笔者邀请您，先思考： 1 您熟悉那些学习算法？ 2 您应用那些机器学习算法？ 本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。 ?...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ?...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...不同的数据任务场景，可以选择不同的Model Ensemble方法，对于深度学习，可以对隐层节点采用DropOut的方法实现类似的效果。 介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
本书提供了在深度学习领域关于数学工程方面的内容，除了介绍深度学习的基础之外，本书还将介绍卷积神经网络、循环神经网络、transformer、生成对抗网络、强化学习及其多种技巧。...值得一提的是该书的重点是介绍深度学习模型、算法和方法的基本数学描述。此外作者还贴心的开源了书中用到的代码。...本章还介绍了一个简单的非线性自动编码器架构。此外，还讨论了模型调整的各个方面，包括特征工程和超参数选择。 第 4 章优化算法：深度学习模型的训练涉及对学习参数的优化。...因此，需要对优化算法有扎实的理解，以及对适用于深度学习模型（如 ADAM 算法）的专门优化技术的理解。本章将重点介绍这些技术以及正在慢慢进入实践的更高级的二阶方法。...在探索了深度神经网络的表达能力之后，本章通过了解用于梯度评估的反向传播算法并探索其他方面（例如权重初始化、dropout 和批归一化）来深入了解训练的细节。
算法学习 《算法零基础100讲》(第16讲) 变量交换算法 例题1：交换数字 力扣链接：交换数字 解题思路： 一个数异或其他数两次还是该原数 利用异或这一性质进行交换 参考代码： /** *...returnSize=2; return numbers; } 结果： 例题2：配对交换 力扣链接：配对交换 解题思路： 这里因为是与二进制奇偶位有关系，需要用到按位操作符（并且能够熟练的运用...） 参考代码： int exchangeBits(int num){ //&0xaaaaaaaa得到二进制偶数位的数，右移一位成奇数位 //&0x55555555得到二进制奇数位的数
✨博主：命运之光 ✨专栏：算法基础学习 前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！...1.确定分界点:(这里的分界点不一定是x,可以随意取值，常用取值方法如下) q[l],q[(l+r)/2],q[r],随机//这里随机数的表示：q[rand() % (r - l) + l] 2.调整区间...答：因为是先移动完指针再进行判断，因此指针要先放在两个指针的左右两侧一格，这样往中间移动一格后才能到正真的边界，注意：这里的i,j,l,r都为下标。...while (i < j) { do i ++ ; while (q[i] < x);//指针移动的判断不带等号，因为如果选取的x是数组里最大的数，那么一直满足q[i]<=...1.确定分界点：mid=(l+r)/2 要格外注意分界点：归并排序是下标的中间值，快速排序是随机一个数组里面的值 2.递归排序left,right 3.归并——合二为一 //实际是一个双指针算法
✨博主：命运之光 ✨专栏：算法基础学习 前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！...] s[0]=0(方便处理边界问题） 注：下标一定从1开始 1.如何求s[i]: for(i=1;i<=n;j++)s[i]=s[i-1]+a[i] 2.作用：（快）O(1) 快速求出原数组里一段数的和...a[1] + a[2] + ... a[i] a[l] + ... + a[r] = S[r] -S[l -1] ✨二维前缀和 二位前缀和模板： S[i, j] = 第i行j列格子左上部分所有元素的和...以(x1, y1)为左上角，(x2, y2)为右下角的子矩阵的和为： S[x2, y2] -S[x1 -1, y2] -S[x2, y1 -1] + S[x1 -1, y1 -1]
本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA 为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembe l就是解决这个问题。...介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
1 什么是机器学习算法？ 2 如何使用机器学习算法？ 3 机器学习算法的能与不能？ 本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法，当然,欢迎同行交流。...本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...不同的数据任务场景，可以选择不同的Model Ensemble方法，对于深度学习，可以对隐层节点采用DropOut的方法实现类似的效果。 介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
