最基础的算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

概率思维-成功人士最基础的“人生算法”

这就是 “确定效应”，“二鸟在林，不如一鸟在手”，大部分人不愿为了看似更大的收益冒风险，他们更喜欢虽然小一点但是确定的收益。“确定效应”就是他们的“人生算法”。...但是，其实这道选择题，是有唯一正确答案的。绿色按钮的“期望值”更大（期望值为5000万），是最理性的选择。“决策树”，就是你的“人生算法”。...可是，即便绿色按钮是最正确最理性的选择，我还是有一半可能什么都拿不到啊，怎么办？有没有一种办法，让我能确定地获得比100万更大的收益，增加我“赢”的概率呢？当然有。...这就是基于“概率思维”的另一种“人生算法”。不同的“人生算法”，带来不同的选择，从而获得完全不同的人生。...而“概率思维”就是很多成功人士最基础的“人生算法”，在不完全信息决策的情况下，不是靠你的聪明才智或者努力，就一定能有正确决策的。

1K6 0

机器学习--最基础的最常用的聚类算法

基于划分聚类算法（partition clustering) K-means：是一种典型的划分聚类算法，它用一个聚类的中心来代表一个簇，即在迭代过程中选择的聚点不一定是聚类中的一个点，该算法只能处理数值型数据...优点：采用随机抽样与分割相结合的办法来提高算法的空间和时间效率，并且在算法中用了堆和K-d树结构来提高了算法效率，使其可以高效的处理大量数据。缺点：对异常数据比较脆弱。...基于密度聚类算法 DBSCAN：DBSCAN算法是一种典型的基于密度的聚类算法，该算法采用空间索引技术来搜索对象的邻域，引入了“核心对象”和“密度可达”等概念，从核心对象出发，把所有密度可达的对象组成一个簇...优点：聚类簇的形状没有偏倚，不需要输入要划分的聚类个数。缺点：DBSCAN算法对参数Eps及Minpts非常敏感，且这两个参数很难确定。 ? 其他基于密度聚类算法如下： ?...从以下几个方面对几种常用的聚类算法进行综合性能评价，评价结果如下： ?

9404 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

最懒惰的算法—KNN

总第77篇本篇介绍机器学习众多算法里面最基础也是最“懒惰”的算法——KNN（k-nearest neighbor）。你知道为什么是最懒的吗？...该算法常用来解决分类问题，具体的算法原理就是先找到与待分类值A距离最近的K个值，然后判断这K个值中大部分都属于哪一类，那么待分类值A就属于哪一类。...02|算法三要素：通过该算法的原理，我们可以把该算法分解为3部分,第一部分就是要决定K值，也就是要找他周围的几个值；第二部分是距离的计算，即找出距离他最近的K个值；第三部分是分类规则的确定，就是以哪种标准去评判他是哪一类...训练算法：KNN没有这一步，这也是为何被称为最懒算法的原因。测试算法：将提供的数据利用交叉验证的方式进行算法的测试。使用算法：将测试得到的准确率较高的算法直接应用到实际中。...5、应用算法：通过修改inX的值，就可以直接得出该电影的类型。

1.9K5 0

最基础的Nginx教学

Nginx支持的负载均衡调度算法方式如下： weight轮询(默认)：接收到的请求按照请求顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果在使用过程中，某一台服务器宕机，Nginx会自动将该服务器剔除出队列，请求受理情况不会受到任何影响...ip_hash：每个请求按照发起客户端的ip的hash结果进行匹配，这样的算法下一个固定ip地址的客户端总会访问到同一个后端服务器。...fair：智能调整调度算法，动态的根据后端服务器的请求响应时间进行均衡分配，响应时间短处理效率高的服务器分配到请求的概率高，响应时间长处理效率低的服务器分配到的请求少。...注意： Nginx默认不支持fair算法，如果要使用这种调度算法，需要安装upstream_fair模块。...Nginx默认不支持url_hash调度算法，要使用的话需要安装Nginx的hash软件包。作为一个Nginx的使用者，在编写配置文件肯定出现过问题，可能经常需要将大量时间花费在配置文件编写上面。

