十大经典排序算法(python实现)(原创) 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort)[前后比较-交换] python代码实现: 1 d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4,

原文:http://blog.csdn.net/suipingsp/article/details/41645779 支持向量机基本上是最好的有监督学习算法,因其英文名为support vector machine,简称SVM.通俗来讲,它是一种二类分类模型,其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器,其学习策略便是间隔最大化,最终可转化为一个凸二次规划问题的求解. (一)理解SVM基本原理 1,SVM的本质--分类 给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性分类器把这些

(一)认识回归 回归是统计学中最有力的工具之中的一个. 机器学习监督学习算法分为分类算法和回归算法两种,事实上就是依据类别标签分布类型为离散型.连续性而定义的. 顾名思义.分类算法用于离散型分布预測,如前面讲过的KNN.决策树.朴素贝叶斯.adaboost.SVM.Logistic回归都是分类算法.回归算法用于连续型分布预測.针对的是数值型的样本,使用回归.能够在给定输入的时候预測出一个数值.这是对分类方法的提升,由于这样能够预測连续型数据而不不过离散的类别标签. 回归的目的就是建立一个回归方程

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产

我算法和数据结构都不好,笨的一比. 现在的目标是熟悉常见和经典算法,看本站两个大牛的博客,在这也推荐一下,特别好,除了算法其他的技术也很不错. Vamei : http://www.cnblogs.com/vamei/tag/%E7%AE%97%E6%B3%95/ 一线码农: http://www.cnblogs.com/huangxincheng/category/340146.html 然后自己理解,再用python实现.每天学习一个算法并记录. 排序和查找算法是最常见的算法问题了 排序算法

一.ID3决策树概述 ID3决策树是另一种非常重要的用来处理分类问题的结构,它形似一个嵌套N层的IF…ELSE结构,但是它的判断标准不再是一个关系表达式,而是对应的模块的信息增益.它通过信息增益的大小,从根节点开始,选择一个分支,如同进入一个IF结构的statement,通过属性值的取值不同进入新的IF结构的statement,直到到达叶子节点,找到它所属的“分类”标签. 它的流程图是一课无法保证平衡的多叉树,每一个父节点都是一个判断模块,通过判断,当前的向量会进入它的某一个子节点中,这个子节点

一.KNN概述 K-(最)近邻算法KNN(k-Nearest Neighbor)是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.它具有精度高.对异常值不敏感的优点,适合用来处理离散的数值型数据,但是它具有 非常高的计算复杂度和空间复杂度,需要大量的计算(距离计算). 它的工作原理是:如果已经给定一个带有标签(分类)的数据集(训练集),对于每一个给定的没有标签(分类)的新向量,通过计算该向量与训练集中的每一个向量的距离, 选择前k个最小的距离,在k个距离中出现次数最多的标签(分类)则是新向量的标签(分类).

以前 曾经有一个人教会我一件事 要学会相信一些看似不可能的事  当你真的相信的时候  或许 没有什么事情是不可能的 ——<秦时明月•与子同归> 在编译原理的众多书籍中,陈述了很多生成语法树的经典算法,它们大多是基于递归的方式进行工作的.在本文中,将与大家分享一种基于迭代方式的.易于理解的语法树生成算法,由于其一次成功迭代仅生成一个语法“树枝”的处理特点,可称之为单步算法. 我们将通过对中缀表达式的语法树生成实验进行算法细节的初步阐述与验证. 第一阶段:简单模型 我们第一阶段的中缀表达式语法规定

调度场算法(Shunting Yard Algorithm)是一个用于将中缀表达式转换为后缀表达式的经典算法,由 Edsger Wybe Dijkstra 引入,因其操作类似于火车编组场而得名.  ——维基百科 目标阐述: 将中缀表达式转换为后缀表达式(Reverse Polish Notation:RPN 逆波兰式) 参与运算的数据的正则表示为:[-]{,}形式的十进制数 运算符优先级:(从高到低)———————————————————————— ( ) 括号 / * % 除乘余 + - 加减

一.C4.5决策树概述 C4.5决策树是ID3决策树的改进算法,它解决了ID3决策树无法处理连续型数据的问题以及ID3决策树在使用信息增益划分数据集的时候倾向于选择属性分支更多的属性的问题.它的大部分流程和ID3决策树是相同的或者相似的,可以参考我的上一篇博客:https://www.cnblogs.com/DawnSwallow/p/9452586.html C4.5决策树和ID3决策树相同,也可以产生一个离线的“决策树”,而且对于连续属性组成的C4.5决策树数据集,C4.5算法可以避开“测试

