本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
如上图所示数据挖掘只是机器学习中涉猎的领域之一，机器学习还有模式识别、计算机视觉、语音识别、统计学习以及自然语言处理等。
在通向人工智能的道路上，免不了要经常和数据算法打交道。本周AI科技评论从专业角度，详解最新出炉的科学家最常使用的十大算法，以及分析深度学习在数据革命中到底占据什么位置。另外，本周还有Palm之父Jef
在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 10 data mining algorithms ），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：
机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。
《机器学习实战》一书是机器学习的经典书籍，出版的很早。数据的代码都是使用的是Python2写的，接下来一系列的文章将会介绍书中的每个算法，并从Python3来进行改写。
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域=数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域=机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logi
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
导读：本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查，对于数据工程师常用的算法进行排名，并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。 基于调查，KDnuggets总结出了数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是： 1. Regression 回归算法 2. Clustering 聚类算法 3. Decision Trees/Rules 决策树 4. Visualization 可视化 5. k-Nearest Neighbor 邻近算法 6. PCA (Principal Component Analys
这是小詹关于机器学习的第①篇文章 ● 机器学习及其分类 我们知道，机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 按照学习方式进行分类，机器学习算法可分为监督式学习，非监督式学习和强化学习三种。 ① 监督学习目的是使用有类标的训练数据构建模型，利用训练得到的模型对未来数据进行预测，监督是指训练数据集中每一个
本文先通俗地介绍快速挖掘关联规则的Apriori算法，然后介绍发表这一算法的论文(它被引用了11480+次），最后关注此文的实际影响 与 传统影响因子的差距。 有言在先，趣味数据挖掘和趣味数学一样，有些段落比较细致，此文虽只要中学数学知识，但须静心把它当回事，或许要在草稿上写画，才读得顺畅。 1 朴素挖掘方法中的组合数呈指数增长 上文中，关联规则朴素挖掘法的主要脉络是 “组合对象--选举-唱票-计票”。人们说组合对象数量很大，究竟大到什么程度？ 从m个对象中选k个对象的组合数
CSDN:白马负金羁 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域 = 数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域 = 机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logistic回归，决策树、EM、HMM、贝叶斯网络、
导语：本文列出了数据科学家使用的十大机器学习算法，并且介绍了这十大算法的特点，供各位机器学习的新人们更好地理解和应用。
1、递归在编程上的形式是如何表现的吗？ 在编程上，递归表现为函数调用本身这么一个行为 举个例子（递归求阶乘） def factorial(n): if n==1: return 1 else: return n*factorial(n-1) num=int(input("请输入一个正整数：")) result=factorial(num) print("%d的阶乘是：%d"%(num,result)) 2、递归必须满足的两个条件是什么？ 函数调用自身 设
在Mittelmann的求解器测试网页上，悄无声息的添加了COPT线性规划求解器（Simplex单纯形算法版本），两个网页显示，COPT求解器成功的占据了榜首的位置，以明显的优势将原来的CLP挤下了冠军宝座。
来源：大数据与机器学习文摘 本文约3500字，建议阅读10分钟 这儿有份数据科学家使用的十大机器学习算法，为你介绍这十大算法的特性。 作者：james_aka_yale 链接：https://medium.com/ 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多
