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机器学习算法的选择和优化技巧

文章目录机器学习算法的选择 1. 问题类型： 2. 数据规模： 3. 特征空间： 4. 数据质量：机器学习算法的优化技巧 1. 特征工程： 2. 超参数调优： 3. 集成方法： 4....本文将深入探讨机器学习算法的选择和优化技巧，以及在实际应用中如何充分发挥它们的作用。机器学习算法的选择 1. 问题类型：首先，需要根据问题的类型选择合适的机器学习算法。...数据质量：数据质量对算法性能有着直接的影响。如果数据存在噪声或异常值，需要选择对噪声具有一定鲁棒性的算法。机器学习算法的优化技巧 1. 特征工程：特征工程是提升模型性能的关键一步。...这些技巧可以提升训练过程的稳定性和收敛速度，从而提高模型性能。结论机器学习算法的选择和优化技巧对于构建高效准确的模型至关重要。通过了解问题类型、数据规模、特征空间等因素，我们可以选择合适的算法。...同时，不同领域的问题可能需要不同的算法和优化策略，需要根据实际情况进行选择和调整。感谢您阅读本文！如果您对机器学习算法的选择和优化技巧有任何疑问或想法，请在评论区与我分享。

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算法之力：高效选择与优化策略

但是算法的选择并非一成不变，它需要根据实际场景进行调整和优化，因为算法的选择和优化是一个复杂而微妙的过程，它要求开发者不仅要有深厚的理论基础，还要具备扎实的经验，选择正确的算法可以显著提高程序的执行效率...那么本文就来简单聊聊关于算法的选择和优化相关的内容，欢迎各位看官在评论区留言交流。...其中，空间优化是通过数据结构的选择和算法逻辑的调整，可以减少算法的空间消耗；而时间优化是通过减少不必要的计算和优化循环结构，可以提高算法的执行速度。...，想必各位看到都更进一步的了解算法的选择和优化的内容，从理论的深度解析到实践的真知灼见，不仅可以知道如何选择合适的算法，还掌握了优化算法的实用技巧。...在实际开发中，算法的选择和优化是一个持续的过程，需要我们不断学习、实践和反思，只有通过深入理解算法的工作原理，结合实际项目的需求，才能够做出更合适的算法选择，并采取有效的优化策略。

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算法-买卖股票的最佳时机 II

i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。...执行实际上会陷入死循环；我对于数组遍历的舒适区是用for循环，但是实际上for语句和while语句都是有各自的适用的地方，而且可以相互转换。...节约了内存显得更加漂亮一些连续的单调增单调减如果成立 i++；来进行遍历这是这个算法的精髓

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算法题-买卖GP的最佳时机 II

题目难度级别：简单给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定GP第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支GP）。...注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的GP）。...示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（GP价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（GP价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。...随后，在第 4 天（GP价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（GP价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。...} } } if (hasStock) max += prices[prices.length - 1] return max }; 法二使用贪心算法

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小白学算法：买卖股票的最佳时机！

本文已收录至 Github《小白学算法》系列：https://github.com/vipstone/algorith 今天蚂蚁集团（支付宝）正式上市了，毫无疑问这一举措又造就了一大批富豪，然而作为局外人的我们...今天的这道题比较有意思，是关于「买卖股票」的，题目如下。题目描述给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。...如果你最多只允许完成一笔交易（即买入和卖出一支股票一次），设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。注意：你不能在买入股票前卖出股票。...那我们本能的直觉是在最低的价格买入，再在最高的价格卖出就好了，如下图所示： ?...从以上的执行的结果可以看出，这段代码还算是比较理想的，这样面试官也会对你竖起大拇指了。

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冒泡排序和简单选择排序的算法实现及优化

在实际使用算法时，往往通过牺牲空间复杂度来获取较低的时间复杂度，这样的做法其实也是合理的。针对时间复杂度，对冒泡排序算法进行优化。...思路：简单选择排序算法就是通过n-i次关键字间比较，从n-1-i个记录中选择出关键字最小的的，并和第i个（0≤i≤n-i）个记录进行交换。...简单选择排序算法的实现 void SelectSort(int *arr,int len) { for(int i = 0;i < len;++i) { for(j =...i] > arr[j]) { swap(arr,i,j); } } } } 但实际上上述已经实现的简单选择排序也不满足算法在时间复杂度上的要求...，其实优化的目的与冒泡排序相同，都是避免出现在已经有序的序列中进行排序，所以其优化的思路与冒泡排序的优化方式一致。

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☆打卡算法☆LeetCode 121. 买卖股票的最佳时机算法解析

一、题目 1、算法题目 “在一个数组中，从前往后找两个数，找出后面减前面数字的最大值。” 题目链接：来源：力扣（LeetCode）链接： 121....买卖股票的最佳时机 2、题目描述给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。...你只能选择某一天买入这只股票，并选择在未来的某一个不同的日子卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。...maxprofit = profit; } } } return maxprofit; } } 这么写的算法...空间复杂度： O(1) 只是用了常数级空间的变量。三、总结先得到一个最低值，然后判断每天卖出得到的利润。得到卖出时间的最大差值，再从中取最大值。