Python3入门机器学习经典算法与应用 整个课程都看完了,这个课程的分享可以往下看,下面有链接,之前做java开发也做了一些年头,也分享下自己看这个视频的感受,单论单个知识点课程本身没问题,大家看的时候可以关注下面几点: 1.为了追求精简简洁牺牲了部分实用性,导致不足以达到某些工作的需要2.大部分是实战课程弱化了其他技术点的不足,无法全面了解python,但是很多都是刚接触python的(很致命)3.因为是录播课程导致某些问题不能及时去解决,没人交流(这个最烦) 所以真要把python学好,下

之前我分享过一个数据结构与算法的课程,很多小伙伴私信我问有没有Python版. 看了一些公开课后,今天特向大家推荐北京大学的这门课程:<数据结构与算法Python版>. 课程概述 很多同学想要转行机器学习,也确实掌握了一些机器学习模型原理并具备基础的编程功底,但是在笔试.面试的时候还会掉链子,大概率是数据结构和算法知识薄弱.数据结构和算法是程序员的内功心法和基本功.无论是人工智能还是其它计算机科学领域,掌握扎实的数据结构和算法知识,往往会助力不少! 北京大学公开课<数据结构与算法Pyth

Java中的经典算法之冒泡排序(Bubble Sort) 神话丿小王子的博客主页 原理:比较两个相邻的元素,将值大的元素交换至右端. 思路:依次比较相邻的两个数,将小数放在前面,大数放在后面.即在第一趟:首先比较第1个和第2个数,将小数放前,大数放后.然后比较第2个数和第3个数,将小数放前,大数放后,如此继续,直至比较最后两个数,将小数放前,大数放后.重复第一趟步骤,直至全部排序完成. 举例说明:要排序数组:int[] arr={6,3,8,2,9,1}; 第一趟排序: 比较,6大于3,交换位置

Atitit 图像处理30大经典算法attilax总结 1. 识别模糊图片算法2 2. 相似度识别算法(ahash,phash,dhash)2 3. 分辨率太小图片2 4. 横条薯条广告2 5. 图像与图片分类开2 6. 根据肤色归类,根据人物人脸分类.2 7. 其他分类算法2 8. 质量检测: 色偏检测. 亮度检测(曝光不足) 失焦检测 模糊检测  清晰度检测与评价2 9. 图片压缩 图片压缩 图片ocr 调整大小与分辨率 灰度化2 10. 图片叠加 几种叠加方式2 11. 高斯模糊2 11.

Java中的经典算法之选择排序(SelectionSort) 神话丿小王子的博客主页 a) 原理:每一趟从待排序的记录中选出最小的元素,顺序放在已排好序的序列最后,直到全部记录排序完毕.也就是:每一趟在n-i+1(i=1,2,…n-1)个记录中选取关键字最小的记录作为有序序列中第i个记录.基于此思想的算法主要有简单选择排序.树型选择排序和堆排序.(这里只介绍常用的简单选择排序) b) 简单选择排序的基本思想:给定数组:int[] arr={里面n个数据}:第1趟排序,在待排序数据arr[1]~a

引子 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,JavaScript可谓风头无两,坐上了头把交椅. 然而,在传统的计算机算法和数据结构领域,大多数专业教材和书籍的默认

php经典算法 .冒泡算法,排序算法,由于在排序过程中总是小数往前放,大数往后放,相当于气泡往上升,所以称作冒泡排序 $array = array(a,f,c,b,e,h,j,i,g); function maopao_fun($array){ ) { return $arr; } $count = count($array); ;$i<$count;$i++){ ;$j>$i;$j--){ ]){ $tmp = $array[$j]; $array[$j] = $array[$j-]; $a

JAVA经典算法40题 [程序1]   题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第四个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少? 1.程序分析:   兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21.... public class exp2{ public static void main(String args[]){ int i=0; for(i=1;i<=20;i++) System.out.println(f(i)); }

在我的博客对冒泡排序,直接插入排序,直接选择排序,希尔排序,归并排序,快速排序和堆排序这七种常用的排序方法进行了详细的讲解,并做成了电子书以供大家下载.下载地址为:http://download.csdn.net/detail/morewindows/4443208. 有网友提议到这本<MoreWindows白话经典算法之七大排序>电子书讲解细致用来平时学习是非常好的,但是页数有22页,不太合适做面试前的复习资料.因此在这里将这七种常用的排序方法进行下总结,以便大家更好的复习这些经典的排序算法

(转载请注明出处:http://blog.csdn.net/buptgshengod) 1.背景 决策书算法是一种逼近离散数值的分类算法,思路比較简单,并且准确率较高.国际权威的学术组织,数据挖掘国际会议ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)在2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法中,C4.5算法排名第一.C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. 算法的主要思想就是将数据集依照特