为了在线性时间内解决任意顺序统计量的选择问题，我们可以使用一个基于快速选择算法的方法。快速选择算法是基于快速排序的思想，可以在平均情况下以线性时间复杂度找到第k小的元素。
如果两个结点间有边， 例如从结点X到结点Y，则从结点X到结点Y耗费的费用记做C(X,Y)=10。
本文将介绍算法在人工智能里的概念，算法的4个特征、6个通用方法。以及在选择算法时需要注意的3个点。
【字符串】最长回文子串 ( 蛮力算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 中心线枚举算法 ) 【字符串】最长回文子串 ( 动态规划算法 ) ★ 【字符串】字符串查找 ( 蛮力算法 ) 【字符串】字符串查找 ( Rabin-Karp 算法 )
计算集合中第 k 大（小）的元素。就是 topK 相关系列的问题，但是选择算法只需要找到第 k 个就好。
我的计算机网络专栏，是自己在计算机网络学习过程中的学习笔记与心得，在参考相关教材，网络搜素的前提下，结合自己过去一段时间笔记整理，而推出的该专栏，整体架构是根据计算机网络自顶向下方法而整理的，包括各大高校教学都是以此顺序进行的。 面向群体：在学计网的在校大学生，工作后想要提升的各位伙伴，
几个印度小哥，在GitHub上建了一个各种Python算法的新手入门大全，现在标星已经超过2.6万。这个项目主要包括两部分内容：一是各种算法的基本原理讲解，二是各种算法的代码实现。
基数选择和基数排序非常类似，本文侧重点在于 Lucene 的实现，因此对于基数排序的详细原理就不解释了。
类似求TopK问题中最常用的算法中，从时间复杂度最高到中等再到最优分别有不同的做法。在之前的学习中只学到了使用堆来优化TopK问题，但是这样的时间复杂度只能做到O（Nlogk）的大小，其中k是堆的大小。有一种更好的办法是基于快速排序的思想去优化的算法，叫做快速选择算法，它的时间复杂度能够做到O(N)的时间复杂度。这里的思路是：每次通过随机取得一个分区键，假设题目要求数组按照从大到小排序，那么通过将分区键移动到头部start，然后从头部的下一个元素开始遍历数组，遇到比分区键大的元素就交换到分区键后的已排序的下标的下一个位置，该指针假设就叫做index。最后遍历结束后将index的值与start的值交换，此时分区键就被移动到了index指针所指的位置，那么index左边的元素都是比分区键要大的，此时再通过对比index - start 与k的大小关系就可以判断下一次递归要从哪个区间开始，从而减少遍历的次数。
在文本分类中，特征选择是选择训练集的特定子集的过程并且只在分类算法中使用它们。特征选择过程发生在分类器的训练之前。
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链接：https://www.zhihu.com/question/409815271/answer/2851056492
上篇文章 我们完整的描述了计算机五层模型中的『应用层』和『运输层』，阐述了较为复杂的 TCP 协议的相关原理，相信大家一定也有所收获，那么本篇将继续五层模型的学习。
原文地址：http://users.ece.utexas.edu/~adnan/pike.html
由于直接套用线性回归可能产生过拟合，我们需要加入正则化项，如果加入的是L2正则化项，就是Ridge回归，有时也翻译为岭回归。它和一般线性回归的区别是在损失函数上增加了一个L2正则化的项，和一个调节线性回归项和正则化项权重的系数α。损失函数表达式如下：
网络技术总体上可以分为两种，即：数据报网络与虚电路网络，本质均属于分组交换技术，但都有各自的特点与区别
最近在读《SRE Google运维解密》第20章提到数据中心内部服务器的负载均衡方法，文章对比了几种负载均衡的算法，其中随机选择算法，非常适合用 Numpy 模拟并且用 Matplotlib 画图，下面是我的代码：