9935 0

gbdt算法_双色球最简单的算法

解释一下GBDT算法的过程 1.1 Boosting思想 1.2 GBDT原来是这么回事 3. GBDT的优点和局限性有哪些？ 3.1 优点 3.2 局限性 4....解释一下GBDT算法的过程 GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)，全名叫梯度提升决策树，使用的是Boosting的思想。...，且每一次迭代，都在现有树的基础上，增加一棵树去拟合前面树的预测结果与真实值之间的残差。.../ML-NLP/Machine Learning/3.2 GBDT 代码补充参考for——小白： Python科学计算——Numpy.genfromtxt pd.DataFrame()函数解析（最清晰的解释...） iloc的用法（最简单） scikit-learn 梯度提升树(GBDT)调参小结（包含所有参数详细介绍）版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。

1.5K2 0

算法基础-基础算法

，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。

1.5K4 0

Redis最基础内容

一、Redis简介 1、特点： Redis支持数据的持久化，可以将内存中的数据保存在磁盘中，重启的时候可以再次加载进行使用。...Redis不仅仅支持简单的key-value类型的数据，同时还提供list，set，zset，hash等数据结构的存储。 Redis支持数据的备份，即master-slave模式的数据备份。...的值 HMGET：批量获取多个hash类型key的field的值 HGETALL：获取一个hash类型的key中的所有的field和value HKEYS：获取一个hash类型的key中的所有的field...不同的是每个元素都会关联一个double类型的分数。redis正是通过分数来为集合中的成员进行从小到大的排序。 zset的成员是唯一的,但分数(score)却可以重复。...缓存null值布隆过滤增强id的复杂度，避免被猜测id规律做好数据的基础格式校验加强用户权限校验做好热点参数的限流 2、缓存雪崩缓存雪崩是指在同一时段大量的缓存key同时失效或者Redis服务宕机

2304 0

Python最基础语法

中间以空格隔开 print('lydms', 18) # 输出1+2的结果(3) print(1 + 2) # 字符串占位符(%s),后面用(%name)，进行数据的站位(我的名字是lydms,我很开心...) name = 'lydms' print("我的名字是%s,我很开心" % name) age = 18 print("我的年龄是%d" % age) size = 170.2 print("我的身高是...%f" % size) # 全部的（我的身高是170.200000） print("我的身高是%.2f" % size) # 保留2位小数（我的身高是170.20） # 格式化输出（分数比例为18%...表示原始字符串： >>> print('Ru\noob') Ru oob >>> print(r'Ru\noob') Ru\noob 6、 List（列表） List（列表）是 Python 中使用最频繁的数据类型...列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。

2023 0

HDFS最基础使用

HDFS的使用场景：适合一次写入，多次读出的场景。一个文件经过创建、写入和关闭之后就不需要改变。 2、HDFS优缺点缺点：不适合低延时数据访问，比如毫秒级的存储数据，是做不到的。...这样是不可取的，因为NameNode的内存总是有限的；小文件存储的寻址时间会超过读取时间，它违反了HDFS的设计目标。不支持并发写入、文件随机修改。...（1）HDFS的块设置太小，会增加寻址时间，程序一直在找块的开始位置；（2）如果块设置的太大，从磁盘传输数据的时间会明显大于定位这个块开始位置所需的时间。导致程序在处理这块数据时，会非常慢。...Edits文件：存放HDFS文件系统的所有更新操作的路径，文件系统客户端执行的所有写操作首先会被记录到Edits文件中。 seen_txid文件保存的是一个数字，就是最后一个edits_的数字。...（4）常见的校验算法crc（32），md5（128），sha1（160）。（5）DataNode在其文件创建后周期验证CheckSum。

2805 0

Kafka最基础使用

的消息的序号默认Kafka将offset存储在ZooKeeper中在一个分区中，消息是有顺序的方式存储着，每个在分区的消费都是有一个递增的id。...轮训分区默认的策略，也是使用最多的策略，可以最大限度保证所有消息平均分配到一个分区如果在生产消息时，key为null，则使用轮询算法均衡地分配分区随机策略(不用) 随机策略，每次都随机地将消息分配到每个分区...的每个分区的机制。...订阅的topic分区数发生变化 Rebalance的不良影响发生Rebalance时，consumer group下的所有consumer都会协调在一起共同参与，Kafka使用分配策略尽可能达到最公平的分配...1.2 基于于日志大小的保留策略日志删除任务会检查当前日志的大小是否超过设定的阈值来寻找可删除的日志分段的文件集合。

