终于到了机器学习实战的第十一章了，这也是继K-均值后的第二个无监督学习算法了。...同样的该算法也是在一堆数据集中寻找数据之间的某种关联，这里主要介绍的是叫做Apriori的‘一个先验’算法，通过该算法我们可以对数据集做关联分析——在大规模的数据中寻找有趣关系的任务，本文主要介绍使用Apriori...算法发现数据的（频繁项集、关联规则）。...有了可以量化的计算方式，我们却还不能立刻运算，这是因为如果我们直接运算所有的数据，运算量极其的大，很难实现，这里说明一下，假设我们只有 4 种商品：商品0，商品1，商品 2，商品3....，该算法不仅适用于零售行业，同样适用于相同技术的其他行业，如网站流量分析以及医药行业等。
这是一种非常受欢迎的用于研究数据集的聚类分析技术。 聚类分析是一组用于形成群体的算法家族，这些算法的组成员更相似。集群和组是聚类分析的同义词。 例如，假设我们有一个患者数据集。...4.Apriori Apriori算法学习关联规则，并应用于包含大量事务的数据库。 关联规则学习是一种数据挖掘技术，用于学习数据库中变量之间的相互关系和关系。 例如，假设我们有一个超市交易数据库。...在统计数据中，EM算法迭代并优化了查看观测数据的可能性，同时评估未观测变量的统计模型参数。...增强是一种集成学习算法，它采用多种学习算法(如决策树)，并将其结合。我们的目标是让一个整体或一组弱小的学习者结合起来，创造一个强大的学习者。 强学习者和弱学习者之间的区别是什么?...例如，给定一个患者数据集，你试图预测病人是否会得癌症。分类结果要么是“得了癌症”，要么是“不会得癌症”。回归树是什么?
算法是什么? 编写一段计算机程序一般都是实现一种已有的方法来解决某个问题 这种方法大多和使用的编程语言无关——它适用于各种计算机以及编程语言。 这种方法而非计算机程序本身描述了解决问题的步骤。...在计算机科学领域， 我们用算法这个词来描述一种有限、 确定、 有效的并适合用计算机程序来实现的解决问题的方法。 算法是计算机科学的基础， 是这个领域研究的核心
本期学习什么是数据结构算法 在计算机科学中，数据结构(Data Structure)是计算机中存储、组织数据的方式。为什么数据结构和算法经常放在一起讨论?算法用来设计一种使用计算机来解决问题的方法。...设计高效的算法又是怎么来实现的?在我们学习了计算机编程后，也要学习数据结构与算法这些基础内容。...1.数据结构 我们经常会听到有人说起：程序 = 数据结构 + 算法，当我们遇到一个问题，或有一个需求时，在设计程序来解决问题时，其中重要一步就是设计数据结构，数据结构在问题解决中主要用来： 存放要处理的数据...实现算法策略 数据结构可以用一个四元组来表示： DataStructure = (D, L, S, O) 它包括数据元素(D)、数据元素之间的逻辑关系(L)、逻辑关系在计算机中的存储结构(S)和所规定的操作...数据元素(Data Element)：数据集合中的一个“个体”，是数据结构中讨论的基本单位。 数据项(Data Item)：是数据结构中讨论的最小单位，数据元素是数据项的集合。
为此，降维算法成为机器学习领域中的一种重要技术，它可以将高维空间中的数据点映射到低维空间中。降维算法可以帮助我们发现数据中的隐藏模式和结构，提高模型的效果和性能。...在python中通过调用模块sklearn，PCA算法被封装好，参考函数文档调参即可。如图示例，可以通过将所有数据点近似到一条直线来实现降维。非线性降维算法中比较有代表性的是t-SNE。...总的来说，降维算法主要是通过减少数据集中的特征数量，同时保留数据的主要结构或特征，来进行数据分析和处理，从而简化数据分析、可视化和模型训练的复杂度。降维算法的应用非常广泛。...在大规模数据处理中，降维可以减少计算和存储的开销，提高算法的效率。总之，降维算法是机器学习中一项重要的技术，它可以帮助我们处理高维数据，发现数据中的模式和结构，提高模型的效果和性能。...在实际的数据处理中，降维还可以帮助算法运行速度更快，效果更好。