机智的机器在学习，就像机智的你现在在学习一样，当你在看这篇文章的时候，你就是在学习，学习的材料（数据）就是这篇文章。学习的结果就是你了解了卷积神经网络是个什么鬼。同理可得，机器在学习（也可以叫训练机器，想想运动员怎么训练）的时候，它的眼里看着的就是数据（数字，图像，文本，音频，视频。。。），学习的结果就是数据中有哪些内容，它的各种结构，特征是什么样子的。 说句题外话，我开通这个公众号，其实不求粉丝有多少，阅读量有多少，讲道理，这几天我感觉把自己写的东西，发到群里，朋友圈确实需要勇气，如果打扰到谁了，这里说声
LVS+Keepalived 介绍 LVS LVS 是 Linux Virtual Server 的简写，意即 Linux 虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在 1998 年 5 月由章文嵩博士成立，是中国国内最早出现的自由软件项目之一。目前有三种 IP 负载均衡技术（VS/NAT、VS/TUN 和 VS/DR）； 十种调度算法（rrr|wrr|lc|wlc|lblc|lblcr|dh|sh|sed|nq）。 Keepalvied Keepalived 在这里主要用作 RealServe
决策树 (又称判定树，Decision Tree)是硕、博士生数据挖掘课程要点和难点，教学实践表明，这一章需要数学基础知识多，难得有趣。明知是难点，偏向难点行，再难也要“趣味”一番，从课程PPT中取了一些素材，把漫谈的焦点选在了水泊梁山。 天罡地煞之精彩出笼 水浒传第71回“忠义堂石碣受天文，梁山泊英雄排座次”中，施耐庵有段精彩的描述： “….忠义堂上做醮至第七日，…三更，….只听得天上一声响，如裂帛相似，…卷出一块火来，…. 竟钻入正南地下去了。宋江随即叫人将铁锹锄头掘开泥土，…只见一个
算法与数据结构 《Data structures》 介绍：高级数据结构大全,基本算法：二叉树等 《基于用户投票的排名算法（一）：Delicious和Hacker News》 介绍：此外还有《基于用户投票的排名算法（二）：Reddit》、《基于用户投票的排名算法（三）：Stack Overflow》、《基于用户投票的排名算法（四）：牛顿冷却定律》、《基于用户投票的排名算法（五）：威尔逊区间》 《Paxos算法》 介绍：这是目前的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，google在分布式文件系统中与分
由于我之前一直强调数据结构以及算法学习的重要性，所以就有一些读者经常问我，数据结构与算法应该要学习到哪个程度呢？，说实话，这个问题我不知道要怎么回答你，主要取决于你想学习到哪些程度，不过针对这个问题，我稍微总结一下我学过的算法知识点，以及我觉得值得学习的算法。这些算法与数据结构的学习大多数是零散的，并没有一本把他们全部覆盖的书籍。下面是我觉得值得学习的一些算法以及数据结构，当然，我也会整理一些看过不错的文章给大家。大家也可以留言区补充。
参考论文： The Best of the 20th Century: Editors Name Top 10 Algorithms。 By Barry A. Cipra。地址：http://www.uta.edu/faculty/rcli/TopTen/topten.pdf。
本期责编：Sophie 文|Marcos Otero 译|伯乐在线 - Justin Wu 不久前的某一天，我在浏览Reddit发现了一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》，作者George Dvorsky在那篇文章中试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你
ICDM（国际数据挖掘大会）2006 年从 18 种提名的数据挖掘算法中投票选出了十大算法。这 18 中提名数据挖掘算法分属 10 大数据挖掘主题，蓝色部分即为最终选出的十大算法：
不得不说现在算法岗的热门程度已经到了一个空前绝后的程度，所以这一岗位的就业形势也是非常严峻。
O(n) 时间复杂度内求无序数组中的第 K 大元素。比如，4， 2， 5， 12， 3 这样一组数据，第 3 大元素就是 4。
这是一篇来自知乎大神的技术文章 ---- 写在前面： 本文作者：邓卓 原文链接：本文转发修改已取得原作者授权 https://zhuanlan.zhihu.com/p/34425618 声明：文中所有文字、图片以及相关外链中直接或间接、明示或暗示涉及性别、颜值分数等信息全部由相关人脸检测接口给出。无任何客观性，仅供参考。 ---- 1 数据源 知乎话题『美女』下所有问题中回答所出现的图片 2 抓取工具 Python 3，并使用第三方库 Requests、lxml、AipFace，代码共 100 + 行 3
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。
这是一篇来自知乎大神的技术文章
国际权威的学术组织the IEEE International 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, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.
