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。
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。.../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。
jcseg中文分词器 jcseg 是使用 Java 开发的一款开源的中文分词器, 使用 mmseg 算法. 分词准确率高达 98.4%, 支持中文人名识别, 同义词匹配, 停止词过滤等。...https://gitee.com/lionsoul/jcseg jcseg 支持三种切分模式： (1). 简易模式：FMM算法，适合速度要求场合。 (2)....复杂模式-MMSEG四种过滤算法，具有较高的岐义去除，分词准确率达到了98.41%。 (3). 检测模式：只返回词库中已有的词条，很适合某些应用场合。...https://github.com/blueshen/ik-analyzer 采用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法“，支持细粒度和智能分词两种切分模式； 在系统环境：Core2 i7 3.4G双核，...IK Analyzer支持细粒度切分和智能切分两种分词模式; 在细粒度切分下，词语分解到很细的粒度，比如“一个苹果”，会被切分成如下 一个 一 个 苹果 在智能切分模式下，则会分词如下： 一个 苹果 和
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....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
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"？...下面是next数组和匹配算法参照代码。
IK提供了两个分词算法：ik_smart 和 ik_max_word ，其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word 为最细粒度划分！ 如何安装？...重启es观察 进入es容器中，通过 elasticsearch-plugin 查看插件是否加载进来 使用 kibana 测试 查看不同的分词器效果 其中 ik_smart 为最少切分 ik_max_word...为最细粒度划分，穷尽所有可能！
它是以开源项目Luence为主体的，结合词典分词和文法分析算法的中文分词组件。IK有很多版本，在2012版本中，IK实现了简单的分词歧义排除算法。...1、IK才用了特有的“正向迭代最细粒度切分算法”，支持细粒度和智能分词两种切分模式。...artifactId> 7.3.0 IK的两个重要词典 ---- 扩展词典：为的是让需要切分的字符串的词语...根据扩展词典里的词，不要切分开来。...那么原本会切分成：中国 的 中国台湾 在 东海 。
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。...1,所以后面的状态表示为f[t][y-2^t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值...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<<x)+1][x]);//分别以左右两个端点为基础，向区间内跳1<<x的最
TensorRT可以针对不同的算法，不同的网络模型，不同的GPU平台，进行 CUDA核的调整，以保证当前模型在特定平台上以最优性能计算。...支持FP16的NVIDIA显卡信息 如果你的显卡支持FP16并有加速效果，可以细粒度的Profiling一下。 5....总结 这篇文章介绍了一下如何在TensorRT中来细粒度的Profiling网络，方便快速查找我们的网络最耗时的部分，然后针对性的优化加速。 6....同期文章 深度学习算法优化系列十七 | TensorRT介绍，安装及如何使用？...深度学习算法优化系列十八 | TensorRT Mnist数字识别使用示例 深度学习算法优化系列十九 | 如何使用tensorRT C++ API搭建网络 ---- 欢迎关注GiantPandaCV,
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。...，然后是花瓣，最里面是花蕊....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，要确定测试样本属于哪一类 就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类...简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。
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。
但有一种算法能够帮助你更好地做出决策，那就是k-Nearest Neighbors（NN）算法， 本文将使用学生社团来解释k-NN算法的一些概念，该算法可以说是最简单的机器学习算法，构建的模型仅包含存储的训练数据集...工作原理 在其最简单的版本中，k-NN算法仅考虑一个最近邻居，这个最近邻居就是我们想要预测点的最近训练数据点。然后，预测结果就是该训练点的输出。下图说明构造的数据集分类情况。...最后，返回最频繁出现的类别标签。 Scikit-Learn实现k-NN算法 Scikit-Learn是一个机器学习工具箱，内部集成了很多机器学习算法。...现在让我们看一下如何使用Scikit-learn实现kNN算法。...结论 k-NN算法是一种简单有效的数据分类方法，它是基于实例学习的一种机器学习算法，需要通过数据实例来执行机器学习算法，该算法必须携带完整的数据集。
因为其实真正的桶排序要比这个复杂一些，以后再详细讨论，目前此算法已经能够满足我们的需求了。 这个算法就好比有11个桶，编号从0~10。...所以整个排序算法一共执行了m+n+m+n次。我们用大写字母O来表示时间复杂度，因此该算法的时间复杂度是O(m+n+m+n)即O(2*(m+n))。...这是一个非常快的排序算法。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？例如遇到下面这个例子就没辙了。
