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算法--分治算法

本文链接:https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之,把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例: 示例: 归并排序 详见:javascript排序算法 示例: 二分查找法(二分法) 二分查找也称折半查找,其要求线性表必须采用顺序存储结构,而且表中元素按关键字有序排列。

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算法】xgboost算法

小编邀请您,先思考: 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异? XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting,2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库,作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后,因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注,并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下: 输入:训练集 ? 输出:提升树 步骤: (1)初始化 (2) 对m=1,2,3……M a)计算残差 ?

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    算法】PCA算法

    小编邀请您,先思考: 1 PCA算法的原理是什么? 2 PCA算法有什么应用?

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    算法——排序算法

    基本思想:现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76},需要将其从小到大排序

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    算法】SVD算法

    2 SVD算法与PCA算法有什么关联? 3 SVD算法有什么应用? 4 SVD算法如何优化? 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition,简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法,它不光可以用于降维算法中的特征分解,还可以用于推荐系统,以及自然语言处理等领域,是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结,并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法,将用户和喜好对应的矩阵做特征分解,进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法,比如潜在语义索引(LSI)。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法,在很多机器学习算法中都有它的身影,特别是在现在的大数据时代,由于SVD可以实现并行化,因此更是大展身手。

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    算法】PCA算法

    小编邀请您,先思考: 1 PCA算法的原理是什么? 2 PCA算法有什么应用?

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    算法】Adaboost 算法

    小编邀请您,先思考: 1 Adaboost算法的原理是什么 ? 2 Adaboost算法如何实现? 是一个加法模型,而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了,什么是加法模型,什么又是前向分步算法呢? 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面,咱们来具体看下前向分步算法算法流程: 输入:训练数据集 ? 损失函数: ? 基函数集: ? 输出:加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后,我们说Adaboost 还有另外一种理解,即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程,与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面,咱们便来证明:当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?

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    算法——查找算法

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    算法】GBDT算法

    小编邀请您,先思考: 1 GBDT算法的原理是什么? 2 GBDT算法如何做正则化处理? GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用,假如要选择3个最重要的机器学习算法的话,个人认为GBDT应该占一席之地。 分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别,但是由于样本输出不是连续的值,而是离散的类别,导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索,二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些,对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能,只要是研究机器学习都应该掌握这个算法,包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。

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    算法——递推算法

    递推算法是一种简单的算法,即通过已知条件,利用特定关系得出中间推论,直至得到结果的算法。 递推算法分为顺推和逆推两种。 相对于递归算法,递推算法免除了数据进出栈的过程,也就是说,不需要函数不断的向边界值靠拢,而直接从边界出发,直到求出函数值. ,它的作用不能忽视.所以,在把握这两种算法的时候应该特别注意。 \n",fn);  //输出结果    return 0; } java递归算法分析 递归算法分析:就是把复杂的问题分解为若干个相对简单的子问题,一直分解下去,直到子问题有答案为止,也就是说到了递推的出口 递归算法要注意的两点:       (1) 递归就是在方法里调用自己;       (2) 在使用递归算法时,必须要有一个明确的递归结束条件,称为递归出口。

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    算法算法分析

    一、什么叫算法 算法(Algorithm):是对特定问题求解方法或步骤的一种描述。 一个计算机程序是对一个算法使用某种程序设计语言的具体实现。 算法一般具有以下五个特性: 1、输入:一个算法有零个或多个输入,这些输入取自于某个特定的对象集合。 二、什么叫好算法 评价一个好的算法有以下几个标准: 正确性(Correctness):算法应满足具体问题的需求。 通用性(Generality):算法应具有一般性 ,即算法的处理结果对于一般的数据集合都成立。 效率与存储空间需求:效率指的是算法执行的时间;存储空间需求指算法执行过程中所需要的最大存储空间。 三、算法的时间复杂度 算法中基本操作重复执行的次数是问题规模n的某个函数,其时间量度记作:T(n)=O(f(n)),称作算法的渐近时间复杂度(Asymptotic Time complexity),简称时间复杂度

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    算法】常用推荐算法

    2 您应用那些推荐算法? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?