本文从农村中学并迁选址问题出发，介绍了数据挖掘十大算法中位居第二的K-平均聚类，后又借用牛顿迭代原理，议论蛋鸡悖论。从过去的数据挖掘课程PPT取些素材，改成这篇博文（比较省事），也许对此课程的新教师有用。虽涉嫌双重班门弄斧（生物、数学），有趣就行，不当之处，请专家指正。 1 、一道应用题：用聚类技术为农村中学并迁选址 为提高教学质量，一些边远农村中学并校迁址。考察图1，在(x,y)的村庄有m名学生，表达为在(x,y)处部署一个质量为m的质点。 如果把全部质点聚成若干簇，学校新
这几年，“数据分析”是很火啊，在这个数据驱动一切的时代，数据挖掘和数据分析就是这个时代的“淘金”，懂数据分析、拥有数据思维，往往成了大厂面试的加分项。 比如通过数据分析，我们可以更好地了解用户画像，为产品做留存率、流失率等指标分析，精细化产品运营；再比如去年疫情，有 B 站网友通过数据分析、调整参数，制作的“疫情传播速率”视频，点击量相当大。 身边不少人跳入这个行业，我也经常在后台收到粉丝的一些困惑： 开发出身，想转行数据分析，但没有实战经验，面试很难！ 是从 Python 入手还是 R 语言？常用的算法有
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 10月14日发布《统计世界的十大算法》后，很多朋友在后台询问，哪里有“视觉直观感受 7 种常用排序算法”，今天分享给大家，感谢todayx.org。 1. 快速排序 介绍： 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上
本文主要分析皆来自其他资料，借用较为权威的总结来对我已经学习的这些经典算法做一个极为精简的概述（根据自身经验有一定修改），另外同时附上机器学习实战中作者对各种算法的评价。另外机器学习实战这本书是本人看了这么多书籍或者资料中唯一一本坚持从头看到尾，看完了的书籍，包括其中的代码皆实践运行过，收获颇多，个人认为虽然这本书时间上已经算是老资料了，但其中作者的各种总结和代码的演练都由浅入深（前提还是要有一点基础的），让我能看懂并能从中学到东西，可能当时很多东西比较熟悉，后来淡忘，但当再次接触或使用它时能很快的重拾，所以如果你需要一门较为优秀的教材作为机器学习的入门资料我会推荐给你《机器学习实战》。
图：equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode被设计用来提高性能。equals()方法与hashCode()方法的区别在于： 如果两个对象相等(equal)，那么他们一定有相同的哈希值。 如果两个对象的哈希值相同，但他们未必相等(equal)。 其余七张图敬请点击《8张图理解Java》。 一、 程序员必须进行的10项投资 你的健康 提高你的数学能力 提高你的英语水平 一个自己的域名和网站 一个活跃的Github帐户 一台好的电脑 足够快的网速 读一些经典的计算机科学的书籍：计
其次，我们需了解下傅立叶变换的基本概念：即它能将满足一定条件的某个函数表示成三角函数（正弦和/或余弦函数）或者它们的积分的线性组合。
10月14日发布《统计世界的十大算法》后，很多朋友在后台询问，哪里有“视觉直观感受 7 种常用排序算法”，今天分享给大家，感谢todayx.org。 1. 快速排序 介绍： 快 速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(n log n)次比较。在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较，但这种状况并不常见。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(n log n) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，且在大部分真实世界的数据
之前一直在看聚类算法，由此也就对数据挖掘这个领域颇感兴趣，刚好考完试有了时间能够好好琢磨琢磨。对于初学者而言，首先呢，对数据挖掘的一些点做如下总结：
但是，编程真的能够被深度学习、人工智能所取代？场主认为： 新的技术总是会驱动更多的岗位和机会，技术是生产力，技术人则是核心生产力！
在过去的一年中，Nature对数十名研究人员进行了调查，以选出这几十年以来，改变研究的关键代码。
编者按：12月18日，KDD China技术峰会在深圳举行，AI科技评论根据周志华教授当天会上所做报告《关于机器学习研究的讨论》，摘取其中亮点内容整理成本文，由亚萌、亚峰、宗仁联合编辑。此前，在今年10月21日CNCC 2016大会上，周志华教授也曾做了一场精彩演讲，感兴趣的读者可以点击链接《CNCC 2016 | 周志华 57 张 PPT 揭开机器学习本质》。 周志华, 南京大学教授，校学术委员会委员，计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任。AAAI Fellow, IEEE Fellow, IAPR
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东
我们向初学者介绍十大机器学习（ML）算法，并附上数字和示例，方便理解。 简介 “哈佛商业评论”的一篇文章(https://hbr.org/2012/10/data-scientist-the-sexiest-job-of-the-21st-century)将“数据科学家”评为“21世纪最性感的工作”，对机器学习算法的研究取得了巨大的关注。因此，对于那些机器学习领域的初学者，我们决定重新撰写2016年的一篇金牌博客——机器学习工程师必须要知道的十大算法(https://www.kdnuggets.com
快速排序(quick sort)号称是二十世纪最伟大的十大算法之一(The Best of the 20th Century: Editors Name Top 10 Algorithms), 但是快速排序也是最不容易实现的排序算法之一 。虽然它的原理非常的简单，但实现起来很容易出错。 也曾因为快排导致腥风血雨甚至网站攻击事件。
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