我们所有人的生活都受到有限空间和有限时间的限制,因此常常面临一系列难以抉择的问题.在一天或者一生的时光里,哪些事是我们应该做的,哪些是应该放弃的?我们对杂乱无序的容忍底线是什么?新的活动与熟悉并喜爱的活动之间如何平衡,才能取得令人愉快的结果?这些看似是人类特有的难题,其实不然,因为计算机也面临同样的问题,计算机科学家几十年来也一直在努力解决这些问题,而他们找到的解决方案可以给我们很多启发. 通过丰富的跨学科研究,<算法之美:指导工作与生活的算法>指出,计算机算法也可以用来解答人类面临的这些问题

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[下载地址]http://www.colafile.com/file/1179688 图书信息:中文名: 改变未来的九大算法作者: 约翰·麦考密克译者: 管策图书分类: 软件资源格式: PDF版本: 扫描版出版社: 中信出版社书号: 9787508639017发行时间: 2013年06月封面和截图: 内容简介: Google得出的搜索结果是如何产生的?百度为何会陷入“搜索门”,又是什么机制使然?身处在大数据时代的我们,究竟该如何应对变化莫测的世界?……没有满篇的专业术语,第一次让我们通过简单明了

PCA(主成分分析法) 1. PCA(最大化方差定义或者最小化投影误差定义)是一种无监督算法,也就是我们不需要标签也能对数据做降维,这就使得其应用范围更加广泛了.那么PCA的核心思想是什么呢? 例如D维变量构成的数据集,PCA的目标是将数据投影到维度为K的子空间中,要求K<D且最大化投影数据的方差.这里的K值既可以指定,也可以利用主成分的信息来确定. PCA其实就是方差与协方差的运用. 降维的优化目标:将一组 N 维向量降为 K 维,其目标是选择 K 个单位正交基,使得原始数据变换到这组基上后,

点击获取提取码:7qi1 在学习和研究机器学习的时候,面临令人眼花缭乱的算法,机器学习新手往往会不知所措.本书从算法和Python语言实现的角度,帮助读者认识机器学习. 本书专注于两类核心的"算法族",即惩罚线性回归和集成方法,并通过代码实例来展示所讨论的算法的使用原则.全书共分为7章,详细讨论了预测模型的两类核心算法.预测模型的构建.惩罚线性回归和集成方法的具体应用和实现. 本书主要针对想提高机器学习技能的Python开发人员,帮助他们解决某一特定的项目或是提升相关的技能. 主要内容

The Art Of Loving 来源 https://www.zhihu.com/question/23720541 ----------------------------- 茫然的蒲公英 有书签约作者,公众号:蒲公英的读书小站,著有<生活永远值得期待>   这是一本深入探讨爱的意义与爱的理论实践的书,但如作者在前言中所说,这并非一本传授所谓爱的艺术秘诀的书. 学生时代在图书馆借阅过一本<逃避自由>,知道了弗洛姆的名字,虽不是很懂,只是囫囵吞枣地读了个大概,但还是被他的思想吸

一.算法概述 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器,记住全部的训练数据,对于新的数据则直接和训练数据匹配,假设存在同样属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类.这样的方式有一个明显的缺点,那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录. kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录,然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别.该算法涉及3个主要因素:训练集.距离或相似的

一.算法 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平庸的分类器或许是那种死记硬背式的分类器,记住全部的训练数据.对于新的数据则直接和训练数据匹配,假设存在同样属性的训练数据,则直接用它的分类来作为新数据的分类.这样的方式有一个明显的缺点,那就是非常可能无法找到全然匹配的训练记录. kNN算法则是从训练集中找到和新数据最接近的k条记录.然后依据他们的主要分类来决定新数据的类别.该算法涉及3个主要因素:训练集.距离或相似的衡量

世间万物,以俗眼观纷纷各异,以道眼观种种是常.面向对象思想不仅是编程的智慧,同样也是人生的智慧.通过生活去领悟面向对象的智慧,以面向对象的智慧来指导生活. (部分图片取自How I explained OOD to my wife) 一·单一职责原则(Single-Responsibility Principle) 定义:一个对象应该只包含单一的职责,并且该职责被完整地封装在一个类中. 宿舍里并不能好好学习,自习还是得去图书馆.这是一条颠扑不破的真理!被无数学子千百次的实践所证明!我就想不通了,

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于

一.算法概述 该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.KNN算法中, 所选择的邻居都是已经正确分类的对象(训练集).该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 二.算法要点 1.指导思想 kNN算法的指导思想是“近朱者赤,近墨者黑”,由你的邻居来推断出你的类别. 计算步骤如下:     1)算距离:给定测试对象,计算它与训练集中的每个对象的距离     2)找邻居:圈定

