一、分治法:分解,求解,合并Divide-and-Conquer分治算法常用的实现方法是递归。因为分治就是将大问题不断划分成小问题,递归的解决小问题,再合并小问题的解就可以得到问题的解。问题有:(1)二分搜索(2)大整数乘法(3)Strassen矩阵乘法(4)棋盘覆盖(5)合并排序(6)快速排序(7)线性时间选择(8)最接近点对问题(9)循环赛日程表 二、动态规划动态规划算法常用于求解最            
                
         
            
            
            
            # Python算法案例入门指南
## 简介
在这篇文章中,我将向你介绍如何实现Python算法案例。作为一名经验丰富的开发者,我将帮助你理解整个流程,并提供每一步所需的代码。
## 流程概述
下面是实现Python算法案例的整个流程:
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 确定算法案例的目标和要解决的问题 |
| 步骤二 | 收集和准备数据 |
| 步骤三            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-11-05 05:13:09
                            
                                43阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            # PyTorch 算法案例:构建简单的神经网络
PyTorch 是一个强大的深度学习框架,因其灵活性和易用性而广受欢迎。本文将通过一个简单的神经网络示例,展示如何使用 PyTorch 进行机器学习。我们将使用一个经典的MNIST手写数字识别数据集,建立一个简单的全连接神经网络,完成分类任务。
## 环境准备
首先,确保你已经安装了 PyTorch。可以通过以下命令安装:
```bash            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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                                67阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            ## NLP算法案例实现指南
### 1. 概述
尽管NLP(自然语言处理)算法在近年来取得了显著的进展,但对于刚入行的小白来说,可能还是会感到迷茫。本文将指导你如何实现一个NLP算法案例,从而帮助你入门NLP领域。
### 2. 实现流程
下面是整个实现过程的流程图:
```mermaid
journey
    title NLP算法案例实现流程
    section 数据准备            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
                            2023-08-30 11:39:05
                            
                                49阅读
                            
                                                                             
                 
                
                             
         
            
            
            
            文章目录前言一、关于算法的相关介绍层次聚类、组平均本题算法中心逻辑二、核心内容1、数据集介绍2、核心代码3、完整项目结语 前言题目要求:任选语言(本文选择Python)自实现基于组平均的AGNES算法支持多维数组采用欧氏距离先上效果图,(项目链接在文章最后):提示:以下是本篇文章正文内容一、关于算法的相关介绍AGNES(Agglomerative Nesting)是一种典型的凝聚型层次聚类算法层            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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                                97阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            # 如何实现一个简单的 Java 算法案例
当你刚入行进行开发时,学习算法和数据结构是非常重要的一步。本文将带领你实现一个简单的 Java 算法案例——计算数组中最大值的算法。通过这个例子,你将学习到开发的基本流程,以及如何用 Java 编写一个简单的算法。
## 算法实现流程
下面是实现该算法的基本流程:
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1    | 定义一个            
                
         
            
            
            
                    
        数据挖掘作为一门新兴的多学科交叉应用技术,正在各行各业的决策支持活动中扮演着越来越重要的角色。数据挖掘概念的定义描述有若干版本,本文采用的是一个普遍接受的定义:数据挖掘,又称为数据库中的知识发现(KDD),它是一个从大量数据中抽取出未知的、有价值的模式或规律等知识的复杂过程。一个完整的数据挖掘过程主要包含数据选择、数据预处理、数据挖掘以及知识的表达和解释几个步骤。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-08-15 16:36:24
                            
                                137阅读
                            
                                                                             
                 
                
                                
                     
                                    
                             
         
            
            
            
            一、递归练习(斐波那契数列) 不死神兔 故事得从西元1202年说起,话说有一位意大利青年,名叫斐波那契。 在他的一部著作中提出了一个有趣的问题:假设一对刚出生的小兔一个月后就能长成大兔,再过一个月就能生下一对小兔,并且此后每个月都生一对小兔,一年内没有发生死亡, 问:一对刚出生...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            与前文介绍的DBSCAN聚类算法类似,AGNES算法也属于无监督的数据分类算法。更细地划分,该算法属于自底向上的层次聚类算法。该算法的核心思路是,首先设定一个期望的分类数目n,一开始把每个数据样本都分别看成一个类,然后计算所有类之间两两的距离,找出距离最短的两个类,并把这两个类合并为一个类,到此则总类数减1。接着再重复上述过程:计算所有类之间两两的距离,找出距离最短的两个类,并把这两个类合并为一个            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
                            2023-07-09 20:59:14
                            