内部排序： 数据元素全部放在内存中的排序。 外部排序： 数据元素太多不能同时放在内存中，根据排序过程的要求在内存外面的排序。...（例如归并排序） 二、常见的排序算法 插入排序 希尔排序 选择排序 堆排序 冒泡排序 快速排序 归并排序 计数排序（非比较排序） 基数排序 三、排序算法的接口 排序 OJ(可使用各种排序跑这个OJ)...因为将插入排序的思想进行分组插入后，如果分组越大，那么大的数字能更快的向后移动，而分组越小，大的数字就会越慢的向后移动。相反，分组越大，那么这个序列也越不接近有序，而分组越小，反而越接近有序。 ...Swap(&arr[right], &arr[max]); left++; right--; } } 四、堆排序 堆排序（Heapsort）是指利用堆这种数据结构所设计的一种排序算法...,该算法是采用 分治法 的一个非常典型的应用。
逼近离散值函数f: Ân_V的k-近邻算法 训练算法： 对于每个训练样例，把这个样例加入列表training_examples分类算法： 给定一个要分类的查询实例xq 在training_examples...1-近邻算法把xq分类为正例，然而5-近邻算法把xq分类为反例。 右图是对于一个典型的训练样例集合1-近邻算法导致的决策面。...三、距离加权最近邻算法 对k-近邻算法的一个显而易见的改进是对k个近邻的贡献加权，根据它们相对查询点xq的距离，将较大的权值赋给较近的近邻。...四、对k-近邻算法的说明 按距离加权的k-近邻算法是一种非常有效的归纳推理方法。它对训练数据中的噪声有很好的鲁棒性，而且当给定足够大的训练集合时它也非常有效。...python版本： 这里实现一个手写识别算法，这里只简单识别0~9熟悉，在上篇文章中也展示了手写识别的应用，可以参考：机器学习与数据挖掘-logistic回归及手写识别实例的实现 输入：每个手写数字已经事先处理成
通过训练数据，深度学习模型能够自动学习到最优的特征表示，并用于解决各种复杂的任务。...循环神经网络是一种能够处理序列数据的算法，常用于文本生成、语音识别和机器翻译等任务。循环神经网络通过「记忆」前面输入对后面输出的影响，实现对序列数据的建模和预测。...生成对抗网络是一种以对抗训练为基础的算法，通过生成模型和判别模型相互博弈的方式，实现对数据的生成和优化。生成对抗网络在图像生成、视频标记和图像修复等领域具有广泛的应用。...另外，深度学习依赖于大量的数据，数据量越大，模型的表现越好。此外，深度学习算法的模型可以很好地移植到不同的平台上，具有良好的可移植性。然而，深度学习算法也存在一些缺点。...此外，由于深度学习的依赖数据并且可解释性较差，当训练数据不平衡时，容易出现歧视等问题。总结来说，深度学习是一种强大的机器学习算法，通过模拟人类大脑的学习过程，实现对复杂数据的处理和分析。
01 前言 八大排序，三大查找是《数据结构》当中非常基础的知识点，在这里为了复习顺带总结了一下常见的八种排序算法。...常见的八大排序算法，他们之间关系如下： 排序算法.png 他们的性能比较： 性能比较.png 下面，利用Python分别将他们进行实现。...： 快速排序的基本思想：挖坑填数+分治法 从序列当中选择一个基准数(pivot) 在这里我们选择序列当中第一个数最为基准数 将序列当中的所有数依次遍历，比基准数大的位于其右侧，比基准数小的位于其左侧...3．i++由前向后找比它大的数，找到后也挖出此数填到前一个坑a[j]中。...，该算法是采用分治法的一个典型的应用。
想初步了解下怎样数据挖掘，看到一篇不错的文章转载过来啦~ 转自:http://blog.jobbole.com/89037/ 在一份调查问卷中，三个独立专家小组投票选出的十大最有影响力的数据挖掘算法...一旦你知道了这些算法是什么、怎么工作、能做什么、在哪里能找到，我希望你能把这篇博文当做一个跳板，学习更多的数据挖掘知识。 还等什么？这就开始吧！...只有这样之后 SVM 才有能力对新数据进行分类。 为什么我们要用 SVM 呢？ SVM 和 C4.5大体上都是优先尝试的二类分类器。...朴素贝叶斯（Naive Bayes）并不只是一个算法，而是一系列分类算法，这些算法以一个共同的假设为前提： 被分类的数据的每个属性与在这个类中它其他的属性是独立的。 独立是什么意思呢？...第四步：计算其他类时也做类似的计算： 因为0.252大于0.01875，Naive Bayes 会把长形，甜的还是黄色水果分到香蕉的一类中。 这是个监督算法还是非监督算法呢？
