《算法图解》代码实现和改进请随意观看表演二分查找数组和链表递归递归条件和基线条件快速排序散列表广度优先搜索狄克斯特拉算法贪婪算法二分查找def bin_search(list,item):
low = 0
high = len(list) - 1
while low<=high:
mid = (low+high)//2 #得到中间值
用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python代码。目录一、线性回归1、代价函数2、梯度下降算法3、均值归一化4、最终运行结果5、使用scikit-learn库中的线性模型实现二、逻辑回
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2022-05-11 20:12:32
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# 如何用P值评估机器学习算法
在机器学习的过程中，模型评估是一个不可或缺的环节。常见的评估指标包括准确率、召回率、F1-score等，然而，使用统计学的`P值`作为评估指标，可以为我们提供更进一步的理解。本文将具体介绍如何将`P值`应用于机器学习算法的评估，并通过代码示例解决一个实际问题。
## 什么是P值？
在统计学中，`P值`是用来衡量观察数据与零假设（通常是某种假设或结果的无效性）相
# 用C语言实现机器学习算法
机器学习是当前人工智能领域的热点之一，通过训练数据让计算机学习并提升自身的能力。在这篇文章中，我们将探讨如何使用C语言实现一个简单的机器学习算法来解决一个实际问题。
## 问题背景
我们将考虑一个简单的分类问题：根据花瓣和花萼的长度和宽度来分类鸢尾花的品种。我们将使用一个经典的机器学习算法——K近邻（K-Nearest Neighbors）来解决这个问题。
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最近在做销售量预测模型相关的项目，重新拾起时间序列算法，包括AR（自回归模型）、MA（移动平均模型）、ARIMA（差分回归移动平均模型）等。综合预测效果想要特别记录时间序列中的Prophet算法，操作简单，效果显著。一、算法简介Prophet是Facebook开源的python预测库，是工业级应用算法，并不是说在模型原理上相对于ARIMA模型有更好的突破，而是从模型使用体验上有所提升。即使没有统计
深度学习常见算法的介绍好书推荐深度学习算法实践.pdf:http://www.notescloud.top/cloudSearch/detail?id=2355很多人都有误解，以为深度学习比机器学习先进。其实深度学习是机器学习的一个分支。可以理解为具有多层结构的模型。具体的话，深度学习是机器学习中的具有深层结构的神经网络算法，即机器学习>神经网络算法>深度神经网络（深度学习）。
关于深
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2023-06-02 19:50:26
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弱人工智能近几年取得了重大突破，悄然间已经成为每个人生活中必不可少的一部分。以我们的智能手机为例，看看到底蕴藏着多少人工智能的神奇魔术。下图是一部典型的iPhone手机上安装的一些常见应用程序，可能很多人都猜不到，人工智能技术已经是手机上很多应用程序的核心驱动力。图1 iPhone手机上的相关应用苹果Siri、百度度秘、微软小冰等智能助理类应用，正试图颠覆你和手机交流的根本方式，将手机变
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2023-09-03 15:48:38
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1. 贝叶斯2. 朴素贝叶斯http://blog.csdn.net/amds123/article/details/70173402 分类问题可做如下定义：已知集合和，确定映射规则y = f(x)，使得任意有且仅有一个,使得成立。其中C叫做类别集合，其中每一个元素是一个类别，而I叫做项集合（特征集合），其中每一个元素是一个待分类项，f叫做分类器。分类算法的任务就是构造分类器f。为什么需要假设特征
原创
2017-07-23 11:58:50
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监督(supervised)分类(classification)1.knn(k Nearest Neighbors)算法： 关
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2023-06-08 16:28:06
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监督学习KNN K近邻算法def classify0(inX, dataSet, labels, k): dataSetSize = dataSet.shape[0] diffMat = tile(inX, (dataSetSize,1)) - dataSet sqDiffMat = diffMat**2
原创
2016-08-01 15:57:28
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http://course.baidu.com/view/04fdc0202f60ddccda38a0b5.htmlhttp://rec-sys.net/forum.php?mod=viewthread&tid=381&extra=http://www.philippe-fournier-viger...
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2015-04-01 16:31:00
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https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/433855
原创
2022-11-17 05:36:40
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文章目录前言一、拟合算法？二、问题引入1.示例最小二乘法的解释最小二乘法数学推导画出拟合曲线三、评价拟合曲线拟合优度线性函数总结 前言此系列文章主要记录在学习数学建模过程中的知识点和自己的理解，如果出错请多多指正。 学习的教材和资源主要来源与清风的讲解视频，想全面了解可移步清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab等软件教学一、拟合算法？拟合问题的目标是寻求一个函数（曲线），使
越高，想要在求职者中脱颖而出，起步自然非常重要。 我和小伙伴们一起研讨了 2019 年校招的一些算法面试，有些是亲自经历的，也有伙伴分享的。总结了在所做过的项目中大家应该能牢记于心的点、在机器学习算法、数据结构和代码中出现频率最高的问
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2019-01-16 08:17:00
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一、分类算法（一）贝叶斯 （二）决策树ID3、C4.5（C5.0）、CART、PUBLIC、SLIQ和SPRINT（三）神经网络 （四）
原创
2023-03-22 16:20:53
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集成学习通过建立几个模型来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成组合预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
原创
2023-01-15 06:57:35
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机器学习算法在识别参数方面起着至关重要的作用。通过对数据的学习和分析，算法可以自动识别最优的参数设置，以提高模型的准确性和性能。在本文中，我们将探讨一个实际问题，并展示机器学习算法如何识别参数来解决这个问题。
问题描述：
假设我们有一个数据集，其中包含房屋的各种特征（如面积、卧室数量、浴室数量等）以及其对应的价格。我们希望通过机器学习算法来建立一个模型，可以根据房屋的特征预测其价格。
解决方案
人工智能（AI）高级算法来进行雷达信号分析和处理
原创
2023-05-04 18:20:18
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给我们说说，什么样的算法适合解决什么样的问题？”咖哥回答 ：“这很值得说一说。没有任何一种机器学习算法，能够做到针对任何数据集都是最佳的。通常，拿到一个具体的数据集后，会根据一系列的考量因素进行评估。这些因素包括 ：要解决的问题的性质、数据集大小、数据集特征、有无标签等。有了这些信息后，再来寻找适宜的算法。”让我们从下页这张 Sklearn
原创
2022-05-01 16:54:46
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# 优化机器学习算法的方法
## 引言
机器学习算法在解决实际问题中起着至关重要的作用，但有时候算法的性能并不理想，需要进行优化。本文将介绍如何对机器学习算法进行优化，并通过一个示例来说明优化的过程。
## 方法
### 1. 特征工程
特征工程是优化机器学习算法的关键步骤。通过合理选择、构造和转换特征，可以提升算法的性能。常见的特征工程方法包括标准化、归一化、特征选择等。
### 2. 超
