GMH的博客

当我们学习一门新课程、接触一个新专业时，总会对该领域的专有名词感到困惑，甚至看完解释仍难以理解其含义。在我们一起学习machine learning的过程中，我会尽量对相关名词用“人话”做一遍解释，以减少学习的“痛苦感”。譬如今天要学的线性“回归”，这个回归（regression）和我们平时说的“回归祖国”的回归（return）是两个含义完全不同的词，它有“倒推”的含义在里面。我们学习的时候一定要抛开现有的认知，这样才能对新知识有更高的接受度。那么，这个回归究竟是什么意思呢？其实回归算法是相对分类算法。

算法概述 0.1 算法分类 十种常见排序算法可以分为两大类： 比较类排序：通过比较来决定元素间的相对次序，由于其时间复杂度不能突破O(nlogn)，因此也称为非线性时间比较类排序。 非比较类排序：不通过比较来决定元素间的相对次序，它可以突破基于比较排序的时间下界，以线性时间运行，因此也称为线性时间非比较类排序。 0.2 算法复杂度 0.3 相关概念 稳定：如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面。 不稳定：如果a原本在b的前面，而a=b，排序之后 a 可能会...