1.大数据的开放式创新——吴甘沙 相关阅读:[PPT]吴甘沙:让不同领域的数据真正流动.融合起来,才能释放大数据的价值 下载:大数据的开放式创新——吴甘沙.pdf 2.微软严治庆——让大数据为每个人服务 导读:数据文化带来1.6万亿美元数据红利,IDC调查显示,采用完整的大数据解决方案,将在未来4年内,给全球企业带来1.6万亿. 下载:微软严治庆—让大数据为每个人服务.pdf 3.大规模主题模型建模及其在腾讯业务中的应用 相关阅读:广点通背后的大数据技术秘密——大规模主题模型建模及其在腾讯业务中

108个大数据文档PDF开放下载 投递人 itwriter 发布于 2015-01-29 13:34 评论(13) 有2251人阅读   原文链接  [收藏]   « » 文/36 大数据 总有人问我,小编编,你哪找来那么多干货的文档啊?你分享的干货文档可以发给我吗?哪里可以下载你分享的文档啊? 好吧,要过年了,我就把自己收藏的关于大数据.互联网金融.征信.数据分析的文档分享出来,让大家都可以下载.我的文档主要源于自己的收藏,还有各种大会组委会的分享,当然,我自己也开通了多个文库的 VIP 下载

K邻近(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法是最简单的机器学习算法了.它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.它的思想很简单:计算一个点A与其他所有点之间的距离,取出与该点最近的k个点,然后统计这k个点里面所属分类比例最大的,则点A属于该分类. 下面用一个例子来说明一下: 电影名称 打斗次数 接吻次数 电影类型 California Man 3 104 Romance He’s Not Really into Dudes 2 100 Romance Beautiful Wo

[C#] 使用 C# 编写自己区块链的挖矿算法 文章原文来自:Code your own blockchain mining algorithm in Go! ,原始文章通过 Go 语言来实现的,这里仍然是承接上一篇文章,来使用 C# + .Net Core 实现我们的挖矿算法. 强烈建议阅读前先阅读这篇文章 什么是加密货币挖掘? 一个加密货币的价值体现在它的稀缺性上,如果任何人都可以任意构造一个比特币,那么比特币就毫无价值,所以比特币的区块链会让参与者完成一项"工作",根据这个工作的

一(单文件转换):下载pdfbox包,百度搜pdfbox.(fontbox-1.8.16.jar和pdfbox-app-1.8.16.jar) package pdf; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.OutputStreamWriter; import org.apache.pdfbox.pdfparser.PDFParser; import org.apache.p

本文索引目录: 一.对Sort算法实现的个人阅读体会 二.Sort算法使用的三个排序算法的优点介绍 2.1 插入排序的优缺点 2.2 堆排序的优缺点 2.3 快速排序的优缺点 2.4 新的结合排序——内省式排序的出现 三.sort函数的具体实现 四.尾录 一.对Sort算法实现的个人阅读体会: 如同<STL源码剖析>中所说,人类生活在一个有序的世界中,没有排序,很多事情无法进展,但是对于排序来说,面对大数据的排序存在着效率的问题.我们不可能说对十万个数进行冒泡排序,这在时间成本上是极不现实的.

1.最优化与线性规划 最优化问题的三要素是决策变量.目标函数和约束条件. 线性规划(Linear programming),是研究线性约束条件下线性目标函数的极值问题的优化方法,常用于解决利用现有的资源得到最优决策的问题. 简单的线性规划问题可以用 Lingo软件求解,Matlab.Python 中也有求解线性规划问题的库函数或求解器,很容易学习和使用,并不需要用模拟退火算法.但是,由一般线性规划问题所衍生的整数规划.混合规划.0/1规划.二次规划.非线性规划.组合优化问题,则并不是调用某个库函

下载PDF版本: Air530Z_定位模块_设计指导手册_V1.2.pdf @ 目录 1. 模块整体说明 2. 资料下载 3. 模块性能 4.模块管脚图 5.参考设计电路 6.GPS天线 6.1 无源天线 6.2 有源天线 7. 常见问题 8. 模块外形尺寸 9.模块推荐PCB封装尺寸图 10. NMEA0183协议 10.1 NMEA 自定义消息 10.2 支持NMEA0183协议 11 GNSS工具GnssToolKit3 1. 模块整体说明 Air530Z模块是一款高性能BDS/GNSS多

和 Nested Partition 有相通之处? 伯克利提出 AdaSearch:一种用于自适应搜索的逐步消除方法 在机器学习领域的诸多任务当中,我们通常希望能够立足预先给定的固定数据集找出问题的答案.然而,在某些应用场景下我们并没有先验数据可供参考 ; 相反,我们必须自行收集数据以回答那些自己感兴趣的问题.举例来说,这种情况在环境污染物监测以及人口普查类调查中就比较常见.自行收集数据的方式,使得我们能够将注意力集中在相关度最高的信息来源身上.然而,确定哪些信息来源能够生成有用的指标同样不是件