02 EM算法 EM出现的原因就是抽取的样本不知道是哪个分布抽取的。...03 EM算法的推导 给定的训练样本是 ? 样例间独立，我们想找到每个样例隐含的类别z，能使得p(x,z)最大。p(x,z)的最大似然估计如下： ?...那么一般的EM算法的步骤如下： 循环重复直到收敛 { （E步）对于每一个i，计算 （M步）计算 那么究竟怎么确保EM收敛？假定θt 和θt+1 是EM第t次和t+1次迭代后的结果。...04 EM算法另一种理解 坐标上升法（Coordinate ascent）： ?...数据分析1480 ? 长按扫码关注我
14天阅读挑战赛 算法是什么 其实算法的概念并不复杂，我们简单理解，就是一组通过机器学习方法找到的最佳公式的集合。...算法的出现，实际上背后隐藏着人们阅读行为的“数据化”。当每个人的行为都变为数据，实际上意味着每个人的爱好都能够被迅速的存储（你也可以被理解为监视)。...这是因为随着人们使用，给予越来越多的反馈，算法会越来越精确，发展到人们难以想象的地步，因为算法是机器学习得出的，人们也越来越不知道算法背后究竟是什么东西。可以说，这是其他任何模式都无法做到的。...他不知道这背后到底是什么。 所以总的来说一句话，算法是很有意思也很有价值的一个热点。...读书笔记 瑞士著名的科学家Niklaus Wirth教授曾提出：数据结构+算法=程序。 数据结构是程序的骨架，算法是程序的灵魂。 在生活中，算法无处不在。
引入概念 这些线程安全类底层实现使用一种称为CAS的算法，(Compare And Swap)比较交换。...优点 这个算法相对synchronized是比较“乐观的”，它不会像synchronized一样，当一个线程访问共享数据的时候，别的线程都在阻塞。...实现思想 在线程开启的时候，会从主存中给每个线程拷贝一个变量副本到线程各自的运行环境中，CAS算法中包含三个参数(V,E,N)，V表示要更新的变量(也就是从主存中拷贝过来的值)、E表示预期的值、N表示新值...，当其他处理器回写已被锁定的缓存行的数据时，会使缓存行无效。...有两种情况下处理器不会使用缓存锁定： 当操作的数据不能被缓存在处理器内部，或操作的数据跨多个缓存行时，则处理器会调用总总线锁定； 有些处理器不支持缓存锁定，对于Intel486和pentinum处理器
最小二乘法 代价函数个线性拟合的关系 最小二乘法是最大似然估计得特殊情况 线性回归是什么 线性回归主要用来解决回归问题，也就是预测连续值的问题。而能满足这样要求的数学模型被称为“回归模型”。...1) 数据采集 任何模型的训练都离不开数据，因此收集数据构建数据集是必不可少的环节。比如现在要预测一套房子的售价，那么你必须先要收集周围房屋的售价，这样才能确保你预测的价格不会过高，或过低。...示意图如下所示： 构建线性回归模型 本节讲解如何构建线性回归算法中的“线性模型”，所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此，本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。...对于机器学习而言，最关键的就是“学习”，在大量的数据中，通过不断优化参数，找到一条最佳的拟合“直线”，最终预测出一个理想的结果。 通过前面内容的介绍，我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。...那我们应该如何在一大堆数据中求解出“线性方程呢”比如前面提及的房价预测问题？这种问题才是符合实际应用的。
排序算法相必大家都见过很多种，例如快速排序、归并排序、冒泡排序等等。今天，我们就来简单讲讲堆排序。...在上一篇中，我们讲解了二叉堆，今天的堆排序算法主要就是依赖于二叉堆来完成的，不清楚二叉堆是什么鬼的，可以看下： 【算法与数据结构】二叉堆是什么鬼？...用辅助数组来实现堆排序算法 假如给你一个二叉堆，根据二叉堆的特性，你会怎么使用二叉堆来实现堆排序呢？
