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,

现在很多的事情都可以用算法来解决,在编程上,算法有着很重要的地位,将算法用函数封装起来,使程序能更好的调用,不需要反复编写. Python十大经典算法: 一.插入排序 1.算法思想 从第二个元素开始和前面的元素进行比较,如果前面的元素比当前元素大,则将前面元素 后移,当前元素依次往前,直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面, 然后选择第三个元素,重复上述操作,进行插入,依次选择到最后一个元素,插入后即完成所有排序. 2.代码实现 def insertion_sort(arr): #插入排序 #

机器学习十大算法之KNN算法 前段时间一直在搞tkinter,机器学习荒废了一阵子.如今想重新写一个,发现遇到不少问题,不过最终还是解决了.希望与大家共同进步. 闲话少说,进入正题. KNN算法也称最近邻居算法,是一种分类算法. 算法的基本思想:假设已存在一个数据集,数据集有多个数值属性和一个标签属性,输入一个新数据,求新数据的标签. 步骤如下: 先将新数据拷贝n份,形成一个新的数据集: 逐行计算新数据集与原数据集的距离: 按距离长度排序后,统计前K个数据里,那个标签出现的次数最多,新数据就标记

机器学习十大算法 之 kNN(一) 最近在学习机器学习领域的十大经典算法,先从kNN开始吧. 简介 kNN是一种有监督学习方法,它的思想很简单,对于一个未分类的样本来说,通过距离它最近的k个"邻居",来判断这个样本的类别.kNN也是一种lazy learning(不知道中文是啥)技术,训练代价小.分类代价大.算法的要点有四个: 训练集 k的取值 距离的衡量方式 决定未知样本类别的方式 尽管kNN理解和实现起来都很简单,但是在某些应用上仍然有较好的表现.Cover和Hart指出,在一些合

来源于最近阅读的一些链接 首先是介绍十大算法的 http://blog.jobbole.com/70639/ 然后是pageRank算法 http://blog.jobbole.com/23286/ 以及傅里叶变换 http://blog.jobbole.com/70549/

KNN算法基本的思路是比较好理解的,今天根据它的特点写了一个实例,我会把所有的数据和代码都写在下面供大家参考,不足之处,请指正.谢谢! update:工程代码全部在本页面中,测试数据已丢失,建议去UCI Dataset中找一个自行测试一下. 几点说明: 1.KNN中的K=5; 2.在计算权重时,采用的是减去函数{1,0.8,0.6,0.4,0.2},当然你也可以采用反函数或高斯函数; 3.5%作为测试集(decision.txt),95%作为训练集(training.txt): 4.在计算cos

Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手.不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了.本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码.如能在实战中融会贯通.灵活使用,必将使代码更为精炼.高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅. 一.for - else 什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而且是合

前言 Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手.不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了.本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码.如能在实战中融会贯通.灵活使用,必将使代码更为精炼.高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅. for - else 什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而且是

本文的文字及图片来源于网络,仅供学习.交流使用,不具有任何商业用途,如有问题请及时联系我们以作处理 Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手.不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了.本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码.如能在实战中融会贯通.灵活使用,必将使代码更为精炼.高效,同时也会极大提升代码B格,使之看上去更老练,读起来更优雅. 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才

Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手.不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了.本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码.如能在实战中融会贯通.灵活使用,必将使代码更为精炼.高效,同时也会极大提升代码 B 格,使之看上去更老练,读起来更优雅. 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而

Python 是一种代表简单思想的语言,其语法相对简单,很容易上手.不过,如果就此小视 Python 语法的精妙和深邃,那就大错特错了.本文精心筛选了最能展现 Python 语法之精妙的十个知识点,并附上详细的实例代码.如能在实战中融会贯通.灵活使用,必将使代码更为精炼.高效,同时也会极大提升代码 B 格,使之看上去更老练,读起来更优雅. 1. for - else 什么?不是 if 和 else 才是原配吗?No,你可能不知道,else 是个脚踩两只船的家伙,for 和 else 也是一对,而

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数.

引言 一监督学习 二无监督学习 三强化学习 四通用机器学习算法列表 线性回归Linear Regression 逻辑回归Logistic Regression 决策树Decision Tree 支持向量机SVM Support Vector Machine 朴素贝叶斯Naive Bayes K近邻KNN K- Nearest Neighbors K均值K-Means K-means如何形成群类 随机森林Random Forest 降维算法Dimensionality Reduction Algo

当我们有针对同一数据集有多个不同的分类器模型时,怎样组合它们使预测分类的结果更加准确, 针对这种情况,机器学习通常两种策略. 1 一种是bagging,一种是boosting bagging:随机对样本重采样,采得N个数据集(数据集可能有交叉),对每个数据集进行训练,可以使用相同分类器也可以使用不同分类器, 这样我们就得到N个分类器,当对新样本进行预测时,这N个分类器同时预测,对同一样本得到N个预测结果,进行投票表决(实际应用中,每个 分类器可以有不同的权重,可以人为设定也可以根据训练结果).代

1.String/Array/Matrix 在Java中,String是一个包含char数组和其它字段.方法的类.如果没有IDE自动完成代码,下面这个方法大家应该记住: toCharArray() //get char array of a String Arrays.sort() //sort an array Arrays.toString(char[] a) //convert to string charAt(int x) //get a char at the specific ind

一.相异度计算  在正式讨论聚类前,我们要先弄清楚一个问题:怎样定量计算两个可比較元素间的相异度.用通俗的话说.相异度就是两个东西区别有多大.比如人类与章鱼的相异度明显大于人类与黑猩猩的相异度,这是能我们直观感受到的. 可是,计算机没有这样的直观感受能力,我们必须对相异度在数学上进行定量定义.       设 ,当中X.Y是两个元素项,各自具有n个可度量特征属性,那么X和Y的相异度定义为:  ,当中R为实数域. 也就是说相异度是两个元素对实数域的一个映射.所映射的实数定量表示两个元素的相异度.

关于bayes的基础知识,请参考: 基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (上) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1315948.html  基于朴素贝叶斯分类器的文本聚类算法 (下) http://www.cnblogs.com/phinecos/archive/2008/10/21/1316044.html 算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类 http://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/

参考链接:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1604847283884842928&wfr=spider&for=pc 正文: 近些年,编程语言Python的热度越来越高,因为Python简单,学起来快,是不少程序员入门的首选语言. 那么学习Python后可以有哪些方面的发展呢? 0.WEB开发 Python拥有很多免费数据函数库.免费web网页模板系统.以及与web服务器进行交互的库,可以实现web开发,搭建web框架,目前比较有名气的Python web

日常对于批量处理文件的需求非常多,用Python写脚本可以非常方便地实现,但在这过程中难免会和文件打交道,第一次做会有很多文件的操作无从下手,只能找度娘. 本篇文章整理了10个Python中最常用到的文件操作,无论是批处理还是读取文件都会用到,相信这个梳理会有所帮助. 1. 显示当前目录 当我们想知道当前的工作目录是什么的时候,我们可以简单地使用 os 模块的 getcwd() 功能,或者使用 pathlib 的 cwd() ,如下所示. >>> # 第一种方法:显示当前目录 ... i

使用的包 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn import datasets 获取数据 方式一 读取网页提供的数据: df = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)df.columns = ['d1', 'd

简单的线性回归预测房价 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: @author: --*--. @file: LinearRegression.py @time: 2018/11/1 11:05 @desc: """ # Required Packages import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklear