在数学及程序设计方法学中为递归下的定义是这样的：若一个对象部分地包含它自己，或用它自己来定义自己，则称这个对象是递归的；若一个过程直接或间接地调用自己，则称这个过程为递归的过程。
从零开始学Python【33】--KNN分类回归模型（实战部分） 从零开始学Python【32】--KNN分类回归模型（理论部分） 从零开始学Python【31】—DBSCAN聚类（实战部分） 从零开始学Python【30】--DBSCAN聚类（理论部分）
书名The Hundred-Page Machine Learning Book，作者Andriy Burkov是Gartner的机器学习团队leader，人工智能专业PhD，有近20年各种计算项目的工作经验。
机器学习的传统是将基于规则的推断和统计学习对立起来，很明显，神经网络站在统计学习那一边。神经网络在统计模式识别中效果显著，目前在计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域中的大量问题上取得了当前最优性能。但是，神经网络在符号计算方面取得的成果并不多：目前，如何结合符号推理和连续表征成为机器学习面临的挑战之一。
作者：叶虎 小编：张欢 随机梯度下降法（SGD）是训练深度学习模型最常用的优化方法。在前期文章中我们讲了梯度是如何计算的，主要采用BP算法，或者说利用链式法则。但是深度学习模型是复杂多样的，你不大可能每次都要自己使用链式法则去计算梯度，然后采用硬编程的方式实现。 而目前的深度学习框架其都是实现了自动求梯度的功能，你只关注模型架构的设计，而不必关注模型背后的梯度是如何计算的。不过，我们还是想说一说自动求导是如何实现的。 这里我们会讲几种常见的方法，包括数值微分(Numerical Differentiati
这是Facebook发表的新模型，1秒给出的答案，超越了Mathematica和Matlab这两只付费数学软件30秒的成绩。
机器学习是人工智能(AI)的一种应用，为系统提供无需明确编程就能根据经验自动学习和改进的能力。
二元决策树就是基于属性做一系列的二元（是/否）决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后，要么引出另外一个决策，要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。了解了训练后的决策树是什么样的，就学会了决策树的训练过程。 代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTreeRegressor工具包针对红酒口感数据构建二元决策树的代码。图6-1为代码清单6-1生成的决策树。 代码清单6-1 构建一个决策树预测红酒口感-winTree.py import u
3、常见的时间复杂度包括：常数时间 O(1)、线性时间 O(n)、对数时间 O(log n)、平方时间O(n^2)等。
数学世界里，0是加法单位元，1是乘法单位元（identity element），例如：
机器之心专栏 作者：快手社区科学部 在本文中，快手的研究者们提出了一种新的 HTE 预估方法——多元因果森林模型，并且结合高效的整数规划求解算法，效果显著优于业界常用的几种树模型方法。 在智能营销场景下，比如美团的满减优惠券，淘宝的购物红包等，需要形成系统化的营销决策。基于此类场景，快手为了实施更细粒度的营销决策，提出了一种新的多元因果森林模型。基于快手亿级别的用户量，快手社区科学部设计了资源分配并行算法，高效产出智能营销决策。为了解决多元因果模型的评估问题，该研究利用随机匹配的思想，提供了一个供业界参考
如果说在机器学习领域有哪个优化算法最广为认知，用途最广，非梯度下降算法莫属。梯度下降算法是一种非常经典的求极小值的算法，比如在线性回归里我们可以用最小二乘法去解析最优解，但是其中会涉及到对矩阵求逆，由于多重共线性问题的存在是很让人难受的，无论进行L1正则化的Lasso回归还是L2正则化的岭回归，其实并不让人满意，因为它们的产生是为了修复此漏洞，而不是为了提升模型效果，甚至使模型效果下降。但是换一种思路，比如用梯度下降算法去优化线性回归的损失函数，完全就可以不用考虑多重共线性带来的问题。
戈特弗里德·莱布尼茨和同时代的艾萨克·牛顿一样，也是一位博学的通才。他涉猎的领域遍及欧洲大陆绝大部分有趣的学科。莱布尼茨曾说过，在哲学上只有两条绝对真理：神和虚无。万物皆由此二者而生。那么，我们就不难
1.把二元查找树转变成排序的双向链表（树） 题目： 输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / / 6 14 / / / / 4 8 12 16 转换成双向链表 4=6=8=10=12=14=16。 首先我们定义的二元查找树 节点的数据结构如下： struct BSTreeNode { int m_nValue; // value of node BSTreeNode *m_pLeft; // left child of node
选自UCL 作者：Thomas Anthony、Zheng Tian、David Barber 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤 本文介绍了来自伦敦大学学院（UCL）Thomas Anthony、Zheng Tian 与 David Barber 的深度学习与树搜索研究。该论文已被 NIPS 2017 大会接收。 二元处理机制理论 「二元处理机制」认为，人类的推理包括两种不同种类的思考方法。如下图所示，系统 1 是一个快速的、无意识的、自动化的思考模式，它也被称为直觉。系统 2 是一个
数学建模就是根据实际问题来建立数学模型，对数学模型来进行求解，然后根据结果去解决实际问题。
如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？
(https://llvm-tutorial-cn.readthedocs.io/en/latest/chapter-2.html)
机器学习模型中有许多种不同方法可以用来解决分类和回归问题。对同一个问题来说，这些不同模型都可以被当成解决问题的黑箱来看待。然而，每种模型都源自于不同的算法，在不同的数据集上的表现也各不相同。最好的方法是使用交叉比对的方式来决定在待测试数据上哪种模型的效果最好。 在此我尝试对每种模型的算法模式进行简要总结，希望能帮助你找着适合特定问题的解决方法。 1 基于决策树的方法 基本的学习方法是依据最有区分度的划分条件，递归地将训练数据划分成具有同质成员的桶块。“同质性”的衡量标准是基于输出标签而定
地址:https://www.cnblogs.com/pinard/p/6140514.html
1.GBDT算法简介 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)是一种迭代的决策树算法，由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来作为最终答案，我们根据其名字(Gradient Boosting Decision Tree)来展开推导过程。决策树(Decision Tree)我们已经不再陌生，在之前介绍到的机器学习之决策树(C4.5算法)、机器学习之分类与回归树(CART)、机器学习之随机森林中已经多次接触，在此不再赘述。但Boosting和Gradient方法是什么含义呢，又如
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？ 本文对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Re
本篇文章会继续介绍特征工程的内容，这次会介绍特征缩放和特征编码，前者主要是归一化和正则化，用于消除量纲关系的影响，后者包括了序号编码、独热编码等，主要是处理类别型、文本型以及连续型特征。
导读：在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。 所以，针对你要解决的问题，最好是尝试多种不同的算法。并借一个测试集来评估不同算法之间的表现，最后选出一
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(20)之Adaboost算法原理小结）中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree
我记得我在选修一门课程时，教授花了两节课反复研究决策树的数学原理，然后才宣布:“同学们，决策树算法不使用任何这些。”很显然，这些课程并不是关于基尼系数或熵增益的。教授在讲课时几分钟就避开了他们。这两节课是180分钟的贝叶斯定理和贝塔分布的交锋。那么，为什么我们被鼓励去研究所有这些数学呢？好吧，增长决策树的常用方法是该贝叶斯模型的近似值。但这不是。该模型还包含一个初级集成方法的思想。这样一来，让我们投入一些数学知识，并探讨贝叶斯定理的优越性。（注意：我假设您知道概率概念，例如随机变量，贝叶斯定理和条件概率）
在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。 比方说，神经网络不见得比决策树好，同样反过来也不成立。 最后的结果是有很多因素在起作用的，比方说数据集的大小
导读：在机器学习领域里，不存在一种万能的算法可以完美解决所有问题，尤其是像预测建模的监督学习里。
全球零售巨头沃尔玛分析消费者购物行为时偶然发现男性顾客同时购买啤酒和尿布的比例较高，于是通过将啤酒和尿布捆绑销售的方式提高了两者的销量。这种用于发现隐藏在大型数据集中的有意义联系的分析方法即是关联分析association analysis，所发现的规则可以用关联规则association rule或频繁项集的形式表示：
等小写字母或字符串表示，称为常元(constants) 个体变元(variables):不确定的个体常用字母
本文共3800字，建议阅读6分钟。 选什么算法？本文为你梳理TOP10机器学习算法特点。
要知道，集合本身代表的是真真切切的对象的总体，而我们日常交流中又不可能真的把这些实物拿过来才能表示相应的集合，因此，我们需要用一组数学符号来代表这些真实的集合，让信息的传输记录通过这些符号就能做到，哪怕丢失一些不重要的部分，但也抓住了核心和关键，反而有好处。
在刷leetCode时，遇到了一系列关于power of Number的问题，刚开始不以为然，以为用简单的递归就能求解，可直到看到power of three官方解时，才发现自己的渺小。它的思维深度和广度着实不是我等小菜能够比拟的，但我还是在其基础上强行解释了一些算法的核心思想。
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关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 在（机器学习(17)之集成学习原理总结）中，讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类，第一个是个体学习器之间存在强依赖关系，另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系。前者的代表算法就是是boosting系列算法。在boosting系列算法中， Adaboost是最著名的算法之一。Adaboost既可以用作分类，也可以用作回归。本文就对Adaboost算法做一个总
计数模型 : 选取方案 , 不定方程解 , 非降路径问题 , 拆分方案 , 放球方案 ;
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP
这段时间我会把蓝桥杯官网上的所有非VIP题目都发布一遍，让大家方便去搜索，所有题目都会有几种语言的写法，帮助大家提供一个思路，当然，思路只是思路，千万别只看着答案就认为会了啊，这个方法基本上很难让你成长，成长是在思考的过程中找寻到自己的那个解题思路，并且首先肯定要依靠于题海战术来让自己的解题思维进行一定量的训练，如果没有这个量变到质变的过程你会发现对于相对需要思考的题目你解决的速度就会非常慢，这个思维过程甚至没有纸笔的绘制你根本无法在大脑中勾勒出来，所以我们前期学习的时候是学习别人的思路通过自己的方式转换思维变成自己的模式，说着听绕口，但是就是靠量来堆叠思维方式，刷题方案自主定义的话肯定就是从非常简单的开始，稍微对数据结构有一定的理解，暴力、二分法等等，一步步的成长，数据结构很多，一般也就几种啊，线性表、树、图、再就是其它了。顺序表与链表也就是线性表，当然栈，队列还有串都是属于线性表的，这个我就不在这里一一细分了，相对来说都要慢慢来一个个搞定的。蓝桥杯中对于大专来说相对是比较友好的，例如三分枚举、离散化，图，复杂数据结构还有统计都是不考的，我们找简单题刷个一两百，然后再进行中等题目的训练，当我们掌握深度搜索与广度搜索后再往动态规划上靠一靠，慢慢的就会掌握各种规律，有了规律就能大胆的长一些难度比较高的题目了，再次说明，刷题一定要循序渐进，千万别想着直接就能解决难题，那只是对自己进行劝退处理。加油，平常心，一步步前进。
机器学习是一类算法的总称，这些算法企图从大量历史数据中挖掘出其中隐含的规律，并用于预测或者分类，更具体的说，机器学习可以看作是一个函数，输入是样本数据，输出是期望的结果，只是这个函数过于复杂，以至于不太方便形式化表达。
枚举算法是一种基本的算法思想，它通过穷举所有可能的情况来解决问题。它的基本思想是将问题的解空间中的每个可能的解都枚举出来，并进行验证和比较，找到满足问题条件的最优解或者所有解。 枚举算法适用于问题规模较小、解空间可穷举的情况。它的优点是简单直观，不需要复杂的数学推导，易于实现。但是，由于需要穷举所有可能的情况，对于问题规模较大的情况，枚举算法的时间复杂度可能会非常高，效率较低。
将数据转换和机器学习算法与适当的数据科学任务相匹配是设计成功的智能应用程序的关键。
MLlib的设计原理:把数据以RDD的形式表示，然后在分布式数据集上调用各种算法。MLlib就是RDD上一系列可供调用的函数的集合。
前面三篇文章已经为大家介绍了利用动态规划算法解决问题的思路以及相关的代码实现，最为核心的就是第一步利用数学中函数的思想来建立模型，然后求解问题。这三个问题构建的数学函数都有一个共同的特征就是所构建的函数都是一元函数即y = f(x)。
我花了半个多月将推荐系统传统算法分别进行了总结归纳，应该时目前全网最全的版本了。希望对大家了解推荐系统传统算法有所帮助。
概率图模型是机器学习的一个分支，它研究如何使用概率分布来描述世界，并对其进行有用的预测。
跳表被广泛地运用到了各种缓存地实现当中，它的主要优点，就是可以跟红黑树、AVL等平衡树一样，做到比较稳定地插入、查询与删除。理论插入查询删除的算法时间复杂度为O(logN)。
在集成学习之Adaboost算法原理小结中，我们对Boosting家族的Adaboost算法做了总结，本文就对Boosting家族中另一个重要的算法梯度提升树(Gradient Boosting Decison Tree, 以下简称GBDT)做一个总结。GBDT有很多简称，有GBT（Gradient Boosting Tree）, GTB（Gradient Tree Boosting ）， GBRT（Gradient Boosting Regression Tree）, MART(Multiple Additive Regression Tree)，其实都是指的同一种算法，本文统一简称GBDT。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。
给你二叉树的根节点 root ，返回其节点值的 层序遍历 。 （即逐层地，从左到右访问所有节点）。
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