主要内容:什么是分类问题?,Logistic回归算法我们知道有监督学习分为“回归问题”和“分类问题”,前面我们已经认识了什么是“回归问题”,从本节开始我们将讲解“分类问题”的相关算法。在介绍具体的算法前,我们先聊聊到底什么是分类问题。 什么是分类问题? 其实想要理解“分类”问题非常的简单,我们不妨拿最简单的“垃圾分类处理”的过程来认识一下这个词。现在考虑以下场景: 小明拎着两个垃圾袋出门倒垃圾,等走到垃圾回收站的时候,小明发现摆放着两个垃圾桶,上面
主要内容:普里姆算法的具体实现了解了什么是 最小生成树后,本节为您讲解如何用普里姆(prim)算法查找连通网(带权的连通图)中的最小生成树。 普里姆算法查找最小生成树的过程,采用了贪心算法的思想。对于包含 N 个顶点的连通网,普里姆算法每次从连通网中找出一个权值最小的边,这样的操作重复 N-1 次,由 N-1 条权值最小的边组成的生成树就是最小生成树。 那么,如何找出 N-1 条权值最小的边呢?普里姆算法的实现思路是: 将连通
主要内容:桶排序算法的实现思路,桶排序算法的具体实现桶排序(又称箱排序)是一种基于分治思想、效率很高的排序算法,理想情况下对应的时间复杂度为 O(n)。 接下来,我们系统地学习一下桶排序算法。 桶排序算法的实现思路 假设一种场景,对 {5, 2, 1, 4, 3} 进行升序排序,桶排序算法的实现思路是: 准备 5 个桶,从 1~5 对它们进行编号; 将待排序序列的各个元素放置到相同编号的桶中; 从 1 号桶开始,依次获取桶中放置的元素,得到的就是一
主要内容:算法是什么,伪代码描述算法要想成为一名合格的程序员,除了至少掌握一门编程语言,更重要的是多动手实践,积累足够的代码量,提升自己“遇到问题,解决问题”的能力。任何一门编程语言的学习,本质就是学习它规定的语法,整个过程只能死记硬背,几乎没有捷径。但是,提高“解决问题”的能力是有捷径可寻的,比如掌握一些算法。 提到“算法”,很多人都觉得它高深莫测、晦涩难懂。事实上的确存在一些算法,学员必须具备优秀的数学基础和编程能力才能驾驭。但
程序调用自身的编程技巧称为递归(recursion),它做为一种算法在程序设计语言中广泛应用。 Java 支持递归,在 Java 编程中,递归是允许方法调用自身调用的属性。调用自身的方法称为是递归的。 递归的典型例子是数字的阶乘。数字 N 的阶乘是 1 到 N 之间所有整数的乘积。例如 3 的阶乘就是 1×2×3。下面的程序使用递归来计算数字的阶乘。 该程序产生的输出如下所示: 3的阶乘是 6 4
我正试图为一个双人8×8棋盘游戏创造一个人工智能对手。经过研究,我发现极大极小算法足够方便地完成这项工作。我创造的人工智能对手将与另一个人工智能对手或人类对战。 我对理解最小最大值算法有疑问。 我试图只创建一个AI对手,但在网络上找到的解释说我需要为两个玩家(最小玩家和最大玩家)编写代码,正如我从下面的伪代码中了解的那样。 我可以进一步理解,最大玩家将是我将要开发的AI,最小玩家是对手。 我的问题
我正在使用来调度多个java作业。我想知道在以下情况下会发生什么: 如果我在使用, 运行命令,长首字母延迟,长周期,时间单位 用于调度5个线程池大小为1的作业 p1-5(以分钟为单位的执行间隔) p2-5 p3-5 p4-7 p5-10 5分钟后,p1、p2和p3将激活争用。 将作业分配给一个可用线程使用什么算法?他们会以循环方式分配吗? 现在在第7分钟,假设p1和p2完成,p4变为活动状态,但p
主要内容:Nelder–Mead单纯形算法, 最小二乘,求根包提供了几种常用的优化算法。 该模块包含以下几个方面 - 使用各种算法(例如BFGS,Nelder-Mead单纯形,牛顿共轭梯度,COBYLA或SLSQP)的无约束和约束最小化多元标量函数() 全局(蛮力)优化程序(例如,,) 最小二乘最小化()和曲线拟合()算法 标量单变量函数最小化()和根查找() 使用多种算法(例如,Powell,Levenberg-Marquardt混合或Newton-Kr
先来先服务(FCFS, First Come First Serve) 短作业优先(SJF, Shortest Job First) 最高优先权调度(Priority Scheduling) 时间片轮转(RR, Round Robin) 多级反馈队列调度(multilevel feedback queue scheduling) 常见的调度算法总结:http://www.jianshu.com/p
前言 算法主要包括: 1、排序 排序一定要准备。 2、堆栈、队列、链表 队列和链表可以不准备,但是堆栈一定要准备。 一个小技巧:JS的数组本身就具备堆栈和队列的特性。比如:top、push、shift、unshift这四个api,本身就帮我们实现了堆栈和队列。 堆栈:先进后出。 3、递归 递归是一定不能偷懒的。算法比较难的时候,一般要用到递归。 4、波兰式和逆波兰式 总结: 比如阿里,如果基础题答
梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。 1 批量梯度下降算法 假设h(theta)是要拟合的函数,J(theta)是损失函数,这里theta是要迭代求解的值。这两个函数的公式如下,其中m是训练集的记录条数,j是参数的个数: 梯度下降法目的就是求出使损失函数最小时的theta。批量梯度下降的求解思路如下: 对损失函数求th
前言 初级实现 1. 链表实现无序符号表 2. 二分查找实现有序符号表 二叉查找树 1. get() 2. put() 3. 分析 4. floor() 5. rank() 6. min() 7. deleteMin() 8. delete() 9. keys() 10. 分析 2-3 查找树 1. 插入操作 2. 性质 红黑树 1. 左旋转 2. 右旋转 3. 颜色转换 4. 插入 5. 分析
算法分析 排序 并查集 栈和队列 符号表 其它 参考资料 Sedgewick, Robert, and Kevin Wayne. Algorithms. Addison-Wesley Professional, 2011.
前言 Quick Find Quick Union 加权 Quick Union 路径压缩的加权 Quick Union 比较 前言 用于解决动态连通性问题,能动态连接两个点,并且判断两个点是否连通。 方法 描述 UF(int N) 构造一个大小为 N 的并查集 void union(int p, int q) 连接 p 和 q 节点 int find(int p) 查找 p 所在的连通分量编号
本文向大家介绍Dijkstra的Java算法,包括了Dijkstra的Java算法的使用技巧和注意事项,需要的朋友参考一下 Dijkstra的算法是一种用于在加权图中的节点之间找到最短路径的算法。创建图形时,我们将使用新的addEdge和addDirectedEdge方法向边缘添加权重。让我们看看这个算法是如何工作的- 创建一个距离集合,并将除源节点以外的所有顶点距离设置为无穷大。 当距离为0时,