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最懒惰的算法—KNN

总第77篇 本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素： 通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。 测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。 使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法： 通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。

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    每日一题：最大堆的实现

    很久没有做题目了，今天学习下最大堆和最小堆这种数据结构。.../ coding… 文中均以最大堆为例，最小堆的原理类似 什么是最大堆 定义很简单： 1、它是一棵二叉树，并且是一棵完成二叉树 2、各个子树的根结点都比孩子结点要大，所以整棵树的根结点即为所有数中最大的那个数...堆的构建 这里我们采用数组来实现一个最大堆。...用数组构建最大堆的构建两种构建方式，一种是循环插入，即一个一个插入，每次插入后的结点都保持最大堆的形式；而另外一种则是先把数据按数据顺序插入，然后从第一个叶子结点开始往上调整。...n 项最大值就可以用最大堆来实现，如果用上面说的第二种构建方式，时间复杂度可优化为 O(n)。

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    gbdt算法_双色球最简单的算法

    解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...它的基本思路是将基分类器层层叠加，每一层在训练的时候，对前一层基分类器分错的样本，给予更高的权重。测试时，根据各层分类器的结果的加权得到最终结果。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍） 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

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    数据结构——lesson9排序之选择排序

    然后将除去最后的最大节点剩下的节点看成一颗二叉树（此时这个二叉树除了根节点，其左右子树都是大堆）那么我们就可以利用堆向下调整法将根节点往下调整建成大堆； 4....图解如下： 以int a[] = {4,7,8,5,6,2,1,9}为例 1.建堆 这里利用堆向下调整算法实现： // 堆排序——建大堆 void AdjustDwon(int* a, int...没错关键在于堆向下调整算法实现的前提必须是左右子树都为堆，如果升序建了小堆，那么最开始的数就是最小的值不需要换，我们似乎可以将剩余的数再调整为一个小堆即可，但是我们用什么来调整呢？...堆向下调整算法实现吗？那你又是怎么知道剩下的数除了根节点左右子树还是一个堆呢？我们是没办法保证左右子树还是堆的，所以不能利用堆向下调整算法来实现； 而如果一开始调整为大堆就不一样了。...我们就可以将根节点也就是最大的数与最后一个数交换，再将出去交换后的前n-1个数向下调整为大堆，因为此时左右子树没有变化还是原来大堆的左右子树依旧是一个堆，可以利用向下调整算法实现，这也就是为什么升序要用大堆

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    Java数据结构与算法解析(十四)——二叉堆

    最大堆的插入代码 /* * 最大堆的向上调整算法(从start开始向上直到0，调整堆) * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...当堆已满的时候，添加失败；否则data添加到最大堆的末尾。然后通过上调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。 2....二叉堆的删除代码 /* * 最大堆的向下调整算法 * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...} /* * 最大堆的向下调整算法 * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...= new ArrayList(); } /* * 最小堆的向下调整算法 * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，

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    二叉堆【转】

    最大堆的插入代码(C语言) /* * 最大堆的向上调整算法(从start开始向上直到0，调整堆) * * 注：数组实现的堆中，第N个节点的左孩子的索引值是(2N+1)，右孩子的索引是(2N+2)。...当堆已满的时候，添加失败；否则data添加到最大堆的末尾。然后通过上调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。 2....for(i=0; i<m_size; i++) if (data==m_heap[i]) return i; return -1; } /* * 最大堆的向下调整算法...当堆已经为空的时候，删除失败；否则查处data在最大堆数组中的位置。找到之后，先用最后的元素来替换被删除元素；然后通过下调算法重新调整数组，使之重新成为最大堆。...for(i=0; i<m_size; i++) if (data==m_heap[i]) return i; return -1; } /* * 最大堆的向下调整算法

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    2024-1-26学习任务：堆实现算法和topK问题

    前言 本文的学习任务：关于堆的实现以及相关的基础操作，包括向上调整算法和向下调整算法，同时利用该算法解决常见的topk问题，之后再对两种算法的时间复杂度进行分析，加深理解。...这里就要用到向下调整算法。...所谓向下调整算法，就是找自己的孩子结点的值与其进行比较，（以大堆例）找出最大的孩子结点，如果比父亲大就交换，直到所有结点都完成交换，调整完毕 void AdjustDown(HPDataType* a,...前面一直说向上调整算法用来建堆，向下调整算法用来删除，其实有点过于局限，Topk问题和堆排序我也采用向下调整算法来进行建堆是有原因的。...堆的核心算法是向上调整算法和向下调整算法，通过这两种算法来解决堆排序问题和TopK问题，由于堆总是一棵完全二叉树，用数组来进行存储会非常方便，也有有益于接下来对于普通二叉树的理解。

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    【数据结构初阶第十五节】堆的应用（堆排序 + Top-K问题）

