常用的一些算法

Python 中常用的算法 Python 中的算法种类繁多,涵盖了从基础到高级的各个方面。选择合适的算法可以显著提高程序的效率和性能。根据具体问题的需求,可以选择合适的算法来解决。 阅读详情

美国2006年机器学习和知识发现年会中的现场投票结果可以给我们一点线索。下图是最近12个月中使用各种算法的人次(共203人投票)。

由于是自愿投票,对投票人的背景,行业,和工作领域没有任何控

制,因此这个结果在代表性方面当然是不够完整的。但是,我们还是可以通过这个调查粗略了解到目前数据挖掘算法的使用态势。 总的来说,用于分类和预测的决策树和回归算法,以及用于描述的聚类分析占有主导地位。对于有志于从事数据挖掘的毕业生和专业人士来说,掌握和精通这几种算法有最广阔的应用前景。

决策树和逻辑回归从技术角度看,都不是太高深的算法。但是能得到普遍的应用,说明它们在解决不同行业,不同领域中的数据挖掘问题上都有很好的功效,说明企业的管理人员对这些算法的接受程度较好;也反映了企业拥有的数据并不是复杂到非需要高深的算法才可以对付的程度。此外不可忽略的是,这些算法在计算速度上有一定优势。

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实际应用中还需结合数据结构选择(如哈希表加速查找)和工程优化(如缓存、并行化)。:问题可分解为独立子问题,且子问题结构与原问题相同。:通过状态转移方程和备忘录(或DP表)避免重复计算。:连通性问题(如社交网络好友关系、岛屿数量统计)。• 最小生成树(Prim/Kruskal算法)。:每一步选择局部最优解,期望得到全局最优。:问题的最优解包含子问题的最优解。• 有序数组的两数之和、三数之和。• 滑动窗口(如最长无重复子串)。• 链表的环检测(快慢指针)。(局部最优能推导全局最优)。• 汉诺塔问题(递归)。

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statdm
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