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            AGNES(AGglomerative NESting 的简写)是一种采用自底向上聚合策略的层次聚类算法。【工作过程】:先将数据集中的每个样本看作一个初始聚类簇;然后在算法运行的每一步中找出距离最近的两个聚类簇进行合并;步骤(2)不断重复,直至达到预设的聚类簇的个数。【关键】:如何计算聚类簇之间的距离。实际上,每个簇是一个样本集合,因此,只需采用关于集合的某种距离即可。 显然,最小距离由两个簇的最            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn.cluster import DBSCANdataS = np.genfromtxt('testSet.txt')plt.scatter(dataS[:,0],dataS[:,1])plt.show()#建立模型            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            案例:第一步:使用sklearn的make_moons生成如下数据,要求使用合适的聚类算法DBSCAN算法进行聚类分类,选择合适的参数eps,min_samples            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            随着数据库容量的增大,重复访问数据库导致性能低下,为减少数据库的扫描次数以及候选集空间占用引入两个算法:Close算法:一、Close算法Close算法的思想:一个频繁闭合项目集的所有闭合子集一定是频繁的,一个非频繁项目集的所有闭合超集一定是非频繁的。我的想法是这样的,给出例子的同时引出定理定义。例:给出样本数据库。最小支持数为3.TIDItemset1A,B,C,D2B,C,E3A,B,C,E4            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            **Python分类算法案例**
## 1. 前言
分类算法是机器学习中的重要部分,广泛应用于数据挖掘、图像识别、自然语言处理等领域。Python作为一种简洁、易读的编程语言,提供了丰富的库和工具,支持各种分类算法的实现和应用。
本文将以一个简单的示例来介绍Python中的分类算法。我们将使用一个经典的鸢尾花数据集,通过构建一个分类器,来预测鸢尾花的类别。
## 2. 数据集介绍
鸢尾花            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            基本上是从昨天开始吧,着手复杂网络的GN算法,整个过程包括从GML文件中提取邻接矩阵数据,GN算法的实现,模块度的计算。(1)GML文件的读取。做GN的时候首次知道GML(Graph Model Language),GML (GraphModelling Language): There are many different programs that workwith graphs but al            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            Bayes分类算法简介概率论的公式一个小例子算法的思想呈上代码贝叶斯公式的简介 在这里p(x | y)表示在y事件发生时,x事件发生的概率。一个小例子NameGenderHeightClass张三F1.68Medium李四M1.0Short王五M1.9Tall赵六M1.2Short分类算法的目的在于给出了以上面的一些例子作为训练集,按Class将每一个条目分类,训练集里的条目是分好类的,我们根据它            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用Python实现的所有算法排序算法冒泡排序       冒泡排序,称为下沉排序,是一种简单的排序算法,它反复遍历要排序的列表,比较每对相邻的项目,如果它们的顺序错误则交换它们。重复传递列表,直到不需要交换,这表明列表已排序。属性最差情况表现O(n 2)最佳案例表现O(n)平均案例表现O(n 2)桶            桶排序是一种排序算法,它通过将数组元素分配到多个存储区来工作。然后,使用不同            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            程序39】
题目:字符串排序。import java.util.*;
public class test{
    public static void main(String[] args){
        ArrayList list=new ArrayList();
        list.add("010101");
        list.add("010003");
                 
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            1.冒泡排序冒泡算法的主要逻辑是,假设有N个数,游标从第一位数开始,若左边的数比右边的数大,则左边交换,游标移向下一位直到最后一位。 在游标移动过程中,可以保证,右边的数一定比左边的数大,因为第一轮遍历是要找出最大的数, 并且最大的数在最后一位。同理,要找出第二大的数,重复上述过程,直至找出第N大的数,排序结束。 因此时间复杂度是O(N*N),空间复杂度是O(1)。如果大家直接粘贴代码的话请把我的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1.链表 链表用来存储数据,由一系列的结点组成。这些结点的物理地址不一定是连续的,即可能连续,也可能不连续,但链表里的结点是有序的。一个结点由数据的值和下一个数据的地址组成。一个链表内的数据类型可以是多种多样的。数组也是用来存储数据的,与链表相比,需要初始化时确定长度。一个数组内的数据都是同一类型。在Java中,ArrayList是通过数组实现,而LinkedList则通过链表实现。一个简单的链表            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-02 07:29:11
                            
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