摘要 因果特征选择算法(也称为马尔科夫边界发现)学习目标变量的马尔科夫边界,选择与目标存在因果关系的特征,具有比传统方法更好的可解释性和鲁棒性.文中对现有因果特征选择算法进行全面综述,分为单重马尔科夫边界发现算法和多重马尔科夫边界发现算法.基于每类算法的发展历程,详细介绍每类的经典算法和研究进展,对比它们在准确性、效率、数据依赖性等方面的优劣.此外,进一步总结因果特征选择在特殊数据(半监督数据、多标签数据、多源数据、流数据等)中的改进和应用.最后,分析该领域的当前研究热点和未来发展趋势,并建立因果特征选择资料库(http://home.ustc.edu.cn/~xingyuwu/MB.html),汇总该领域常用的算法包和数据集. 高维数据为真实世界的机器学习任务带来诸多挑战, 如计算资源和存储资源的消耗、数据的过拟合, 学习算法的性能退化[1], 而最具判别性的信息仅被一部分相关特征携带[2].为了降低数据维度, 避免维度灾难, 特征选择研究受到广泛关注.大量的实证研究[3, 4, 5]表明, 对于多数涉及数据拟合或统计分类的机器学习算法, 在去除不相关特征和冗余特征的特征子集上, 通常能获得比在原始特征集合上更好的拟合度或分类精度.此外, 选择更小的特征子集有助于更好地理解底层的数据生成流程[6].
这个repo有近23个大牛一起维护的，领头的是一个印度工程师！印度我好几年前出差还是去过，当时去的是号称是印度的“硅谷”班加罗尔，确实软件行业非常发达。来看一下这个Github上囊括了几大主流的编程语言：
在现实世界中，有很多类包含很多特征，比如生物的DNA，在利用不同算法选出较少的特征子集后，如何评价选出来的特征是至关重要的。
BGP（Border Gateway Protocol）是一种用于在互联网中交换路由信息的协议。BGP在互联网的路由选择和转发中扮演着至关重要的角色，是互联网的核心协议之一。在本文中，我们将深入探讨BGP的基本概念、特点和使用方法。
本篇是第四章网络层，在网络中的每一台主机和路由器中都有一个网络层部分。正因如此，网络层协议是协议桟中最具挑战性（因而也是最有趣）的部分。将首先学习网络层 数据平面功能，即网络层中每台路由器的功能，主要是IPv4和IPv6；然后学习网络层的控制平面功能，即网络范围的逻辑，主要是路由选择算法，以及广泛用于今天因特网中的诸如OSPF和BGP等路由选择协议
要查找一个数组中的第 K 大元素，有多种方法可以实现，其中常用的方法是使用分治算法或快速选择算法，这两种方法的时间复杂度到时候O(n)。
特征选择和超参数调整是每个机器学习任务中的两个重要步骤。大多数情况下，它们有助于提高性能，但缺点是时间成本高。参数组合越多，或者选择过程越准确，持续时间越长。这是我们实际上无法克服的物理限制。我们能做的是充分利用我们的管道。我们面临着不同的可能性，最方便的两个是：
我们希望可以自动选择一个权衡方差与偏差最好的模型。为了更加具体，本节所讨论的模型集合为「有限集」
学会了Python基础知识，想进阶一下，那就来点算法吧！毕竟编程语言只是工具，结构算法才是灵魂。
几位印度小哥在 GitHub 上建了一个各种 Python 算法的新手入门大全。从原理到代码，全都给你交代清楚了。为了让新手更加直观的理解，有的部分还配了动图。
1 综述 (1) 什么是特征选择 特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。 (2) 为什么要做特征选择 在机器学习的实际应用中，特征数量往往较多，其中可能存在不相关的特征，特征之间也可能存在相互依赖，容易导致如下的后果： 特征个数越多，分析特征、训练模型所需的时间就越长。 特征个数越多，容易引
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①基于演化计算的Wrapper特征选择算法在计算量上耗费很大。 ②基于PSO演化计算的特征选择算法在演化效率上有显著提高，但是评价过程的时间依旧很长。
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大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说面向高维和不平衡数据分类的集成学习研究论文研读笔记「建议收藏」,希望能够帮助大家进步!!!