✨博主：命运之光 ✨专栏：算法基础学习 前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！...例如，假设用8位二进制表示整数，数字+3的原码是00000011，数字-3的原码是10000011。 2. 反码（One's Complement）： 反码是在原码的基础上，将负数的表示方式进行改进。...具体规则如下： 正数的反码与其原码相同。 负数的反码是将对应的正数的原码按位取反，即将0变为1，将1变为0。 例如，数字+3的反码是00000011，数字-3的反码是11111100。 3....补码（Two's Complement）： 补码是在反码的基础上进行改进，是计算机中最常用的表示方式。具体规则如下： 正数的补码与其原码相同。 负数的补码是将对应的正数的原码按位取反，然后再加1。...补码只有一个表示零的编码，避免了正零和负零的问题。 补码的表示范围比原码和反码更广，能够表示的最大正整数比较大。
void selectionSort(int arr[], int n){ for(int i = 0 ; i < n ; i ++){ // 寻找[i, n)区间里的最小值
目录 算法学习 《算法零基础100讲》(第19讲) 进制转换(一) - 入门_英雄哪里出来-CSDN博客https://blog.csdn.net/WhereIsHeroFrom/article/details.../120875977 习题解题报告 例题1 例题2 例题3 例题4 例题5 例题6 例题7 ---- 算法学习 ---- 《算法零基础100讲》(第19讲) 进制转换(一) - 入门_英雄哪里出来-CSDN.../problems/er-jin-zhi-zhong-1de-ge-shu-lcof/ 题目描述： 解题思路： 比较基础，取余和除法的使用 参考代码： nt hammingWeight(uint32...七进制数 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) https://leetcode-cn.com/problems/base-7/ 题目描述： 解题思路： 算法学习中已经讲解过了...leetcode-cn.com) https://leetcode-cn.com/problems/convert-a-number-to-hexadecimal/ 题目描述： 解题思路： 再上题基础上再变化一下就可以了
✨博主：命运之光 ✨专栏：算法基础学习 前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！...差分 差分实际是前缀和的逆运算 ✨一维差分 一维差分模板： 给区间[l, r]中的每个数加上c：B[l] += c, B[r + 1] -= c ✨二维差分 二维差分模板： 给以(x1, y1)为左上角...，(x2, y2)为右下角的子矩阵中的所有元素加上c： S[x1, y1] += c, S[x2 + 1, y1] -= c, S[x1, y2 + 1] -= c, S[x2 + 1, y2 + 1]
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在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在本文中，小编会介绍一遍最流行的机器学习算法。...学习方式 基于其与经验、环境，或者任何我们称之为输入数据的相互作用，一个算法可以用不同的方式对一个问题建模。在机器学习和人工智能教科书中，流行的做法是首先考虑一个算法的学习方式。...算法的主要学习方式和学习模型只有几个，我们将会逐一介绍它们，并且给出几个算法和它们适合解决的问题类型来作为例子。...这类问题的例子有关联规则学习和聚类。算法的例子包括Apriori算法和K-means算法。 · 半监督学习：输入数据由带标记的和不带标记的组成。...对机器学习算法的环顾的目的是让你对目前存在的算法有一个大概的了解，也给你一些工具来把这些你有可能遇到的算法相互联系起来。 本文附上的资源如你所期待的是其他一些很棒的关于机器学习算法的列表。
1.基础概念 (1) 10折交叉验证：英文名是10-fold cross-validation，用来测试算法的准确性。是常用的测试方法。将数据集分成10份。...W权重值就是需要经过训练学习到的数值，具体W向量的求解，就需要用到极大似然估计和将似然估计函数代入到 优化算法来求解。最常用的最后化算法有 梯度上升算法。...朴素贝叶斯之所以冠以朴素开头，是因为其在贝叶斯理论的基础上做出了两点假设： (1)每个特征之间相互独立。 (2)每个特征同等重要。 贝叶斯准则是构建在条件概率的基础之上的，其公式如下： ?...算法类型：聚类算法。 ps:K-Means和上面的分类和回归算法不同，它属于非监督学习算法。类似分类和回归中的目标变量事先并不存在。...与前面“对于数据变量X能预测变量Y”不同的是，非监督学习算法要回答的问题是：“从数据X中能发现什么？
