排序有助于理解排序算法基本原理,并为学习更高效排序算法奠定了基础。

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    浅析选择排序算法

    选择排序(Selection Sort) 一、算法描述 在一个长度为 N 无序数组中,第一次遍历 n 个数找到最大和最后一个数交换。...最后排序为 [1 2 3 4 7 9] 二、算法实现 #include int findMaxPos(int arr[], int n){ int max = arr[0];...4,9,3,1,7,2}; selectionSort(arr,6); for(int i=0; i<6; i++){ printf("%d\n",arr[i]); } } 输出 三、算法分析...平均时间复杂度:O(n2) 空间复杂度:O(1) 稳定性:不稳定(例如序列9 8 5 2 5,我们知道第一遍选择第1个元素9会和5交换,那么原序列中2个5相对前后顺序就被破坏了,所以选择排序不是一个稳定排序算法...) 四、适用场景 选择排序适用于数据量很小排序场景,因为选择实现方式较为简单。

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    直接选择排序算法

    直接选择排序算法思想 无序数组a[0…n-1],第一次从a[0]~a[n-1]中选取最小值,与a[0]交换,第二次从a[1]~a[n-1]中选取最小值,与a[1]交换,…....,第n-1次从a[n-2]~a[n-1]中选取最小值,与a[n-2]交换,总共通过n-1次,得到一个按关键字从小到大排列有序序列· 直接选择排序算法过程如下: 给定n=7,数组a中7个元素为[8,3,2,1,7,4,6...---- 在直接选择排序中,共需要进行n-1次选择和交换,每次选择需要进行 n-i 次比较 (1<=i<=n-1),而每次交换最多需要3次移动,因此,总比较次数C=(n*n - n)/2,时间复杂度O...直接选择排序为原地排序,空间复杂度O(1)。直接选择排序不是稳定排序算法。...---- 算法实现 直接选择排序算法伪代码 //直接排序 SELECTION_SORT(A) { for i=1 to n-1 min=i for j=i+1 to n

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