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    算法——模式匹配算法

    模式匹配算法: 定义一个主串字符串S="goodgoogle",再定义一个模式串字符串T="google",然后依次遍历主串中的字符,判断,模式串是否在主串中存在,这种模式串的定位操作通常称为串的模式匹配 代码: 1 /** 2 * 朴素的模式匹配算法 3 * @author wydream 4 * 5 */ 6 7 public class OrdinaryModel {

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    JavaScript算法-排序算法

    ary, i, j) { var temp = ary[i]; ary[i] = ary[j]; ary[j] = temp; } 冒泡排序 之所以称为冒泡排序是因为使用这种排序算法时 冒泡排序算法的运作如下:(从小到大) 比较相邻的元素。如果第一个比第二个大,就交换他们两个。 对每一对相邻元素作同样的工作,从开始第一对到结尾的最后一对。在这一点,最后的元素应该会是最大的数。 对被间隔的每组元素使用直接插入排序算法排序;随着间隔序列中的数逐渐减小,每组包含的元素越来越多,当间隔减至1时,整个文件恰被分成一组,算法便终止。 希尔排序算法说明: 先取一个小于n的整数d1作为第一个间隔,把文件的全部记录分组。所有距离为d1的倍数的记录放在同一个组中。 总结 冒泡排序、选择排序、插入排序为基本排序算法,希尔排序、归并排序(迭代)、快速排序为高级排序算法: 排序算法 时间复杂度 是否稳定排序 100条所耗时间 10000条所耗时间 100000条所耗时间

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    算法-排序算法总结

    ,没有最好与最差情况的区别,时间复杂度都是O(n^2),对于改进冒泡排序算法,最好的情况是本来有序,此时时间复杂度为O(n),最差的情况是逆序,此时时间复杂度为O(n^2)。 空间复杂度: O(1) 稳定性: 稳定 希尔排序 希尔排序是第一个突破排序时间复杂度O(n^2)d的算法,又称缩小增量排序法。 ,归并排序三种算法中唯一稳定的一个。 堆排序 堆排序是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种。所以在理解堆排序之前,要了解堆的概念: 堆分为大根堆和小根堆,是完全二叉树。 所有排序算法中用的最多的是堆排序,快速排序与归并排序,在这三种算法中: 如果从空间复杂度来考虑的话,首选堆排序,其次是快速排序,最后是归并排序。 如果从稳定性考虑,选择归并排序(稳定)。

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    Topk算法_topn算法

    topK算法 思路1:快速选择算法 可以采用快速选择算法,借助快排,设mid为每次划分中间结果,每次划分完之后如果mid==k,则说明序列刚刚好,第k位置和他前面的位置都是前K大的数,如果mid <

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    算法书中算法

    算法图解书中算法 二分查找 不断找出中值即可,判断所给值与中值的大小关系 def binary_search(num, target): low = 0 high = len(num)- searched.append(person) return False if __name__ == '__main__': print(search("you")) ## 狄克斯特拉算法

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    算法】随机梯度算法

    小编邀请您,先思考: 1 随机梯度下降算法怎么理解? 2 随机梯度下降算法有哪些变体? ? 随机梯度下降算法是深度学习中最常用的算法。 因为如果学习率设置太大的话,算法会导致目标函数发散;反之如果学习率设置太小的话,算法会导致目标函数收敛过慢。 将训练样本随机打乱会避免参数更新的抵消,对于大规模的机器学习任务,随机梯度下降算法表现的性能可观。 算法二:动量法 如果参数的初始值和学习率没有设置恰当,算法一在实践中不能表现出较好的性能。 算法七:Adam 最近,Adam算法被提出来,该算法非常有效,并且只需要一阶梯度,而且对内存要求也很低。 不过,我想具体问题应该有所不同吧,最常用的是算法二、算法四、算法七了。

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    算法】随机森林算法

    小编邀请您,先思考: 1 随机森林算法的原理? 2 随机森林算法的应用? 前言: 随机森林是一个非常灵活的机器学习方法,从市场营销到医疗保险有着众多的应用。 1.3 随机森林 引入的随机森林算法将自动创建随机决策树群。由于这些树是随机生成的,大部分的树(甚至 99.9%)对解决你的分类或回归问题是没有有意义。 而如果我们使用随机森林算法,它可以更好的逼近log(x)曲线从而使得它看起来更像实际的函数。 ? ? 当然,你也可以说随机森林对log(x)函数有点过拟合。

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    算法渣-递归算法

    前言 之前的排序算法 《快速排序》 与 《归并排序》 都使用了递归手法,如果不能理解递归,那分治思想类算法实现就难以理解 递归 To iterate is human,to recurse divine VS迭代 递归算法与迭代算法的设计思路区别在于:函数或算法是否具备收敛性,当且仅当一个算法存在预期的收敛效果时,采用递归算法才是可行的,否则,就不能使用递归算法 参考资料 怎么更好地终极理解递归算法

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