在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出有价值
🐯 猫头虎博主在此！今天我们要深入探讨的是2018年3月26日由Russ Cox提出的《Go包版本管理提案》。这篇提案针对Go语言的包版本管理问题提出了创新的解决方案，旨在为Go社区带来更加简洁和高效的包管理体验。让我们一起探索这一提案的细节和它对Go生态的影响！🔍
策略模式是一种行为型设计模式，它允许在运行时选择算法的行为。这种模式通过定义一系列算法，并将每个算法封装到一个独立的类中，使得它们可以相互替换。通过这种方式，客户端可以根据需要选择要使用的算法，而不必与特定算法相关的实现细节耦合在一起。 策略模式适用于需要根据特定条件在多种算法之间进行切换的场景。它可以使代码更具可读性和可维护性，同时还能提高代码的灵活性和可扩展性。它还可以将算法的实现细节与客户端代码分离开来，从而使得算法可以更容易地进行修改和维护。 然而，使用策略模式可能会导致类的数量增加，从而增加代码的复杂性。此外，使用策略模式时，客户端必须了解不同策略之间的区别，以便能够选择正确的策略。因此，策略模式适用于复杂的场景，而不适用于简单的问题。
前言 在美团商家数据中心（MDC），有超过100w的已校准审核的POI数据（我们一般将商家标示为POI，POI基础信息包括：门店名称、品类、电话、地址、坐标等）。如何使用这些已校准的POI数据，挖掘出
前文 归并排序算法详解 通过二叉树的视角描述了归并排序的算法原理以及应用，很多读者大呼精妙，那我就趁热打铁，今天继续用二叉树的视角讲一讲快速排序算法的原理以及运用。
特征选择 ( Feature Selection )也称特征子集选择( Feature Subset Selection , FSS ) ，或属性选择( Attribute Selection ) ，是指从全部特征中选取一个特征子集，使构造出来的模型更好。
7.7.3讨论了如何使用m路归并来减少磁盘访问次数。从第7.7.2的讨论可知，减少初始归并段个数r也可以减少归并趟数S。若总的记录个数为n,每个归并段的长度为L,则归并段的个数m=[n/L]。如果采用前面介绍的内部排序方法，将得到长度相同的初始归并段。因此，必须探索新的算法俩生成初始归并段，这就是本节介绍的置换-选择算法。
虽然已有有很多关于特征选择的方法，但大多数是基于传统机器学习算法，或者是选择特征用于训练传统机器学习算法。
路由选择协议的核心是路由选择算法，也即路由选择与更新算法。 因特网路由选择协议可以分为两大类： 内部网关协议（IGP）：把一个自治系统内部路由交换信息所用的任何信息统称为内部网关协议。目前因特网常用的有RIP、OSPF和IGRP。 外部网关协议（EGP）：两个自治系统间传递网络可达性信息所用的协议称为外部网关协议。 内部网关协议RIP： 路由信息协议（RIP）使用距离向量法更新路由表，常用于小型自治系统。 距离向量算法要求每个路由器在路由表中列出到所有已知目的网络的最佳路由，并且定期把自己的路由表副本发送给
设计一个好用的缓存架构方案需要考虑多个方面，包括数据一致性、可用性、扩展性、性能以及成本。
进化算法作为一种随机优化算法在复杂函数优化、组合优化与路径规划等领域具有广泛的应用。本文从进化算法的发展现状、缺陷与改进等方面进行了细致的分析调研。具体介绍了NP问题的定义与研究成果，并研究与讨论了基于传统经典与最新前沿的进化算法解决带约束组合优化的NP难题的方法策略。在标准数据集上的实验结果表明，进化算法在求解NP问题具有一定的实用性与延展性。
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