《算法岗》专题

感知机学习问题转化为求解损失函数的最优化问题，最优化的方法就是随机梯度下降法。 1. 学习算法的原始形式 给定一个训练数据集$$T={(x{(1)},y{(1)}),(x{(2)},y{(2)}),...,(x{(m)},y{(m)})}$$，其中，$$x{(i)}in X= Rn$$，$$y^{(i)}in Y=lbrace+1,-1rbrace$$，$$i=1,2,...,m$$，求参数$$w

你需要在这个练习中实现下面这三个哈希函数： FNV-1a 以创造者Glenn Fowler、Phong Vo 和 Landon Curt Noll的名字命名。这个算法产生合理的数值并且相当快。 Adler-32 以Mark Adler命名。一个比较糟糕的算法，但是由来已久并且适于学习。 DJB Hash 由Dan J. Bernstein (DJB)发明的哈希算法，但是难以找到这个算法的讨论。它非

我将想你介绍涉及到排序的两个算法，你可以用它们操作链表。我首先要警告你，如果你打算对数据排序，不要使用链表，它们对于排序十分麻烦，并且有更好的数据结构作为替代。我向你介绍这两种算法只是因为它们难以在链表上完成，并且让你思考如何高效操作它们。 为了编写这本书，我打算将算法放在两个不同的文件中，list_algos.h和list_algos.c，之后在list_algos_test.c中编写测试。现在

部分参考了《Think Python 2e 中译本 第二十一章：算法分析》 算法分析 (Analysis of algorithms) 是计算机科学的一个分支， 着重研究算法的性能， 特别是它们的运行时间和资源开销。见 http://en.wikipedia.org/wiki/Analysis_ofalgorithms 。 算法分析的实际目的是预测不同算法的性能，用于指导设计决策。 2008年美国

我们在前面的章节中看到，Java 提供了两种List接口的实现，ArrayList和LinkedList。对于一些应用，LinkedList更快；对于其他应用，ArrayList更快。 要确定对于特定的应用，哪一个更好，一种方法是尝试它们，并看看它们需要多长时间。这种称为“性能分析”的方法有一些问题： 在比较算法之前，你必须实现这两个算法。 结果可能取决于你使用什么样的计算机。一种算法可能在一台机

雪花算法 类型：SNOWFLAKE 可配置属性： 属性名称 数据类型 说明 默认值 worker-id (?) long 工作机器唯一标识 0 max-vibration-offset (?) int 最大抖动上限值，范围[0, 4096)。注：若使用此算法生成值作分片值，建议配置此属性。此算法在不同毫秒内所生成的 key 取模 2^n (2^n一般为分库或分表数) 之后结果总为 0 或 1。为防

10.5.2 算法分析实例 本节以本章介绍的若干算法为例来讨论对算法复杂性的分析。 搜索问题的两个算法 对于搜索问题，本章介绍了线性搜索和二分搜索两个算法。 线性搜索算法的思想是逐个检查列表成员，编码时可以用一个循环语句来实现。循环体 的执行次数取决于列表长度：如果列表长度为 n，则循环体最多执行 n 次。因此，如果列表 长度增大一倍，则循环次数最多增加一倍，算法执行的步数或实际运行时间最多增加一

标准库的算法部分进行了如下改进：新增了一些算法函数；通过新语言特性改善了一些算法实现并且更易于使用。下面分别来看一些例子： 新算法: bool all_of(Iter first, Iter last, Pred pred); bool any_of(Iter first, Iter last, Pred pred); bool none_of(Iter first, Iter last, Pre

本书围绕大学生计算机算法，收集和整理了比较常见的算法与数据结构写成。借鉴了一些经典的算法书籍，和互联网上的资料。本书通过数学公式和图画的方式来描述算法，并配备源码实现、测试用例，以及一些在Online Judge网站上的题目，来帮助读者真正理解算法。

数据结构是存储数据的编程方式，因此可以有效地使用数据。 几乎每个企业应用程序都以一种或另一种方式使用各种类型的数据结构。

介绍 imi 框架的雪花算法生成组件 Github: https://github.com/imiphp/imi-snowflake Composer 本项目可以使用composer安装，遵循psr-4自动加载规则，在你的 composer.json 中加入下面的内容: { "require": { "imiphp/imi-snowflake": "~1.0" }

前言 最近的几个月一直在研究和学习各种经典的DM，机器学习的相关算法，收获还是挺多的，另外还整了一个DM算法库，集成了很多数据挖掘算法，放在了我的github上，博友的热度超出我的想象，有很多人给我点了star，在此感谢各大博友们，我将会继续更新我的DM算法库。也许这些算法还不能直接拿来用，但是可以给你提供思路，或变变数据的输入格式就能用了。好，扯得有点远了，现在说正题，本篇文章重新回到讲述Apr

参开资料：http://blog.csdn.net/haidao2009/article/details/7514787 更多挖掘算法：https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 在介绍AdaBoost算法之前，需要了解一个类似的算法，装袋算法(bagging)，bagging是一种提高分类准确率的算法，通过给定组合投票的方式，获得最优解。

参考资料： http://blog.csdn.net/zouxy09/article/details/8537620 http://www.cnblogs.com/jerrylead/archive/2011/04/06/2006936.html 我的数据挖掘算法代码实现： https://github.com/linyiqun/DataMiningAlgorithm 介绍 em算法是一种迭代算法

Lucene默认的打分算法 当谈论到查询的相关性，很重要的一件事就是对于给定的查询语句，如何计算文档得分。首先要弄清楚的是文档得分是什么。文档得分是一个用来描述查询语句和文档之间匹配程度的变量。在本节，我们将学习Lucene默认的打分机制：TF/IDF(term frequency/inverse document frequecy)算法，以及它是如何对相关文档进行打分排序。理解默认的打分算法对设