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综合排序丨最热优先丨最新优先

【算法】----BF算法&KMP算法

我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。

2024-06-18

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【算法】PCA算法

小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？

涛哥-AI架构师

2018-04-18

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算法——排序算法

基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序

说故事的五公子

2022-05-09

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【算法】xgboost算法

小编邀请您，先思考： 1 XGBoost和GDBT算法有什么差异？ XGBoost的全称是 eXtremeGradient Boosting，2014年2月诞生的专注于梯度提升算法的机器学习函数库，作者为华盛顿大学研究机器学习的大牛——陈天奇。 xgboost问世后，因其优良的学习效果以及高效的训练速度而获得广泛的关注，并在各种算法大赛上大放光彩。 ? 具体算法如下：输入：训练集 ? 输出：提升树步骤：（1）初始化（2）对m=1,2,3……M a）计算残差 ?

陆勤_数据人网

2018-03-27

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【算法】查找算法

查找算法查找的定义查找:又称检索或查询，是指在查找表中找出满足一定条件的结点或记录对应的操作。查找效率:查找算法中的基本运算是通过记录的关键字与给定值进行比较，所以查找的效率通常取决于比较所花的时间，而时间取决于比较的次数。通常以关键字与给定值进行比较的记录个数的平均值来计算。数组是特殊的块索引（一个块一个元素）： [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-xDbRyWBM-1635489015712)(查找算法.assets/image- [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-6LawbrgF-1635489015715)(查找算法.assets/image-20211028180620292.png )] 分块查找的算法分两步进行，首先确定所查找的节点属于哪一块，即在索引表中查找其所在的块，然后在块内查找待查询的数据。

半生瓜的blog

2023-05-13

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算法--分治算法

本文链接：https://ligang.blog.csdn.net/article/details/83866378 分治算法分而治之，把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题经典递归案例：示例：归并排序详见：javascript排序算法示例：二分查找法（二分法）二分查找也称折半查找，其要求线性表必须采用顺序存储结构，而且表中元素按关键字有序排列。

2019-08-15

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【算法】Adaboost 算法

小编邀请您，先思考： 1 Adaboost算法的原理是什么？ 2 Adaboost算法如何实现？是一个加法模型，而Adaboost算法其实是前向分步算法的特例。那么问题来了，什么是加法模型，什么又是前向分步算法呢？ 3.1 加法模型和前向分步算法如下图所示的便是一个加法模型 ? 这个优化方法便就是所谓的前向分步算法。下面，咱们来具体看下前向分步算法的算法流程：输入：训练数据集 ? 损失函数： ? 基函数集： ? 输出：加法模型 ? 3.2 前向分步算法与Adaboost的关系在上文第2节最后，我们说Adaboost 还有另外一种理解，即可以认为其模型是加法模型、损失函数为指数函数、学习算法为前向分步算法的二类分类学习方法。前向分步算法逐一学习基函数的过程，与Adaboost算法逐一学习各个基本分类器的过程一致。下面，咱们便来证明：当前向分步算法的损失函数是指数损失函数 ?

陆勤_数据人网

2018-03-27

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【算法】SVD算法

2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？前言奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。也可以用于推荐算法，将用户和喜好对应的矩阵做特征分解，进而得到隐含的用户需求来做推荐。同时也可以用于NLP中的算法，比如潜在语义索引（LSI）。 SVD小结 SVD作为一个很基本的算法，在很多机器学习算法中都有它的身影，特别是在现在的大数据时代，由于SVD可以实现并行化，因此更是大展身手。

陆勤_数据人网

2018-03-27

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【算法】PCA算法

小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？

陆勤_数据人网

2018-03-27

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【算法】GBDT算法

小编邀请您，先思考： 1 GBDT算法的原理是什么？ 2 GBDT算法如何做正则化处理？ GBDT在BAT大厂中也有广泛的应用，假如要选择3个最重要的机器学习算法的话，个人认为GBDT应该占一席之地。分类算法 GBDT的分类算法从思想上和GBDT的回归算法没有区别，但是由于样本输出不是连续的值，而是离散的类别，导致我们无法直接从输出类别去拟合类别输出的误差。除了负梯度计算和叶子节点的最佳残差拟合的线性搜索，二元GBDT分类和GBDT回归算法过程相同。多元分类算法多元GBDT要比二元GBDT复杂一些，对应的是多元逻辑回归和二元逻辑回归的复杂度差别。由于GBDT的卓越性能，只要是研究机器学习都应该掌握这个算法，包括背后的原理和应用调参方法。目前GBDT的算法比较好的库是xgboost。当然scikit-learn也可以。

陆勤_数据人网

2018-03-27

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