Skip to main content

moregeek program

算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(mt3330-3335)_灵彧universe的博客-多极客编程

算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(MT3330-3335) (文章目录) 前言 为什么突然想学算法了? > 用较为“官方”的语言讲,是因为算法对计算机科学的所有分支都非常重要。 在绝大多数的计算机科学分支领域中,要想完成任何实质性的工作,理解算法的基础知识并掌握与算法密切相关的数据结构知识是必不可少的。 > 但从实际而言,是因为当下快到了考研和找工作的年纪(ಥ_ಥ),无论走哪

Read More

算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(mt2326-2330)_灵彧universe的博客-多极客编程

算法竞赛入门【码蹄集进阶塔335题】(MT2326-2330) (文章目录) 前言 为什么突然想学算法了? > 用较为“官方”的语言讲,是因为算法对计算机科学的所有分支都非常重要。 在绝大多数的计算机科学分支领域中,要想完成任何实质性的工作,理解算法的基础知识并掌握与算法密切相关的数据结构知识是必不可少的。 > 但从实际而言,是因为当下快到了考研和找工作的年纪(ಥ_ಥ),无论走哪

Read More

利用python手把手带上实现冒泡排序_迷彩编程的博客-多极客编程

前言之前写过一篇关于Python算法分析的文章--《​​利用 Python 浅尝算法分析​​》,想要学好计算机,数据结构和算法几乎是无法回避的课题,因为我们学习编程第一节课老师都会跟你说:程序 = 数据结构 + 算法.所以说这必学的编程基础知识.在数据结构和算法这门课程中排序与查找算法是我们常用的算法,而且这两者也是我们工作中常用的算法.就比如排序就有很多经典的算法.;排序是让数据能够以更有意义的

Read More

详解支持向量机-roc曲线中的概率和阈值【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:[菜菜TsaiTsai] 链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili] 基于混淆矩阵,我们学习了总共六个指标:准确率Accuracy,精确度Precision,召回率Recall,精确度和召回度的平衡指标F measure,特异度Specificity,以及假正率FPR。 其中,假正率有一个非常重要的应用:我们在追求较高的R

Read More

利用python浅尝算法分析_迷彩编程的博客-多极客编程

引言学习编程的人或许都听说过,程序 = 数据结构 + 算法 .数据是程序的中心,算法是解决问题的步骤,数据结构和算法两个概念间的逻辑关系贯穿了整个程序世界,首先二者表现为不可分割的关系.没有数据间的有机关系,程序根本无法设计。数据结构是底层,算法是上层。数据结构为算法提供服务,算法围绕数据结构进行操作这些概念较为抽象,我们浅尝辄止,本文只介绍一些简单的理论,我们平时练习的程序可能运算规模和数据规模

Read More

一步一步写算法(之快速排序)-多极客编程_一步算法和两步算法

    快速排序是编程中经常使用到的一种排序方法。可是很多朋友对快速排序有畏难情绪,认为快速排序使用到了递归,是一种非常复杂的程序,其实未必如此。只要我们使用好了方法,就可以自己实现快速排序。    首先,我们复习一下,快速排序的基本步骤是什么:    1、 判断输入参数的合法性    2、把数组的第一个数据作为比较的原点,比该数据小的数据排列在左边,比该数据大的数据排列在右边    3、按照(2

Read More

详解支持向量机-探索核函数在不同数据集上的表现【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:[菜菜TsaiTsai] 链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili] 关于核函数在不同数据集上的研究甚少,谷歌学术上的论文中也没有几篇是研究核函数在SVM中的运用的,更多的是关于核函数在深度学习,神经网络中如何使用。在sklearn中,也没有提供任何关于如何选取核函数的信息。 接下来我们就通过一个例子,来探索一下不同数据

Read More

防御式编程之断言assert的使用_明解嵌入式的博客-多极客编程

防御式编程的重点就是需要防御一些程序未曾预料的错误,这是一种提高软件质量的辅助性方法,断言assert就用于防御式编程,编写代码时,我们总是会做出一些假设,断言就是用于在代码中捕捉这些假设。使用断言是为了验证预期的结果——当程序执行到断言的位置时,对应的断言应该为真;若断言不为真时,程序会终止执行,并给出错误信息。可以在任何时候启用和禁用断言验证,因此可以在程序调试时启用断言而在程序发布时禁用断言