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冒泡、选择排序的Python实现及算法优化详解

冒泡排序、简单选择排序、直接插入排序就是简单排序算法。评价排序算法优劣的标准主要是两条：一是算法的运算量，这主要是通过记录的比较次数和移动次数来反应；另一个是执行算法所需要的附加存储单元的的多少。...,n-1之和n(n-1)/2 最好的排序情况是，初始顺序与目标顺序完全相同，遍历次数n-1 时间复杂度O(n^2) 3、简单排序之选择排序Python实现及优化选择排序的核心：每一轮比较找到一个极值（...原理图 3.1、基本实现 3.2、优化实现——二元选择排序思路：减少迭代次数，一轮确定2个数，即最大数和最小数。...3.3、等值情况优化思路：二元选择排序的时候，每一轮可以知道最大值和最小值，如果某一轮最大最小值都一样了，说明剩下的数字都是相等的，直接结束排序。...还可能存在一些特殊情况可以优化，但是都属于特例的优化了，对整个算法的提升有限。

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贪心算法：买卖股票的最佳时机II

可以看一下公众号左下角的「算法汇总」，「算法汇总」已经把题目顺序编排好了，这是全网最详细的刷题顺序了，方便录友们从头打卡学习，「算法汇总」会持续更新！...❞ 122.买卖股票的最佳时机II 题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/ 给定一个数组，它的第...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...122.买卖股票的最佳时机II 一些同学陷入：第一天怎么就没有利润呢，第一天到底算不算的困惑中。第一天当然没有利润，至少要第二天才会有利润，所以利润的序列比股票序列少一天！...打算从头开始打卡的录友，可以在「算法汇总」这里找到历史文章，很多录友都在从头打卡，你并不孤单！ ?

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买卖股票的最佳时机 II——贪心算法

给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。...注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...示例 1: 输入: [7,1,5,3,6,4] 输出: 7 解释: 在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 3 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。...随后，在第 4 天（股票价格 = 3）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 6-3 = 3 。...示例 2: 输入: [1,2,3,4,5] 输出: 4 解释: 在第 1 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 5）的时候卖出, 这笔交易所能获得利润 = 5-1 = 4 。

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优化器的理解与选择

Contents [hide] 1 网络模型优化算法选择 2 梯度下降法(Gradient Descent) 2.1 随机梯度下降算法SGD 2.2 基于动量的随机梯度下降算法 2.3 Nesterov...网络模型优化算法选择深度卷积神经网络通常采用随机梯度下降类型的优化算法进行模型训练和参数求解。经过近几年深度学习的发展，也出现了一系列有效的网络训练优化新算法。...在实际工程中，Pytorch 和 Keras 等框架几乎都已经封装好了最新的优化器算法，我们只需根据自身需要选择合适的优化器即可。...优化算法优化的是神经元参数的取值\(w、b\)。...根据你的需求来选择——在模型设计实验过程中，要快速验证新模型的效果，可以先用Adam进行快速实验优化；在模型上线或者结果发布前，可以用精调的SGD进行模型的极致优化。先用小数据集进行实验。

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3.2 详解优化器的选择

什么是优化器要型对各种优化的选择游刃有余，得先理解什么是优化器。...通常将更新参数的算法称为优化器，字面理解就是通过什么算法去优化网络模型的参数。常用的优化器就是梯度下降。 2....实用优化器的选择 4.1 Adagrad优化器它的核心思想是对于常见的数据给予比较小的学习率去调整参数，对于不常见的数据给予比较大的学习率调整参数。...在实际使用中，优化器的不同可能直接导致结果的不一样。我一般优先选择最后Adam，再选择其他优化器。RmsProp优化器的表现也十分的稳定。 5....总结在实际的使用过程中，一般会选择Adam和RmsProp两个优化器。另外，选用什么样的算法很大程度上取决于自己的损失函数，所以需要对自己的网络结构和损失函数的特点有一些了解。

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子...，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression

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优化算法——凸优化的概述

一、引言在机器学习问题中，很多的算法归根到底就是在求解一个优化问题，然而我们的现实生活中也存在着很多的优化问题，例如道路上最优路径的选择，商品买卖中的最大利润的获取这些都是最优化的典型例子，前面也陆续地有一些具体的最优化的算法...，如基本的梯度下降法，牛顿法以及启发式的优化算法(PSO,ABC等)。...三、三类优化问题主要有三类优化问题：无约束优化问题含等式约束的优化问题含不等式约束的优化问题针对上述三类优化问题主要有三种不同的处理策略，对于无约束的优化问题，可直接对其求导...四、正则化在“简单易学的机器学习算法——线性回归(1)”中，在处理局部加权线性回归时，我们碰到了如下的三种情况： ? ? ? ? ? ? 当 ? 时模型是欠拟合的，当 ? 时模型可能会出现过拟合。...正则化主要有两种： L1-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——lasso” L2-Regularization，见“简单易学的机器学习算法——岭回归(Ridge Regression