本篇重点是机器学习算法的介绍，可以分为监督学习和无监督学习两大类。...无监督学习算法很多，最近几年业界比较关注主题模型，LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法，它们主要是建模假设条件上存在差异。...深度学习的优势之一可以理解为特征抽象，从底层特征学习获得高阶特征，描述更为复杂的信息结构。例如，从像素层特征学习抽象出描述纹理结构的边缘轮廓特征，更进一步学习获得表征物体局部的更高阶特征。...俗话说三个臭皮匠赛过诸葛亮，无论是线性分类还是深度学习，都是单个模型算法单打独斗，有没有一种集百家之长的方法，将模型处理数据的精度更进一步提升呢？当然，Model Ensembel就是解决这个问题。...不同的数据任务场景，可以选择不同的Model Ensemble方法，对于深度学习，可以对隐层节点采用DropOut的方法实现类似的效果。 介绍了这么多机器学习基础算法，说一说评价模型优劣的基本准则。
✨博主：命运之光 ✨专栏：算法基础学习 前言：算法学习笔记记录日常分享，需要的看哈O(∩_∩)O，感谢大家的支持！...✨双指针 双指针算法的核心思想： for(int i=0;i<n;i++) for(int j=0;j<n;j++) O(n^2) 将上面的朴素算法优化到O(n) 双指针模板： for...(int i = 0, j = 0; i < n; i ++ ) { while (j < i && check(i, j)) j ++ ; // 具体问题的逻辑 } 常见问题分类： (...; typedef struct Log{ int ts,id; }Log; Log logs[N]; //(tk-D,tk] int n,d,k; int cnt[N];//cnt[i]始终存储的是连续...d分钟内id=i的帖子的点赞量 bool rt[N]; bool cmp(Log qian,Log hou){ if(qian.ts<hou.ts) return true;
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。...在机器学习和人工智能教科书中，流行的做法是首先考虑一个算法的学习方式。 算法的主要学习方式和学习模型只有几个，我们将会逐一介绍它们，并且给出几个算法和它们适合解决的问题类型来作为例子。...这类问题的例子有关联规则学习和聚类。算法的例子包括Apriori算法和K-means算法。 半监督学习：输入数据由带标记的和不带标记的组成。...也有一些算法的名字既描述了它处理的问题，也是某一类算法的名称，比如回归和聚类。正因为如此，你会从不同的来源看到对算法进行不同的归类。就像机器学习算法自身一样，没有完美的模型，只有足够好的模型。...K均值法 最大期望算法(EM) 关联规则学习 关联规则学习是提取规则的一类算法，这些规则能最好地解释观测到的数据中的变量之间的关系。
，以及一个整数 k，请用快速选择算法求出数列从小到大排序后的第 k 个数。...这里可以运用我们性价比最高，代码最好写，效率特高的归并排序算法 归并排序中的左数组和右数组在内部都是有序且相对原数组中的位置都是从左到右的，我们可以利用这一性质当我们判断左数组中的某一个元素(下标为i)...和r必定相等而且满足 check(l) 且 check(r); 当然本题用c++的算法库的二分查找函数 lower_bound 和upper_bound做是更快的 lower_bound(array +...r + 1 >> 1; if(a[mid] <= x) l = mid; else r = mid - 1; } cout << l << endl; } } 算法库二分...03.差分 04.差分矩阵 双指针算法 01.最长连续不重复子序列 题目描述 给定一个长度为 n的整数序列，请找出最长的不包含重复的数的连续区间，输出它的长度。
在我们了解了需要解决的机器学习问题的类型之后，我们可以开始考虑搜集来的数据的类型以及我们可以尝试的机器学习算法。在这个帖子里，我们会介绍一遍最流行的机器学习算法。...在机器学习和人工智能教科书中，流行的做法是首先考虑一个算法的学习方式。 算法的主要学习方式和学习模型只有几个，我们将会逐一介绍它们，并且给出几个算法和它们适合解决的问题类型来作为例子。...这类问题的例子有关联规则学习和聚类。算法的例子包括Apriori算法和K-means算法。 半监督学习：输入数据由带标记的和不带标记的组成。...K均值法 最大期望算法(EM) 关联规则学习 关联规则学习是提取规则的一类算法，这些规则能最好地解释观测到的数据中的变量之间的关系。...对机器学习算法的环顾的目的是让你对目前存在的算法有一个大概的了解，也给你一些工具来把这些你有可能遇到的算法相互联系起来。 这个帖子附上的资源如你所期待的是其他一些很棒的关于机器学习算法的列表。
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