3225 0

KNN:最容易理解的分类算法

KNN是一种分类算法，其全称为k-nearest neighbors, 所以也叫作K近邻算法。该算法是一种监督学习的算法，具体可以分为以下几个步骤 1....第一步，载入数据，因为是监督学习算法，所以要求输入数据中必须提供样本对应的分类信息 2. 第二步，指定K值，为了避免平票，K值一般是奇数 3....K值为3时，绿色的点归类为红色，K值为5时，绿色的点归类为蓝色。由此可见，K值的选取是模型的核心因素之一。除此之外，还有另外一个因素，就是距离的计算。...在scikit-learn中，使用KNN算法的代码如下 >>> from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier >>> X = [[0], [1],...3) >>> neigh.fit(X, y) KNeighborsClassifier(n_neighbors=3) >>> print(neigh.predict([[1.1]])) [0] KNN算法原理简单

1.1K1 0

史上最透彻的KMP算法讲解

作者：柳行刚编辑：李文臣 1 字符串匹配是经典的KMP算法。下面以字符串"BBC ABCDAB ABCDABCDABDE"为例，查找是否包含串"ABCDABD"？...图二 3 上图中，D与空格不相等，但是它有前缀AB与后缀AB相当，KMP的思想就是利用最长的公共前缀与最长公共后缀相等，来加快每次不相等时移动的距离，来提高搜索效率。...查next数组可知，最后一个匹配字符B对应的"部分匹配值"为2，因此后移动的位数：移动位数 = 已匹配的字符数 - 对应的部分匹配值。因为 6 - 2 等于4，所以将搜索词向后移动4位。...下面是next数组和匹配算法参照代码。...返回的位置是从0开始的。

1.3K11 0

SSDP协议基础_最核心的协议

简单服务发现协议提供了在局部网络里面发现设备的机制。控制点（也就是接受服务的客户端）可以通过使用简单服务发现协议，根据自己的需要查询在自己所在的局部网络里面提供特定服务的设备。...设备（也就是提供服务的服务器端）也可以通过使用简单服务发现协议，向自己所在的局部网络里面的控制点宣告它的存在。实现简单服务发现协议是在HTTPU和HTTPMU的基础上实现的协议。...按照协议的规定，当一个控制点（客户端）接入网络的时候，它可以向一个特定的多播地址的SSDP端口使用M-SEARCH方法发送“ssdp:discover”消息。...当设备监听到这个保留的多播地址上由控制点发送的消息的时候，设备会分析控制点请求的服务，如果自身提供了控制点请求的服务，设备将通过单播的方式直接响应控制点的请求。...类似的，当一个设备接入网络的时候，它应当向一个特定的多播地址的SSDP端口使用NOTIFY方法发送“ssdp:alive”消息。控制点根据自己的策略，处理监听到的消息。

1.5K3 0

史上最详细vue的入门基础

{{xxx}}中的xxx要写js表达式，且xxx可以自动读取到data中的所有属性; 7.一旦data中的数据发生改变，那么模板中用到该数据的地方也会自动更新;注意区分: js表达式和js代码(语句)...（数据模型）的开发分离开来，这是通过置标语言或GUI代码实现的。...视图模型可以实现中介者模式，组织对视图所支持的用例集的后端逻辑的访问。的页面转化成后端的数据。这两个方向都实现的，我们称之为数据的双向绑定。...（5）基础语法： el与data的两种写法： data为对象： data:{ message: '此时mustache表达式是通过data为对象来获取message的值' } data为函数

9021 0

zookeeper最基础教程

一、简介 1、工作机制官方地址：https://zookeeper.apache.org/ Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。...Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在...Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。...dataDir：保存Zookeeper中的数据注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。...监听机制保证ZooKeeper保存的任何的数据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。

2922 0

疯子的算法总结14--ST算法（区间最值）

②不过区间在增加时，每次并不是增加一个长度，而是基于倍增思想，用二进制右移，每次增加2^i个长度，最多增加logn次这样预处理了所有2的幂次的小区间的最值关于倍增法链接查询： ③对于每个区间...，分成两段长度为的区间，再取个最值（这里的两个区间是可以有交集的，因为重复区间并不影响最值) 比如3,4,6,5,3一种分成3,4,6和6,5,3，另一种分成3,4,6和5,3，最大值都是6，没影响。...)预处理，O(1)查询最值但不支持修改预处理时间复杂度O（nlogn），查询时间O（1）。...x=int (log(y-z+1)/log(2));//注意y-z要加一才为区间长度 return min(map[z][x],map[y-(1基础...，向区间内跳1的最 //大值; } int main() { scanf("%d",&N);//输入数据总数 scanf("%d",&K);//输入询问次数k for(

