《算法工程师》专题

1.算法简介 AP(Affinity Propagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类

DEFLATE 是同时使用了哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法的一个无损数据压缩算法，是一种压缩数据流的算法。任何需要流式压缩的地方都可以用。目前 zip 压缩文件默认使用的就是该算法。 关于算法的原理，以及 哈夫曼编码（Huffman Coding）与 LZ77 算法，感兴趣的读者可以查询相关资料，这里推荐 GZIP压缩原理分析——第五章 Deflate算法详解 序列文

该包实现了四种基本排序算法：插入排序、归并排序、堆排序和快速排序。 但是这四种排序方法是不公开的，它们只被用于sort包内部使用。所以在对数据集合排序时不必考虑应当选择哪一种排序方法，只要实现了sort.Interface定义的三个方法：获取数据集合长度的Len()方法、比较两个元素大小的Less()方法和交换两个元素位置的Swap()方法，就可以顺利对数据集合进行排序。sort包会根据实际数据自

轮询算法 类型：ROUND_ROBIN 可配置属性：无 随机访问算法 类型：RANDOM 可配置属性：无

问题 你想计算出 Fibonacci 数列中的数值 N ，但需迅速地算出结果。 解决方案 下面的方案（仍有需改进的地方）最初在 Robin Houston 的博客上被提出来。 这里给出一些关于该算法和改进方法的链接： http://bosker.wordpress.com/2011/04/29/the-worst-algorithm-in-the-world/ http://www.math.ru

10.5.1 算法复杂度 为了回答上述问题，首先要明确如何衡量算法的好坏。以搜索问题为例，线性搜索算法 直接了当，易设计易实现，这算不算“好”？而二分搜索算法虽然设计实现稍难一些，但因 无需检查每一个数据而大大提高了搜索效率，这又算不算“好”？ 在解决数学问题时，不论是证明定理还是计算表达式，只要证明过程正确、计算结果精 确，问题就可以认为成功地解决了，即正确性、精确性是评价数学解法好坏的标准。而

Reference 【必读】An overview of gradient descent optimization algorithms - Sebastian Ruder 梯度下降 ../数学/梯度下降法 梯度下降是一种优化算法，通过迭代的方式寻找模型的最优参数； 所谓最优参数指的是使目标函数达到最小值时的参数； 当目标函数是凸函数时，梯度下降的解是全局最优解；但在一般情况下，梯度下降无法保证

Index 基本遵从《统计学习方法》一书中的符号表示。 除特别说明，默认w为行向量，x为列向量，以避免在wx 中使用转置符号；但有些公式为了更清晰区分向量与标量，依然会使用^T的上标，注意区分。 输入实例x的特征向量记为： 注意：x_i 和 x^(i) 含义不同，前者表示训练集中第 i 个实例，后者表示特征向量中的第 i 个分量；因此，通常记训练集为： 特征向量用小n表示维数，训练集用大N表示个数

一、我们先回顾下SVM问题。 A、线性可分问题 1、SVM基本原理： SVM使用一种非线性映射，把原训练数据映射到较高的维。在新的维上，搜索最佳分离超平面，两个类的数据总可以被超平面分开。 2、问题的提出： 3、如何选取最优的划分直线f(x)呢？ 4、求解：凸二次规划 建立拉格朗日函数： 求偏导数： B、线性不可分问题 1、核函数 如下图：横轴上端点a和b之间红色部分里的所有点定为正类，两边的黑色

正如主要章节中所解释的，Objective-C指针是一个地址，它是一个数值。 因此，您可以像对数值一样对指针执行算术运算。 可以在指针上使用四个算术运算符:++， - ，+和 - 要理解指针运算，让我们考虑ptr是一个整数指针，它指向地址1000.假设32位整数，让我们对指针执行以下算术运算 - ptr++ 现在，在上述操作之后， ptr将指向位置1004，因为每次ptr递增时，它将指向下一个整

数据挖掘 18 大算法实现以及其他相关经典 DM 算法，BIRCH 算法本身上属于一种聚类算法，不过他克服了一些 K-Means 算法的缺点。

亲爱的读者，这些Data Structures & Algorithms Interview Questions专门设计用于让您熟悉在面试Data Structures & Algorithms时可能遇到的问题的本质。 根据我的经验，好的面试官在你的面试中几乎不打算问任何特定的问题，通常问题从这个主题的一些基本概念开始，然后他们继续基于进一步的讨论和你回答的内容: 什么是数据结构？ 数据结构是一种

Prim用于查找最小成本生成树的算法（如Kruskal算法）使用贪婪方法。 Prim的算法与shortest path first算法共享相似性。 与Kruskal算法相比，Prim的算法将节点视为单个树，并继续从给定图形向生成树添加新节点。 为了与Kruskal的算法形成对比并更好地理解Prim算法，我们将使用相同的例子 - 第1步 - 删除所有循环和平行边缘 从给定图中删除所有循环和平行边。

Kruskal用于查找最小成本生成树的算法使用贪婪方法。 此算法将图形视为森林，将每个节点视为单个树。 树仅连接到另一个树，并且仅当它在所有可用选项中具有最低成本且不违反MST属性时。 要了解Kruskal的算法，让我们考虑以下示例 - 步骤1 - 删除所有循环和平行边缘 从给定图中删除所有循环和平行边。 如果是平行边缘，请保留成本最低的一个并删除所有其他边缘。 步骤2 - 按重量增加的顺序排列所

排序是指以特定格式排列数据。 排序算法指定按特定顺序排列数据的方式。 最常见的订单是按数字或字典顺序排列的。 排序的重要性在于，如果数据以排序的方式存储，则数据搜索可以被优化到非常高的水平。 排序还用于以更易读的格式表示数据。 以下是在现实场景中排序的一些示例 - Telephone Directory - 电话簿存储按姓名分类的人的电话号码，以便可以轻松搜索姓名。 Dictionary - 字典