算法-常用算法

摘要: 摘要: 摘要: 技术在于交流.沟通,本文为博主原创文章转载请注明出处并保持作品的完整性 介绍11种STL标准库的算法,从这11种算法中总结一下算法的基本使用 1.accumulate() 累加 2.for_each() for一段区间 做你指定的行为 3.replace(), replace_if(), replace_copy() 替换函数 4.count(), count_if() 计数 5.find() 查找 6.sort() 排序 7.binary_search()查看元素是否在

http://www.cnblogs.com/steven_oyj/archive/2010/05/22/1741370.html 分治算法 一.基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.字面上的解释是"分而治之",就是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--直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)-- 任何一个可以用计

推荐系统中常用算法 以及优点缺点对比 在 推荐系统简介中,我们给出了推荐系统的一般框架.很明显,推荐方法是整个推荐系统中最核心.最关键的部分,很大程度上决定了推荐系统性能的优劣.目前,主要的推荐方法包括:基于内容推荐.协同过滤推荐.基于关联规则推荐.基于效用推荐.基于知识推荐和组合推荐. 一.基于内容推荐 基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是信息过滤技术的延续与发展,它是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机 器

2算法部分主要由头文件<algorithm>,<numeric>和<functional>组成. 2<algorithm>是所有STL头文件中最大的一个,其中常用到的功能范围涉及到比较.交换.查找.遍历操作.复制.修改.反转.排序.合并等等. 2<numeric>体积很小,只包括几个在序列上面进行简单数学运算的模板函数,包括加法和乘法在序列上的一些操作. 2<functional>中则定义了一些模板类,用以声明函数对象. 2STL提供

在本文中,我将提供两种分类机器学习算法的方法.一是根据学习方式分类,二是根据类似的形式或功能分类.这两种方法都很有用,不过,本文将侧重后者,也就是根据类似的形式或功能分类.在阅读完本文以后,你将会对监督学习中最受欢迎的机器学习算法,以及它们彼此之间的关系有一个比较深刻的了解. 下面是一张算法思维导图,点击放大查看. 从学习方式分类 算法对一个问题建模的方式很多,可以基于经历.环境,或者任何我们称之为输入数据的东西.机器学习和人工智能的教科书通常会让你首先考虑算法能够采用什么方式学习.实际上,算法

Referred from http://blog.csdn.net/yapian8/article/details/28240973 分治算法 一.基本概念 在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法.字面上的解释是“分而治之”,就是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……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并.这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)…… 任何一个可以用计算机求

特征选择的一般过程: 1.生成子集:搜索特征子集,为评价函数提供特征子集 2.评价函数:评价特征子集的好坏 3.停止准则:与评价函数相关,一般是阈值,评价函数达到一定标准后就可停止搜索 4.验证过程:在验证数据集上验证选出来的特征子集的有效性 1.生成子集 搜索算法有 完全搜索.启发式搜索.随机搜索 三大类. (1)完全搜索 <1>宽搜(Breadth First Search):时间复杂度高,不实用 <2>分支界限搜索(Branch and Bound):其实就是宽搜加上深度的限

苹果的WWDC ,除了发布了os x 10.10 和IOS8 外,还推出了Swift.详细点击这里 代码总体风格有点像Java,也有点像javascript. 下面给出一些代码段(来自苹果官方手册): println("Hello, world") "var myVariable = 42 myVariable = 50 let myConstant = 42" 摘录来自: Apple Inc. "The Swift Programming Languag

轻松看懂机器学习十大常用算法 通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题. 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普. 以后有时间再对单个算法做深入地解析. 今天的算法如下: 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过