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- 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 8-8 模型泛化与岭回归
由于时间关系岭回归的底层实现在这个课程中不进行实现，这个课程的目的是让我们能够更加深入的理解这些机器学习算法背后的原理。 实际上我们自己实现的底层代码相较于sklearn为我们封装的方法来说比较简陋，sklearn封装的机器学习算法更加精度以及可靠。
1.4K20发布于 2020-01-14 - 来自专栏智能大数据分析
关联规则挖掘（二）
三、FP-增长算法 （一）算法的背景 Apriori算法存在以下两方面的不足： （1）产生大量的候选项集 例如，当事务数据库有104个频繁1-项集时， Apriori算法就需要产生多达107个候选2 -项集，即对存储空间要求会影响算法的执行效率。 例 8-8 假设FP-树中已有两条路径 null-a-b 和 null-b-c-d (图8-6(1))。 例 8-9 对表8-8所示的事务数据库 T ，假设最小支持数 MinS=2 ，试构造它的FP-树。 对于图8-8所示的FP-树，算法从头表 H=\{(a:8),(b:7),(c:6),(d:5),(e:3)\} 的最后，即支持数最小的项开始，依次选择一个项并构造该项的条件FP-树 (condition
49110编辑于 2025-01-22 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 练习8-8 移动字母
练习8-8 移动字母 本题要求编写函数，将输入字符串的前3个字符移到最后。
99720发布于 2020-09-15 - 来自专栏A周立SpringCloud
Zuul的高可用
图8-8 Zuul高可用架构图 如图8-8，Zuul客户端将请求发送到负载均衡器，负载均衡器将请求转发到其代理的其中一个Zuul节点。这样，就可以实现Zuul的高可用。
1.6K30发布于 2018-04-02 - 来自专栏IT技术圈（CSDN）
浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题8-8 判断回文字符串
习题8-8 判断回文字符串 本题要求编写函数，判断给定的一串字符是否为“回文”。所谓“回文”是指顺读和倒读都一样的字符串。如“XYZYX”和“xyzzyx”都是回文。
2K20发布于 2020-09-15 - 来自专栏愿天堂没有BUG（公众号同名）
大多数程序员都懂的java虚拟机：C1编译器从字节码到HIR
找到if_cmp*、goto、throw、return、tableswitch、lookupswitch这些可以改变控制流的字节码，将它们标记为leader字节码，并据此划分出基本块的边界，如代码清单8- 代码清单8-8 划分基本块，找出循环头 BlockListBuilder::BlockListBuilder(...){ set_entries(osr_bci); // 设置入口基本块，会特殊处理OSR
91920编辑于 2022-10-28 - 来自专栏技术分享
【算法】----BF算法&KMP算法
我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。
58110编辑于 2024-06-18 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
1.9K60发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】Adaboost 算法
小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么 ？ 2 Adaboost算法如何实现？ 是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法 如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。 下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程： 输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系 在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。 前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。 下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?
2.6K140发布于 2018-03-27 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】SVD算法
2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？ 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石 本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。
2K121发布于 2018-03-27 - 来自专栏从零开始的Code生活
LeetCode 1438. 绝对差不超过限制的最长连续子数组(滑动窗口)(双指针)
示例 1： 输入：nums = [8,2,4,7], limit = 4 输出：2 解释：所有子数组如下： [8] 最大绝对差 |8-8| = 0 <= 4. [8,2] 最大绝对差 |8-2| =
64030编辑于 2022-01-13 - 来自专栏用代码征服天下
算法——排序算法
基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序
1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏PPV课数据科学社区
【算法】PCA算法
小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？
2K40发布于 2018-04-18 - 来自专栏Super 前端
算法--分治算法
本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法 分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题 经典递归案例： 示例： 归并排序 详见：javascript排序算法 示例： 二分查找法（二分法） 二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。
89531发布于 2019-08-15 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】查找算法
查找算法 查找的定义 查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。 查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。 数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image- [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png )] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。
1K20编辑于 2023-05-13 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】xgboost算法
小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下： 输入：训练集 ? 输出：提升树 步骤： （1）初始化 （2） 对m=1,2,3……M a）计算残差 ?
2K90发布于 2018-03-27 - 来自专栏用代码征服天下
算法——查找算法
1、顺序查找： 定义： 顺序查找（Sequential Search） 又叫线性查找，是最基本的查找技术，它的查找过程是：从表中第一个（或最后一个）记录开始，逐个进行记录的关键字和给定值比较，若某个记录的关键字和给定值相等，则查找成功，找到所查的记录；如果直到最后一个（或第一个）记录，其关键字和给定值比较都不等时，则表中没有所查的记录，查找不成功。 代码： import java.util.Scanner; import org.junit.jupiter.api.Test; /** * 顺序查找
1.1K10编辑于 2022-05-09 - 来自专栏数据科学与人工智能
【算法】GBDT算法
小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？ GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。 分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别，但是由于样本输出不是连续的值，而是离散的类别，导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。 除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索，二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。 多元分类算法 多元GBDT要比二元GBDT复杂一些，对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。 由于GBDT的卓越性能，只要是研究机器学习都应该掌握这个算法，包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。
1.6K80发布于 2018-03-27 - 来自专栏半生瓜のblog
【算法】分治算法
分治算法 将一个规模为N的问题分解为k个较小的子问题，这些子问题遵循的处理方式就是互相独立且与原问题相同。 两部分组成： 分(divide):递归解决较小的问题。
66610编辑于 2023-05-13 - 来自专栏wujunmin
Power BI 表达指标升降10式
-10-10.001zm0 18.001c-4.411-.001-8-3.59-8-8 0-4.411 3.589-8 8-8.001 4.411.001 8 3.59 8 8.001s-3.589 8- 19.994c-4.412 0-8.001-3.589-8.001-8s3.589-8 8-8.001C16.411 3.994 20 7.583 20 11.994c-.001 4.411-3.59 8-
86620编辑于 2023-02-28
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