区间最值问题之ST表算法 1.ST算法思想 ST(Sparse Table)算法是一种用于解决RMQ(Range Minimum/Maximum Query，即区间最值查询)问题的离线算法。...其中使用到了倍增思想，像vector这种内存容量不足之后翻倍分配就属于这种范畴，具体来说：任意一个数可以表示成若干个2次幂之和，例如：5，二进制表示为101 = 2^2 + 2^0，直接采用递推方式，每一步都需要计算，算法复杂度变高...ST算法描述：首先明确解决的是区间最值问题，那么对于给定的数组arr = [1,4,8,20, 10]，长度为2^j的区间可以拆分成两个2^(j-1)的区间，那么对于dp[i][j]，i表示区间起点，j...创建 dp[i][j]表示从i开始长度为2^j的区间最值，那么i和j的取值需要明确。...int n = input.size(); // 预处理每个区间的最值 int k = (int)(log((double)(n)) / log(2.0)); // 预处理区间长度等于1 for (int
KNN算法简介 KNN（K-Nearest Neighbor）最邻近分类算法是数据挖掘分类（classification）技术中最简单的算法之一，其指导思想是”近朱者赤，近墨者黑“，即由你的邻居来推断出你的类别...KNN最邻近分类算法的实现原理：为了判断未知样本的类别，以所有已知类别的样本作为参照，计算未知样本与所有已知样本的距离，从中选取与未知样本距离最近的K个已知样本，根据少数服从多数的投票法则（majority-voting...），将未知样本与K个最邻近样本中所属类别占比较多的归为一类。...以上就是KNN算法在分类任务中的基本原理，实际上K这个字母的含义就是要选取的最邻近样本实例的个数，在 scikit-learn 中 KNN算法的 K 值是通过 n_neighbors 参数来调节的，默认值是...由于KNN最邻近分类算法在分类决策时只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分类样本所属的类别，而不是靠判别类域的方法来确定所属类别的，因此对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，KNN方法较其他方法更为适合
Standard Analyzer 标准分词器 适用于英语等 Simple Analyzer 简单分词器 于非字母字符进行分词，单词会被转为小写字母 Whitespace Analyzer 空格分词器 按照空格进行切分...Stop Analyzer 简单分词器+停用词 类似于简单分词器，但是增加了停用词的功能 Keyword Analyzer 关键词分词器 输入文本等于输出文本，不会切分 Pattern Analyzer...es目录/plugins文件夹下 改名为ik 扩展词典和自定义词典需修改配置文件ik/config/IKAnalyzer.cfg.xml 重启elasticsearcch服务 使用 IK提供了两个分词算法...： ik_smart为最少切分 GET _analyze { "analyzer":"ik_smart", "text":"中国农业银行" } 结果为 { "tokens" : [ {...start_offset" : 0, "end_offset" : 6, "type" : "CN_WORD", "position" : 0 } ] } ik_max_word为最细粒度划分
IK提供了两个分词算法 ik_smart 和 ik_max_word 其中 ik_smart 为最少切分，ik_max_word为最细粒度划分 我们分别来试一下 （1）最小切分：在浏览器地址栏输入地址...start_offset" : 2, "end_offset" : 5, "type" : "CN_WORD", "position" : 2 } ] } （2）最细切分
O(n)，但如果我们以 if 判断的次数作为算法效率的评估标准，算一下 for 循环中 if 语句的判断次数： 第一个算法显然需要固定2n次 if 比较，第二个算法最坏情况需要2n次 if 比较。...接下来，我们想办法优化这两个算法，使这两个算法只需要固定的1.5n次比较。 最大值和最小值 为啥一般的解法还能优化呢？肯定是因为没有充分利用信息，存在冗余计算。...分治算法涉及递归，时间复杂度仍然是1.5n，和上面这个算法效率一样，这里就不实现了。下个问题来用分治算法递归实现，看完之后你应该可以自己用分治思想解决这个问题了。 最大和第二大元素 这个问题咋分治呢？...因此，算法在 if else 的比较次数为 2，总的时间复杂度是多少呢？...这就涉及递归算法的复杂度分析，设算法的复杂度为 （n为递归函数处理的元素个数，或者称为问题规模），那么可以得到如下公式： 其中 是因为 2 个子问题的递归调用，每个子问题的规模是原来的 1/2；
Quicksort算法 快速排序（Quicksort）是基于“分治法”的高效排序算法。随机选择划分元素是避免最坏情况runtime好策略。...二分搜素算法 二分搜素算法（Binary search）是一种用于在有序数组中查找某个值的位置的快速搜索算法。例如人们在“猜数字”时，可以通过反复询问“大于或小于x？”来找到。...这种搜索算法每一次比较都使搜索范围缩小一半。 归并排序 归并排序（Merge sort）是基于“分治法”的递归排序算法。...graph scan算法 graph scan算法遍历图中所有可到达的节点。它的行为可以通过插入不同的数据结构来改变：使用无序集合导致随机搜索，使用堆栈产生深度优先搜索，使用队列产生广度优先搜索。...Fleury算法 Fleury算法，这是一种在图中求解欧拉路径的优雅方法——一次只通过每条边一次的路径。 注：IDEA是SándorP.
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 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。...+1,所以后面的状态表示为f[t][y-2t+1] 所以x到y的最小值表示为f(f[t][x],f[t][y-2^t+1])，所以查询时间复杂度是O（1） ④所以O(nlogn)预处理，O(1)查询最值
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