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【动态规划】【贪心算法】买卖股票的最佳时机

动态规划解法题目给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。...你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...day - 1][0] - prices[day]); } // 最后一天手里没有持有股票,就是最大利润 return dp[pricesSize - 1][0]; } 贪心算法...贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对问题求解时，总是做出在当前看来是最好的选择。...也就是说，不从整体最优上加以考虑，算法得到的是在某种意义上的局部最优解。分析从这个模拟的股票涨跌图，可以看出其实我们不关心每天的股票价格，只需知道每两点之间的差值。

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☆打卡算法☆LeetCode 122. 买卖股票的最佳时机 II 算法解析

一、题目 1、算法题目 “给定一个数组，表示股票每天的价格，求得能获得的最大利润。” 题目链接：来源：力扣（LeetCode）链接： 122....买卖股票的最佳时机 II - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述给定一个数组 prices ，其中 prices[i] 表示股票第 i 天的价格。...定义dp[i][0]表示第i天交易完成后的最大利润，dp[i][1]表示第i天交易完成后的最大利润，dp[i][j]表示到下标为i的这一天，持股状态为j时，手上拥有的最大现金数。...因此，只需要从前往后依次计算状态即可，全部交易结束后，持有股票的收益一定地域不持有股票的收益，也就是dp[n-1][0]的收益大于dp[n-1][1]，也就是最后的答案是dp[n-1][0]。...空间复杂度： O(n) 只需要开辟O(n)的空间存储动态规划中的所有状态。三、总结注意到上面的状态转移方程中，每一天的状态之和前一天的状态有关。

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☆打卡算法☆LeetCode 123. 买卖股票的最佳时机 III 算法解析

一、题目 1、算法题目 “在一个数组中，表示股票的价格，计算最大收益。” 题目链接：来源：力扣（LeetCode）链接： 123....买卖股票的最佳时机 III - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定的股票在第 i 天的价格。...设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你最多可以完成两笔交易。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。...在动态规划结束后，由于不能进行超过两笔交易，因此最终的答案在sell1和sell2中的最大值。...同时，如果最优的情况对应的是恰好一笔交易，它也会因为我们在转移时允许在同一天买入卖出，也就是从sell1转移到sell2，已草拟最终的答案就是sell2。

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算法面试题：买卖股票的最好时机(一)

Coding 文档地址：https://damaer.github.io/Coding/#/ 剑指OfferV1 系列已经完成，补增 V2 题目以及C++语言解法，欢迎关注~ Part163.买卖股票的最好时机...(一) 1题目描述假设你有一个数组prices，长度为n，其中prices[i]是股票在第i天的价格，请根据这个价格数组，返回买卖股票能获得的最大收益 1.你可以买入一次股票和卖出一次股票，并非每天都可以买入或卖出一次...天(股票价格 = 2)的时候买入，在第6天(股票价格 = 7)的时候卖出，最大利润 = 7-2 = 5 ，不能选择在第2天买入，第3天卖出，这样就亏损7了；同时，你也不能在买入前卖出股票。...当然是在前面找到最小的买入点，比如：而前面的最小值，其实我们在遍历的时候是可以不断维护的，所以我们只要遍历一次数组即可。...，也就是栈顶的元素永远是前面遍历的元素里面最小的，这样我们每次都是和栈顶元素相减，这个和上面的贪心算法其实是一样的，只不过上面的用min来存储最小值，单调栈用栈来保存。

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粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（二）

今天讲一讲FS与离散化的背景，介绍本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A. 特征选择特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。...过滤措施的例子有距离、信息增益、一致性和相关性。另一方面，包装法使用一种学习算法来度量所选特性的分类性能。在这个过程中可以使用不同的学习算法，比如k近邻(KNN)、决策树和支持向量机。...随机搜索可能会以一种完全随机的方式生成子集，使用Las Vegas算法，比如LVW，在一个大的搜索空间中，它的收敛速度太慢。...顶级的特征被认为是相关的，并被选择形成最终的子集。结果表明，该算法具有与原特性集相似的性能，且效果较好。但是，很难为PEAR选择合适的参数，以及应该选择哪些特性来形成最终子集。...粒子群优化算法具体可参考之前的文章“计算智能(CI)之粒子群优化算法(PSO)”。本篇文章将不再赘述。

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粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（三）

作者 | Geppetto 编辑 | 磐石出品 | 磐创AI技术团队【磐创AI导读】：本文是粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)系列的第三篇。主要介绍了EPSO与PPSO。...为了对粒子进行评价，首先对训练数据进行离散化，并根据进化的切点选择特征。然后将转换后的数据放入学习算法中，计算出适应度。基于这种适应性，pbest和gbest被更新并用于更新粒子的位置。...此外，特征的最佳切点的信息增益是其相关性的指标。因此，具有较大信息增益的特性在初始化过程中被选择的概率更大。...与EPSO相似，具有较高信息增益的特性将有更高的选择机会。为了使PPSO通用到所有的问题，PPSO使用一个限制的大小为所有数据集。...Student Member, IEEE, Bing Xue,Member, IEEE, and Mengjie Zhang, Senior Member, IEEE 你也许还想看： ● 一文彻底搞懂BP算法

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