    来看 上面建的是小堆，现在我们要在原数组内建大堆才能实现排升序的操作，如何建大堆呢？...【细致计算】 3.向下调整算法建堆 不仅仅可以向上调整算法建堆，还可以向下调整算法建堆。...两种方法 --> 向上调整算法建堆 / 向下调整算法建堆 建大堆还是建小堆取决于你想排升序还是排降序，自行选择 建大堆 --> 升序 建小堆 --> 降序 二、TOP-K问题 TOP-K问题...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能⼀下子全部加载到内存中)。...时间复杂度为：我们采用向下调整算法建堆，时间复杂度为O(K)，之后将N-K个数据进行向下调整，时间复杂度为(N-K)log(K) ，加在一起将小影响的忽略就是O(N) 。

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    重生之“我打数据结构，真的假的？”--5.堆（无习题）

    将根结点最⼤的堆叫做最⼤堆或⼤根堆，根结点最⼩的堆 叫做最⼩堆或⼩根堆。 2.堆的性质 • 堆中某个结点的值总是不⼤于或不⼩于其⽗结点的值； • 堆总是⼀棵完全⼆叉树。...  向上调整算法建堆时间复杂度为：O(n ∗ log2 n) 3.3 向下调整算法 向下调整算法 • 将堆顶元素与堆中最后⼀个元素进⾏交换 • 删除堆中最后⼀个元素 • 将堆顶元素向下调整到满...向下调整算法有⼀个前提：左右⼦树必须是⼀个堆，才能调整。 void adjustdown(int* a,int n, int parent) //向下调整法，！！！！！！...-; //不再关注最大的tail adjustdown(a,n-1, 0);//排除tail后重新建立大堆，选择从根开始的向下调整最合适（交换后，根的左右两边都是堆，只是根变了...最佳的⽅式就是⽤堆来解决，基本思路如下： 1）⽤数据集合中前K个元素来建堆 前k个最⼤的元素，则建⼩堆 前k个最⼩的元素，则建⼤堆 2）⽤剩余的N-K个元素依次与堆顶元素来⽐较，不满⾜则替换堆顶元素

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    数据结构【顺序结构二叉树：堆】（1）

    删除堆是删除堆顶的数据，将堆顶的数据根最后⼀个数据⼀换，然后删除数组最后⼀个数据，再进⾏ 向下调整算法。...：O(n ∗ log2 n) 向下调整算法 删除堆是删除堆顶的数据，将堆顶的数据根最后⼀个数据⼀换，然后删除数组最后⼀个数据，再进⾏ 向下调整算法。...x_tz(r->arr, 0, r->size); } 计算向下调整算法建堆时间复杂度 向下调整算法建堆时间复杂度为：O(n) 堆的应用 堆排序 版本⼀：基于已有数组建堆、取堆顶元素完成排序版本...第三步：从堆顶位置开始向下调整。 第四步：i减1。 堆排序时间复杂度计算 TOP-K问题 TOP-K问题：即求数据结合中前K个最⼤的元素或者最⼩的元素，⼀般情况下数据量都⽐较⼤。...我们可以看到打印了4个很大的数值。 找前k个最小的数据 前k个最⼩的元素，则建⼤堆 建堆的时候建个大堆就行了 这个堆顶大于（>）x的时候，把x赋值赋值给堆顶。

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    【初阶数据结构】理解堆的特性与应用：深入探索完全二叉树的独特魅力

    小堆中某个节点的值总是不小于其父节点的值 堆总是一棵完全二叉树 三、堆的实现 堆分为大堆或小堆，无论是向上或向下调整算法，会根据大小堆的需求去修改部分的代码，其实就是修改大于小于号的问题。...使用向下调整算法的前提是需要左右子树必须是一个堆才能进行调正，如果左右子树不是一个堆，我们将不采取使用向下调整算法，而是采用向上调整算法。...堆向下调整算法只用于根节点不满某种条件时，使用向下调正算法进行调整，至于使用向下调整算法不能达到我们的预期，比如现在建小堆，从根节点和根左右节点调整，由于左右子树不是一个小堆，无法保证此时的根就是最小的值...无论是向下调整算法还是向下调整算法，目的都是使得保持堆的性质，在判断语句中得以体现。想要更好地理解这个两个算法，搞清楚谁是需要被处理的节点，循环条件是什么？...，那么可以保证最大值在尾，而且由于是大堆，尾元素互会通过向下调整算法使得堆顶元素为次大的值，这个时候最后一个元素不用去动他，倒数第二个位置跟次大堆顶元素交换，这样子就完成了堆排序。

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    大堆栈带来的高GC开销的问题

    假设您已经编写了一个内存中的数据库，或者您正在构建一个需要一个巨大的查找表的pipeline。在这些场景中，您可能分配了千兆字节的内存。在这种情况下，GC可能会损失相当多的潜在性能。...如果我们的应用程序需要一个大的内存查找表，或者如果我们的应用程序从根本上是一个大的内存查找表，那么我们就遇到了一个问题。如果GC坚持定期扫描我们分配的所有内存，我们将失去GC大量可用的处理能力。...这就产生了一个有趣的结果，即存储在此内存中的指针不会停止GC收集它们指向的“正常”分配的内存。这会带来很坏的后果，很容易证明这一点。...在大堆栈中，指针是邪恶的，必须避免。但是你需要能够发现它们以避免它们，而且它们并不总是显而易见的。字符串、切片和时间。时间都包含指针。如果你在内存中储存了大量的这些信息，可能需要采取一些步骤。...当我遇到大堆的问题时，主要原因如下： - 大量的string - 对象中的时间是time.Time类型 - map中含有slice的值 - map中含有slice的key 关于处理每一个问题的不同策略，

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    【数据结构】什么是堆?

