js 十大经典算法排序总结对比

一张图概括: 主流排序算法概览 名词解释: n: 数据规模k:“桶”的个数In-place: 占用常数内存,不占用额外内存Out-place: 占用额外内存稳定性:排序后2个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同 冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序须知: 作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样,每次都在第一页第一位,所以最熟悉...冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个flag,当在一趟序列遍历中元素没有发生交换,则证明该序列已经有序.但这

Damonare 20小时前 十大经典算法总结(JavaScript描述) 前言 读者自行尝试可以想看源码戳这,博主在github建了个库,欢迎star.读者可以Clone下来本地尝试.此博文配合源码体验更棒哦~~~ 个人博客:Damonare的个人博客 原文地址:十大经典算法总结 这世界上总存在着那么一些看似相似但有完全不同的东西,比如雷锋和雷峰塔,小平和小平头,玛丽和马里奥,Java和javascript.... 当年javascript为了抱Java大腿恬不知耻的让自己变成了Java的干儿

一. C4.5  C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3 算法.   C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导

国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 早前评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的18种算法,实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响. 1.C4.5 C4.5算法是机

国际权威的学术组织 ICDM (the IEEE International Conference on Data Mining)曾评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5,k-Means,SVM,Apriori,EM,PageRank,AdaBoost,kNN,Naive Bayes和CART.其实不仅仅是选中的十大算法,参加评选的18种算法,随便拿出一种来都可以称得上是经典算法,它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响. 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,

译者:July   二零一一年一月十五日 ----------------------------------------- 参考文献:国际权威的学术组织ICDM,于06年12月年评选出的数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART.==============博主说明:1.原文献非最新文章,只是本人向来对算法比较敏感.感兴趣,便把原文细看了下,翻译过程中

背景: top10算法的前期背景是吴教授在香港做了一个关于数据挖掘top10挑战的一个报告,会后有一名内地的教授提出了一个类似的想法.吴教授觉得非常好,开始着手解决这个事情.找了一系列的大牛(都是数据挖掘的大牛),都觉得想法很好,但是都不愿自己干.原因估计有一下几种:1.确实很忙2.得罪人3.一系列工作很繁琐等等.最后和明尼苏达大学的Vipin Kumar教授一起把这件事情承担下来.先是请数据挖掘领域获过kdd和icdm大奖的十四个牛人提名候选,其中一人因为确实很忙,正从ibm转行到微软,吴教授

以下就是从参加评选的18种候选算法中,最终决选出来的十大经典算法: 一.C4.5C4.5,是机器学习算法中的一个分类决策树算法,它是决策树(决策树也就是做决策的节点间的组织方式像一棵树,其实是一个倒树)核心算法,ID3的改进算法,所以基本上了解了一半决策树构造方法就能构造它.决策树构造方法其实就是每次选择一个好的特征以及分裂点作为当前节点的分类条件. C4.5相比于ID3改进的地方有:1.用信息增益率来选择属性.ID3选择属性用的是子树的信息增益,这里可以用很多方法来定义信息,ID3使用的是熵(

算法一:快速排序算法 快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法.在平均状况下,排序n个项目要Ο(nlogn)次比较.在最坏状况下则需要Ο(n2)次比较,但这种状况并不常见.事实上,快速排序通常明显比其他Ο(nlogn)算法更快,因为它的内部循环(innerloop)可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来. 快速排序使用分治法(Divideandconquer)策略来把一个串行(list)分为两个子串行(sub-lists). 算法步骤: 1.从数列中挑出一个元素,称为“基准”(pivot),