又叫K-邻近算法,是监督学习中的一种分类算法。目的是根据已知类别的样本点集求出待分类的数据点类别。
最近事情无比之多,换了工作、组队参加了一个比赛、和朋友搞了一些小项目,公号荒废许久。坚持是多么重要,又是多么艰难,目前事情都告一段落,我们继续100天搞定机器学习系列。想要继续做这个是因为,一方面在具体应用中,发现很多之前遗漏的点,可以在这里查漏补缺,巩固知识点。另一方面,也是想大家一起打卡学习,一起探讨。
K近邻法(knn)是一种基本的分类与回归方法。k-means是一种简单而有效的聚类方法。虽然两者用途不同、解决的问题不同,但是在算法上有很多相似性,于是将二者放在一起,这样能够更好地对比二者的异同。
建立平面坐标,将7部电影转化为7个坐标,X坐标,X坐标 及类型如如下图所示,通过A~F点,估计G点的类型。
流形分析的要点在于降维之后,仍然保留流形中的某些几何属性。之前介绍的isomap保留了测地距离这一几何属性,由于考虑的是全局关系,对于样本量大,维度非常高的数据,计算量很大。本片文章的主角LLE算法,保留的是局部样本点之间的线性关系,算法复杂度低,运行速度更快。LLE全称如下
算法复杂度用于定义问题的难度,另外也有助于开发最优化的算法,算法复杂度能够通过分析最坏情况来降低输入数据对算法性能的影响。
KNN模型的核心思想很简单,即近朱者赤、近墨者黑,它通过将每一个测试集样本点与训练集中每一个样本之间测算欧氏距离,然后取欧氏距离最近的K个点(k是可以人为划定的近邻取舍个数,K的确定会影响算法结果),并统计这K个训练集样本点所属类别频数,将其中频数最高的所属类别化为该测试样本点的预测类别。
HNSW(Hierarchical Navigable Small Word)算法算是目前推荐领域里面常用的ANN(Approximate Nearest Neighbor)算法了。
亲爱的读者们,你们好!在今天的文章中,我们将一起探讨一个看似神秘却又至关重要的主题:算法复杂度。你是否曾因为这个概念感到困惑,或者在面对O(n²)、O(n log n)等表示时感到迷茫?今天,让我们一起揭开算法复杂度的神秘面纱!
方法一:用选择排序,冒泡法,或者交换排序这类的排序 先把数组进行升序排序 排完序后再进行遍历比较。排序算法中效率最高的时间复杂度为O(nlnogn) public static void main(String[] args) { int arr[]={-4,-4,56,34,76,34,23,4,75,87,50,3,5,6,}; //冒泡排序 for(int i=0;i<(arr.length)-1;i++){ for(int
不想做低级码农,不想成为前端抠图达人或是后台「增删改查」小王子?那你可能需要好好复习下算法与数据结构。
为什么要进行算法分析? 预测算法所需的资源 计算时间(CPU 消耗) 内存空间(RAM 消耗) 通信时间(带宽消耗) 预测算法的运行时间 在给定输入规模时,所执行的基本操作数量。 或者称为算法复杂度(Algorithm Complexity) 如何衡量算法复杂度? 内存(Memory) 时间(Time) 指令的数量(Number of Steps) 特定操作的数量 磁盘访问数量 网络包数量 渐进复杂度(Asymptotic Complexity) 算法的运行时间与什么相关? 取决于输入的数据。(例如:如果
Big O notation大零符号一般用于描述算法的复杂程度,比如执行的时间或占用内存(磁盘)的空间等,特指最坏时的情形。
目录 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 2 K-近邻算法详述 3 K-近邻算法图片识别分类 4 参考文献 1 K-近邻算法(KNN, k-NearestNeighbor) 1.1 概念介绍 K-近邻算法(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法由Cover和Hart在1968年首次提出。kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性。该方法在确定分类决策上只依据最邻近的
上一节,我们一起学习了表示复杂度的几个符号,我们说,通常使用大O来表示算法的复杂度,不仅合理,而且书写方便。
从根节点开始,每次迭代弹出当前栈顶元素,并将其孩子节点压入栈中,先压右孩子再压左孩子。
1、算法:算法是解决特定问题求解步骤的描述,在计算机中表现为指令的有限序列,并且每条指令表示一个或多个操作。
算法的时间复杂度一般使用渐近表示法表示。 渐近表示法的表示符号 使用的符号主要有这三个:Of(n))、Ω(f(n))、���θ(f(n))��。分别表示时间复杂度不超过某个代表运行时间上界的函数f(n)的一系列函数、不低某个表示运行时间下限的函数f(n)的一系列函数、时间复杂度在时间复杂度上界函数f1(n)和时间复杂度下限函数f2(n)之间的一系列函数。 其中,f(n)、f1(n)、f2(n)定义为输入规模为n的函数 渐近表示法的使用方式 一般而言,表示运行时间的函数的形式多样,但渐近表示法中的函数仅截取
0、题目来源 最近去国内某牛叉互联网公司面试,出了一道算法题,看似简单,但是真正的答案十分巧妙。故此回忆并将原题以及解题思路记录下来,供大家学习: 随机的选取容量为N的数组中的k个元素,要求是不能重复选取,并且不能删除数组中的元素,只能够进行交换。其中 k≤n 。 1、解题思路 对于这个问题我目前有两种解法: 蓄水池算法 ; 交换元素法; 下面我就将这两种算法解决该问题的思路进行详细的解释。 1.1 蓄水池算法解题思路 蓄水池算法的详细原理的解释和证明不是本文的重点,读者可以去百度上搜索(我