数据挖掘十大经典算法 一、 C4.5 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....四、数据挖掘十大经典算法(4)Apriori Apriori算法是种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。它的核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。...八、数据挖掘十大经典算法(8) kNN 1、K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。...根据k个样本中，数量最多的样本是什么类别，我们就把这个数据点定为什么类别。 训练样本是多维特征空间向量，其中每个训练样本带有一个类别标签。算法的训练阶段只包含存储的特征向量和训练样本的标签。...这里的终止条件是什么？什么时候节点就可以停止分裂了？ 满足以下一个即停止生长。
简介 算法是解决问题的方法，通常一个问题会有多种解决方法，就是有多种算法，那么我们如何决定哪个算法更好或者更高效呢？...为了描述一个算法的效率，就用到了这个大O，包括： O(n) 线性时间操作 O(1) 常数时间操作 O(log n) 对数时间操作 例如在 Redis 的文档中，对每个命令都会给出复杂度描述 ? ?...明白大O的作用有助于我们提高程序的效率，下面看看他们的具体含义 O(n) 线性时间操作 假设有一个盒子，其中有多个印着数字的卡片（例如 1, 2, 3, 4, … 16） 现在我们被要求找出数字6的卡片...这就是指数型操作，记为 O(log n) 小结 可以看到，O(1) 最牛，不管数据量有多大，都是一下就完成，O(n) 最惨，数据量大时就有的忙了，O(log n) 虽然与数据量成正比，但所需时间是指数型下降的...，很不错 知道了大O的含义，我们也就可以更好的选择算法，例如 redis 中的 keys命令，他的复杂度是 O(n)，我们就要慎用了
Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 4. Aprior算法实现过程 5. 数据挖掘 5.1 寻找关联属性 5.2 生成关联规则 5.3 更加严谨的栗子 6....Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法：C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank...Aprior算法核心术语 “啤酒与尿布”是通过人工观察并发现事物规律的典型栗子，这也引出数据挖掘十大算法之一的Aprior算法——关联规则挖掘算法,这个算法其实并不像其他算法这么难，甚至算法本身也并没有提出什么新的概念...Aprior算法的三大性质（关联规则的三大性质） 性质一：如果x是一个频繁K项集，则其非空子集也一定是频繁K项集 性质二：非频繁K项集的超集一定是非频繁的 性质三：任何一个项集的支持度不小于其超集的支持度...FP-Growth算法需要递归生成条件数据库和条件FP-tree,所以内存开销大，而且只能用于挖掘单维的布尔关联规则 发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/
dijkstra算法也被称为狄克斯特拉算法，是由一个名为狄克斯特拉的荷兰科学家提出的，这种算法是计算从一个顶点到其他各个顶点的最短路径，虽然看上去很抽象，但是在实际生活中应用非常广泛，比如在网络中寻找路由器的最短路径就是通过该种算法实现的...那么dijkstra算法原理是什么？dijkstra算法的缺点是什么？ image.png 一、dijkstra算法原理是什么？...二、dijkstra算法的缺点是什么？...总而言之，当有权图中出现了负权的话，dijkstra算法就不成立了，这也是该算法的最大缺陷。...以上为大家介绍了dijkstra算法的原理以及缺点，dijkstra算法不管是在实际生活中，还是在网络中都有非常广泛的应用，在使用时应当尽力避免算法的缺陷，才能最大程度发挥算法优势。
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