7993 0

小白入门最简单的机器学习算法

有没有比较简单适合小白入手的算法呢~~当然有的,今天我们从最最简单的机器学习算法kNN入手，慢慢的通过一些简单的例子来理解机器学习。...你可以用pip安装，也可以直接下载anaconda这个神器，非常方便，一下子把机器学习，数据分析要的库全部安装了，省的你一个一个下载. 2.挑个最简单的数据集工欲善其事，必先利其器。...：有花萼、花瓣和花蕊三个部分，花萼就是绿色的那部分在最外边，然后是花瓣，最里面是花蕊....训练数据测试测试集的数据看准确率得分最后模型调整参数，降维等,重复上面的步骤 2).什么是kNN算法 kNN是k-Nearest Neighbors的简称,我觉得是机器学习里面最简单的算法.它的核心思想就是...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。

2.1K10 0

zookeeper最基础教程

一、简介 1、工作机制官方地址：https://zookeeper.apache.org/ Zookeeper是一个开源的分布式的，为分布式框架提供协调服务的Apache项目。...Zookeeper从设计模式角度来理解：是一个基于观察者模式设计的分布式服务管理框架，它负责存储和管理大家都关心的数据，然后接受观察者的注册，一旦这些数据的状态发生变化，Zookeeper就将负责通知已经在...Zookeeper上注册的那些观察者做出相应的反应。...dataDir：保存Zookeeper中的数据注意：默认的tmp目录，容易被Linux系统定期删除，所以一般不用默认的tmp目录。...监听机制保证ZooKeeper保存的任何的数据的任何改变都能快速的响应到监听了该节点的应用程序。

2183 0

SMO算法最通俗易懂的解释

任何关于算法、编程、AI行业知识或博客内容的问题，可以随时扫码关注公众号「图灵的猫」，加入”学习小组“，沙雕博主在线答疑~此外，公众号内还有更多AI、算法、编程和大数据知识分享，以及免费的SSR节点和学习资料...求解对偶问题，常用的算法是SMO，彻底地理解这个算法对初学者有一定难度，本文尝试模拟算法作者发明该算法的思考过程，让大家轻轻松松理解SMO算法。文中的“我”拟指发明算法的大神。...001、初生牛犊不怕虎最近，不少哥们儿向我反映，SVM对偶问题的求解算法太低效，训练集很大时，算法还没有蜗牛爬得快，很多世界著名的学者都在研究新的算法呢。...等等，哥们说现有算法比较慢，所以我绝对不能按照常规思路去思考，要另辟蹊径。蹊径啊蹊径，你在哪里呢？我冥思苦想好几天，都没有什么好办法，哎！看来扬名立万的事儿要泡汤了。...关注微信公众号，点击“学习资料”菜单即可获取算法、编程资源以及教学视频，还有免费SSR节点相送哦。

7483 0

最快最简单的排序算法：桶排序

下面开始处理每一个人的分数，第一个人的分数是5分，我们就将相对应a[5]的值在原来的基础增加1，即将a[5]的值从0改为1，表示5分出现过了一次。 ?...第二个人的分数是3分，我们就把相对应a[3]的值在原来的基础上增加1，即将a[3]的值从0改为1，表示3分出现过了一次。 ? 注意啦！...第三个人的分数也是“5分”，所以a[5]的值需要在此基础上再增加1，即将a[5]的值从1改为2。表示5分出现过了两次。 ? 按照刚才的方法处理第四个和第五个人的分数。最终结果就是下面这个图啦。 ?...桶排序从1956年就开始被使用，该算法的基本思想是由E.J.Issac R.C.Singleton提出来。之前说过，其实这并不是真正的桶排序算法，真正的桶排序算法要比这个更加复杂。...但是考虑到此处是算法讲解的第一篇，我想还是越简单易懂越好，真正的桶排序留在以后再聊吧。需要说明一点的是：我们目前学习的简化版桶排序算法其本质上还不能算是一个真正意义上的排序算法。为什么呢？

1.5K1 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