算法

最新推荐文章于 2025-01-06 19:56:29 发布
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kmeans 的K如何确定 以及 原理
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缺点 如何改进
EM算法 不用看
支持向量机知道有哪些核函数 损失函数等 推导不用会

损失函数

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hinge loss 时SVM的损失函数

评估

hold out 流出法 工业界用的多
A-B-test 是在线的评估方法 其他三个是离线的评估方法
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libsvm 适合稀疏矩阵 libFM 用于2分类
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以及模型的迭代 优化等
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判别模型是对条件概率建模 生成模型是对联合概率建模
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逻辑回归后面继续听
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聚类算法综述
游戏数据科学
11-03 2389
聚类算法旨在根据数据中的固有模式和相似性将数据组织成组或簇。它们在当今生活中扮演着重要角色，例如在市场营销和电子商务、医疗保健、数据组织和分析以及社交媒体中。现有众多聚类算法，并且不断有新的算法被引入。每个算法都有其自身的优点和缺点，截至目前，还没有适用于所有任务的通用算法。在这项工作中，我们分析了现有的聚类算法，并从五个不同维度对主流算法进行分类：基本原理和特征、数据点分配到簇、数据集容量、预定义簇数量和应用领域。这种分类有助于研究人员从不同角度理解聚类算法，并帮助他们识别适合解决特定任务的算法。
SABO算法、DBO算法、GWO算法、WOA算法、GSABO算法合集
09-23
在现代工程与科学计算领域，优化算法扮演着至关重要的角色。优化问题广泛存在于各行各业，从生产调度到资源分配，再到复杂系统的参数校准等。随着问题规模和复杂度的增加，传统的优化方法往往难以满足需求，因此，...
Kruskal算法
Thewei666的博客
03-04 1395
主要由排序方法决定，而它的排序方法只与图中边的条数有关，而与图中顶点的个数无关，当使用时间复杂度为O（elog2e）的排序方法时，Kruskal算法的时间复杂度即为O（log2e）是求连通网的最小生成树的另一种方法。与Prim算法不同，它的时间复杂度为O（eloge）（e为图中的边数），所以，适合于求边稀疏的网的最小生成树。：图的顶点个数较多、而边的条数较少时，使用Kruskal算法构造最小生成树效果较好。
算法——滑动窗口
热门推荐
qq_73201597的博客
02-26 1万+
滑动窗口算法是一种解决数组或列表中子数组或子序列问题的有效方法。该算法通过定义一个窗口，然后在数据结构上滑动该窗口，逐步处理数据，以解决特定类型的问题。其基本思想是维护一个窗口，初始时窗口覆盖数组中的一部分元素，然后通过滑动窗口来依次处理每个子数组。在每次窗口滑动时，可以通过添加新元素和删除旧元素来更新窗口的内容，以在O(1)时间内完成操作。
算法设计与分析期末复习
m0_62784756的博客
05-20 4544
算法设计与分析复习
前端初识算法
竹杖芒鞋轻胜马，谁怕？一蓑烟雨任平生
10-19 2178
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！欢迎记录下你的那些努力时刻（算法学习知识点/算法题解/遇到的算法bug/等等），在分享的同时加深对于算法的理解，同时吸收他人的奇思妙想，一起见证技术er的成长~
【算法】算法初步
猫猫的小茶馆
01-06 2281
要学好数据结构和算法的设计与分析，请务必先打好C语言基础，因为C语言中的数据存储、内存映射、指针等等概念最接近计算机的底层原理，数据结构是数据在内存空间当中的组织形式，而算法则是提供了解决某个问题的一种思路，而数据结构与算法设计一定会涉及到最核心的部分：提升性能 —— 时间和空间的问题。如果有一个好的算法，它的执行时间很短，占用空间很小，数据结构的组织形式最优，这才是我们想要看见的结果。
SIFT算法
weixin_44493841的博客
06-26 2617
SIFT算法转自：https://cloud.tencent.com/developer/news/149140 介绍了这么久的SIFT相关的一些理论基础和方法，今天就给大家介绍一下这个传说中的算法（千呼万唤始出来。。。），因为该算法包含好几个步骤，我们之间介绍的都是最开始的步骤，也是最难理解的步骤，有了这些基础，SIFT算法理解起来就不会那么复杂了，所以我们今天直接把算法从头到尾介绍...
遗传算法GA
白炎灵的博客
05-20 1467
介绍遗传算法
最优化粒子群优化算法（PSO）
weixin_47256446的博客
05-30 3617
粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization),缩写为PSO。粒子群优化算法是一种进化计算技术(evolutionary computation), 1995 年由Eberhart博士和kennedy博士提出，源于对鸟群捕食的行为研究。该算法最初是受到飞鸟集群活动的规律性启发,进而利用群体智能建立的一一个简化模型。粒子群算法在对动物集群活动行为观察基础上，利用群体中的个体对信息的共享使整个群体的运动在。
【大数据】LOF算法
大雨的博客
09-01 2556
LOF算法，全称为局部异常因子（Local Outlier Factor）算法，是一种用于异常检测的无监督学习算法。该算法通过比较数据点与其邻居的局部密度差异来识别异常值。在LOF算法中，异常值被定义为那些密度显著低于其邻居的点。
超声CT反演算法、迭代算法、MATLAB代码、ART算法、SIRT算法
02-28
在1937年，Kaczmarz提出一种算法，代数重建法(Algebraic Reconstruction Tecniques，简称：ART)[39]。它的基本思想是通过先假设一个解f0，代入方程τ=Af求出投影残差值e，利用残差值和实际投影值τ的差值∆τ0反投影...
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六神算法34版本纯算源码
05-03
六神算法（抖音算法）核心功能整合： 对加密算法、数据处理（如 SM3、MD5）进行整合，保持原有加密逻辑和密钥生成部分。 AES_V3类： 对 AES_V3 类进行细化，整合了加密过程中的必要步骤（如 shift_rows、sub_bytes ...
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一种新兴的群智能优化算法，斑马优化算法（2022）
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斑马优化算法（Zebra Optimization Algorithm, 简称ZOA）是一种近年来提出的新型全局优化方法，它借鉴了自然界中斑马群体的行为模式，通过模拟斑马在草原上的觅食、防御和群体互动来解决复杂优化问题。这种算法在...
算法面试高频算法题(leetcode)详解 python3.7实现 最暴力、最佳的解题方法
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11-21 4548
很不错的内容呀
机器学习中常见的损失函数
算法探索之路
12-24 822
机器学习中常见的损失函数 自己参考的博客 1 　　损失函数是机器学习中常用于优化模型的目标函数，无论是在分类问题，还是回归问题，都是通过损失函数最小化来求得我们的学习模型的。损失函数分为经验风险损失函数和结构风险损失函数。经验风险损失函数是指预测结果和实际结果的差别，结构风险损失函数是指经验风险损失函数加上正则项。通常表示为： θ*是我们通过损失函数最小化要求得的参数，一般都是通过梯度下降法来求...
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