算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。
数据挖掘通常与计算机科学有关,并通过统计、在线分析处理、情报检索、机器学习、专家系统(依靠过去的经验法则)和模式识别等诸多方法来实现上述目标。
整理一份简单易懂的关于 JS 数据结构与算法 的笔记,设计模式包括单例模式、观察者模式、代理模式、装饰器模式、委托模式、原型模式。
包含了多种基于 JavaScript 的算法与数据结构。每种算法和数据结构都有自己的 README,包含相关说明和链接,以便进一步阅读 (还有 YouTube 视频) 。
参考文献:http://www.cnblogs.com/zhangchaoyang/articles/2182752.html(用了很多的图和思想) 博客园(华夏35度) 作者:Orisun 数据挖掘算法-Chameleon算法.百度文库 我的算法库:https://github.com/linyiqun/lyq-algorithms-lib(里面可能有你正想要的算法) 算法介绍 本篇文章讲述的还
参考资料:http://blog.csdn.net/b2b160/article/details/4680853/(冒昧的用了链接下的几张图) 百度百科:http://baike.baidu.com/link?url=FcwTBx_yPcD5DDEnN1FqvTkG4QNllkB7Yis6qFOL65wpn6EdT5LXFxUCmv4JlUfV3LUPHQGdYbGj8kHVs3GuaK 算法介绍
在本章中,我们将学习如何操作字典和表格。 让我们从词典开始 - q)d:`u`v`x`y`z! 9 18 27 36 45 /Creating a dictionary d q)/ key of this dictionary (d) is given by q)key d `u`v`x`y`z q)/and the value by q)value d 9 18
使用 Elo 评分系统 计算两个或两个以上对手之间的新评分。它需要一个预定义数组,并返回一个包含事后评级的数组。 数组应该从最高评分到最低评分排序(赢家 -> 失败者)。 使用指数 ** 操作符和数学运算符来计算预期分数(获胜几率),并计算每个对手的新评级。对每个对手计算新的评分。 循环评分,使用每个排列组合,以成对方式计算每个玩家的 Elo 评分。 忽略第二个参数,使用默认的 k-factor
Python3 实例 以下代码用于实现最小公倍数算法: 实例(Python 3.0+)# Filename : test.py # author by : www.runoob.com # 定义函数 def lcm(x, y): # 获取最大的数 if x > y: greater = x else: greater = y while(True): if((greater % x == 0) a
Python3 实例 以下代码用于实现最大公约数算法: 实例(Python 3.0+)# Filename : test.py # author by : www.runoob.com # 定义一个函数 def hcf(x, y): """该函数返回两个数的最大公约数""" # 获取最小值 if x > y: smaller = y else: smaller = x for i in range
KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法。 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点;输出为实例的类别,可以取多类。k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定。分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预
1.1 KNN 1.1.1 思想 计算离待分类点距离最近的 K 个已分类点,K 个点中出现最多点种类为待分类点的种类。 1.1.2 距离 常见距离有欧式距离和余弦距离。余弦距离可以消除量纲的影响。相关系数 2. 聚类算法 2.1 K-means 2.1.1 思想 2.1.1.1 模型训练 根据类别个数 N,初始化 N 个点,作为该类别的中点。 遍历其他点,计算距离最近的中心点,该中心点的类别为当前
介绍 HMAC介绍 HMAC,全称为“Hash Message Authentication Code”,中文名“散列消息鉴别码”,主要是利用哈希算法,以一个密钥和一个消息为输入,生成一个消息摘要作为输出。一般的,消息鉴别码用于验证传输于两个共 同享有一个密钥的单位之间的消息。HMAC 可以与任何迭代散列函数捆绑使用。MD5 和 SHA-1 就是这种散列函数。HMAC 还可以使用一个用于计算和确认
笔试11月初做的。然后11月中捞起来面试。一共两轮 第一轮,问简历上实习经历,再挑一个项目讲讲,讲讲multi-head attention, batch norm, dropout。最后两个答得不是很好。 最后问反馈:基础还不错,深度不够。 第二轮,一周之后接到电话,约二面。面试官说给我打了好几个... 主要人在美国,手机还不能双卡双待,之前阿里两个电话都没接到,直接给我挂了,麻,为啥留了邮箱不
10.21一面: 项目+追问+八股,八股好像就问了动态多态和静态多态,stl一些容器的底层实现和操作复杂度,最后反问 11.7二面(本来约的30号,有点事情改了时间): 要做ppt,正好之前小论文的展示视频做了ppt,直接稍加修改就拿来用了,讲ppt+根据项目提问和一些相关技术八股,剩下的就是随便聊天,包括工作地点和期望薪资之类的 笔试: 单选+多选+填空(几乎都是八股和给程序写结果那种),两道编