假设数组的长度为0~7这8个数字,且乱序排序,并且每次取正中间的值作为基线值 basevalue 。那么可结合二分查找的思想可知递归调用 logn +1 次,即树深为 logn+1 ,如下图所示:
其实好久没摸算法和数据结构了,今拾排序一练. 说到排序,不得不提及冒泡排序,因为它是最简单也是最屌丝的排序算法: void Bubble(int *p,int n) { for(int i=1;i<n;i++) { for(int j=i;j>0 && p[j]<p[j-1];j--) { p[j]+=p[j-1]; p[j-1]=p[j]-p[j-1]; p[j]-=p[j-1]; }
五一第一天,结果就水过去了,啥正事都没干,健身房也没去,晚上的比赛也偷懒没参加,真的是负罪感满满……
曾几何时学好数据结构与算法是我们从事计算机相关工作的基本前提,然而现在很多程序员从事的工作都是在用高级程序设计语言(如Java)开发业务代码,久而久之,对于数据结构和算法就变得有些陌生了,由于长年累月的码砖的缘故,导致我们都快没有这方面的意识了,虽然这种论断对于一些平时特别注重学习和思考的人来说不太适用,但的确是有这样的一个现象。
这是《算法图解》的第一篇读书笔记,内容关于表示算法复杂度的渐近表示法以及一个简单但高效的算法:二分法。 1 .渐近表示法 1.1定义 算法的运行需要时间,这就需要衡量算法运行时间即时间复杂度的方式。这个衡量方式就被成为渐近表示法(大O表示法)。 渐近表示法用于描述算法在最糟糕情况下的运行时间,同时也表示了算法运行时间随问题规模扩大而增长的幅度。 1.2如何使用渐近表示法确定时间复杂度 一般而言,算法复杂度可用一个函数进行表示。之后,仅保留函数中增长幅度最大的一项,而这一项就可用于衡量该算法的时间复杂度。
Create something today even if it sucks.—— 作者不详
我们知道mysql没有hash join,也没有merge join,所以在连接的时候只有一种算法nest loop join,nl join使用驱动表的结果集作为外表到内表中查找每一条记录,如果有索引,就会走索引扫描,没有索引就会全表扫。
快速排序 nlogn 堆排序 nlogn 冒泡排序 在改良的冒泡下 最优时间复杂度为n 插入排序 最优下n 选择排序 n*n 归并 nlogn
14天阅读挑战赛 *努力是为了不平庸~ 每个学习算法的都需要一把打开算法的钥匙,就如陶渊明的《桃花源记》中 ”初极狭才通人,复行数十步,豁然开朗“。
本文主要是对最大子数组(序列)问题求解的学习与总结,最大子数组问题是一道经典的算法题,这道题解法有很多,因此可以学习到很多求解问题的思路,并可以学习到算法的优化过程。
14天阅读挑战赛 *努力是为了不平庸~ 算法学习有些时候是枯燥的,这一次,让我们先人一步,趣学算法!
比较次数 与序列初态 无关 的算法是:二路归并排序、简单选择排序、基数排序 比较次数 与序列初态 有关 的算法是:快速排序、直接插入排序、冒泡排序、堆排序、希尔排序
时间和空间都是计算机资源的重要体现,而算法的复杂性就是体现在运行该算法时的计算机所需的资源多少;
最近,有网友发来信息,称实现了超过我们此前公布的算法。牛了,都优化了10万倍性能了还能被超越。晕~~
1.选择基准值 2.将数组分成两个子数组:小于基准值和大于基准值的元素 3.对两个子数组递归地进行快速排序
KNN (K-Nearest Neighbors) 算法是一种常用的分类与回归方法。它的基本思想是对于给定的一个样本,在训练数据集中寻找与它最近的K个邻居,通过这K个邻居的信息来预测这个样本的类别或数值。
Z algorithm是我今天做leetcode的时候偶然得知的一个用于字符串匹配的经典算法,我说怎么一个我几乎毫无解题思路的题目别人人均2分钟搞定,也是把我惊到了……
如何对attention进行高效改进?本文盘点了相关论文,并梳理出它们的引用量、代码实现、算法复杂度和关键点,方便对比使用。
用不同顺序写不同语句也能得到一样结果,不同的是 "算法",意思是:解决问题的具体步骤。即使结果一致,有些算法会更好,一般来说,所需步骤越少越好。不过有时我们也会关心其他因素,比如占多少内存。
而接下来这个定理,名字上虽然已经没有了基本(fundamental)二字,但是其名——主定理(main theorem)的响度一点也不压于基本定理的声音。想讲它还有一个原因是,它是难得的一个在离散数学为主导的计算机科学中,用分析的思想来解决的问题的例子。而且还是那么的基础和优雅,说它是整个计算机理论的基石之一也不为过。
前一篇主要介绍了为啥学习算法,算法工程师的招聘要求,以及如何学习算法、面试算法以及面试前如何刷题等。这一篇我们开始真正的算法之旅。
作为一个Coder不管在工作中还是进阶场景下都会面临一个个问题,其实方法论或者模版很多情况下能够提供不少帮助、就像肌肉记忆一样,解题模版,思路模版什么的常记心中。在《程序员面试金典》里面的优化和解题技巧这一章节其实给出了很多思路,还是很有用这里整理了下,
" 回文串 ( Palindrome ) " 是 正反都一样的字符串 , abccba , 001100 等字符串 ;
贪心算法是一种基于贪心思想的算法,它通常用于在给定的约束条件下,通过每次选择当前状态下最优的解决方案,从而最终达到全局最优解的目的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云