    再来看看向下调整建堆: 我们继续,按照算法最坏时间复杂度分析,假设堆是完全二叉树中的满二叉树,并且假设每个结点的移动次数都是最坏移动次数,则: 使用错位相消法,可得T(n)为: 化简,可得...堆思想的应用 1.堆排序 堆排序就是利用堆(假设利用大堆)进行排序(假设为升序)的算法. 它的基本思想是: 将待排序的序列构造成一个大堆....插入'75': 插入'80': 向上调整: 插入'60': 我们先按照入堆的逻辑,将数组建成一个大堆: 然后再按照堆删除的思想,将堆顶元素移动至堆尾"删除": 再将换到堆顶的元素向下调整:...对于Top-k问题,最容易想到的方法是先整体排序,再取前k个,但当数据量非常大时(可能都无法加载到内存上),排序就不是一个很好的解决方法了....k个最大的元素,新元素比堆顶要大)则用其替换堆顶,然后再向下调整,构建为新的大堆/小堆. 3.当遍历完剩下N-K个元素时,堆中剩余的k个元素就是所求的前Top-k个元素.

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    KNN:最容易理解的分类算法

    KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。 除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

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    再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解—最大堆构建原理

    最大堆：最大堆中的最大元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都大于等于其孩子结点（如果存在）最大堆最小堆：最小堆中的最小元素值出现在根结点（堆顶）堆中每个父节点的元素值都小于等于其孩子结点（如果存在...(i/2)最大堆调整（MAX‐HEAPIFY）的作用是保持最大堆的性质，是创建最大堆的核心子程序，作用过程如图所示：Max-Heapify由于一次调整后，堆仍然违反堆性质，所以需要递归的测试，使得整个堆都满足堆性质下面来一个讲解的更加清楚的调整分支节点...1) / 2);   for (i = iParent; i >= 0; i--) {    maxHeapify(array, i, heapSize);  }}堆排序（Heap-Sort）是堆排序的接口算法...Sorting Algorithm Animationshttps://godbasin.github.io/2017/07/23/heap-sort/排序算法--堆排序--详解与代码实例https:/.../article/details/98087519js数据结构-二叉树（二叉堆） https://segmentfault.com/a/1190000017761929转载本站文章《再谈堆排序：堆排序算法流程步骤透解

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    【数据结构和算法】---二叉树（2）--堆的实现和应用

    下面各个函数是以建小堆为目的实现的。 2.1堆向下调整算法 能运用向下调整算法AdjustDown()的前提是，除根节点以外其余都以满足小堆的条件（即父亲节点小于各个孩子节点）。...与向下调整算法不同的是，向上调整不需要比较两个孩子的大小，因为其余节点已满足父亲节点大于孩子节点。...既然这样，那么我们就可以建大堆来将数组排为升序： 我们用大堆找到最大值，然后将首尾元素互换，这样大堆的各个节点的关系就不会被打乱（不需要重新排大堆），最后只需要将堆顶的元素向下调整AdjustDown(...对于Top-K问题，能想到的最简单直接的方式就是排序，但是：如果数据量非常大，排序就不太可取了(可能数据都不能一下子全部加载到内存中)。...，倒着一直到根节点，都要执行一次向下调整算法。

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    【数据结构】——堆的实现以及直接选择排序、堆排序、向上、向下调整算法的时间复杂度推导及实现（超详细）

    堆排序是由堆这种数据结构所设计的一种排序算法 堆的分类： 大根堆：每个父结点的值都大于子结点 小根堆 ：每个父结点的值都小于子结点 在了解完堆之后，需要先了解建堆，建堆有向上建堆建大堆或者小堆，也有向下建堆建大堆或者小堆...建大堆还是小堆看子结点和父结点的比较关系是大于还是小于 向上调整算法 新数据插⼊到数组的尾上，再进行向上调整算法，直到满⾜堆。...⼀个数据⼀换，然后删除数组最后⼀个数据，再进⾏向下调整算法。...第h-1层，2^(h−2)个结点，需要向下移动1层 则需要移动结点总的移动步数为：每层结点个数 * 向下调整次数 向下调整算法建堆时间复杂度为：O(n) 堆排序的应用 //堆排序 void...在元素集合 array[i]--array[n-1] 中选择关键码最⼤(小)的数据元素 2. 若它不是这组元素中的最后⼀个(第⼀个)元素，则将它与这组元素中的最后⼀个（第⼀个）元素交换 3.

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