Read More

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-线性svm决策过程的可视化_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:菜菜TsaiTsai 链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili 我们可以使用sklearn中的式子来为可视化我们的决策边界,支持向量,以及决策边界平行的两个超平面。 from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.svm import SVC import matp

Read More

【菜菜的sklearn课堂笔记】支持向量机-非线性svm与核函数_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:菜菜TsaiTsai 链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili 这一节是核函数的过度 如果把数据推广到非线性数据,比如说环形数据上 from sklearn.datasets import make_circles X,y = make_circles(100, factor=0.1,noise=0.1) X.sha

Read More

详解支持向量机-支持向量机分类器原理【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:[菜菜TsaiTsai] 链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili] 支持向量机是如何工作的 支持向量机所作的事情其实非常容易理解。先来看看下面这一组数据的分布,这是一组两种标签的数据,两种标签分别由圆和方块代表。支持向量机的分类方法,是在这组分布中找出一个超平面作为决策边界,使模型在数据上的分类误差尽量接近于小,尤其是

Read More

算法基础:离散化及模板详解_wx62e40d60030b6的博客-多极客编程

⭐写在前面的话:本系列文章旨在复习算法刷题中常用的基础算法与数据结构,配以详细的图例解释,总结相应的代码模板,同时结合例题以达到最佳的学习效果。本专栏面向算法零基础但有一定的C++基础的学习者。若C++基础不牢固,可参考:10min快速回顾C++语法,进行语法复习。🔥本文已收录于算法基础系列专栏: 算法基础教程 欢迎订阅。离散化基本思想首先,离散化是指数值域非常大,例如,但是个数相对较少,例如只有

Read More

在实际应用中联合体union的妙用_明解嵌入式的博客-多极客编程

关键字union,又称为联合体、共用体,联合体的声明和结构体类似,但是它的行为方式又和结构体不同,这里的行为方式主要指的是其在内存中的体现,结构体中的成员每一个占据不同的内存空间,而联合体中的所有成员共用的是内存中相同的位置。       简单看下区别:struct MyStruct { double a; int b; char c;};struct MyStructunion

Read More

详解主成分分析pca与奇异值分解svd-高维数据可视化以及参数n_components【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:菜菜TsaiTsai 链接:【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili 高维数据的可视化和n_components PCA( ['n_components=None', 'copy=True', 'whiten=False', "svd_solver='auto'", 'tol=0.0', "iterated_power=

Read More

算法基础:差分算法及模板应用_wx62e40d60030b6的博客-多极客编程

⭐写在前面的话:本系列文章旨在复习算法刷题中常用的基础算法与数据结构,配以详细的图例解释,总结相应的代码模板,同时结合例题以达到最佳的学习效果。本专栏面向算法零基础但有一定的C++基础的学习者。若C++基础不牢固,可参考:10min快速回顾C++语法,进行语法复习。🔥本文已收录于算法基础系列专栏: 算法基础教程 欢迎订阅。差分一维差分差分思想和前缀和是相反的。首先我们先定义数组a, 其中a[1],

Read More

详解数据预处理和特征工程-特征选择-embedded嵌入法【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:[菜菜TsaiTsai] 链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili] 嵌入法是一种让算法自己决定使用哪些特征的方法,即特征选择和算法训练同时进行。 在使用嵌入法时,我们先使用某些机器学习的算法和模型进行训练,得到各个特征的权值系数,根据权值系数从大到小选择特征。 权值系数往往代表了特征对于模型的某种贡献或某种重要性,比

Read More

解密负载均衡技术和负载均衡算法_京东云官方的博客-多极客编程

什么是负载均衡技术负载均衡器是一种软件或硬件设备,它起到了将网络流量分散到一组服务器的作用,可以防止任何一台服务器过载。负载均衡算法就是负载均衡器用来在服务器之间分配网络流量的逻辑(算法是一组预定义的规则),有时候也叫做负载均衡的类型。负载均衡算法的种类非常多,包括从简单的轮询负载均衡算法到基于响应状态信息的自适应负载均衡算法。负载均衡算法的选择会影响负载分配机制的有效性,从而影响性能和业务连续性

Read More

详解数据预处理和特征工程-特征选择-相关性过滤-互信息法【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

不想追究这个原理了,以后补上 互信息法是用来捕捉每个特征与标签之间的任意关系(包括线性和非线性关系)的过滤方法。和F检验相似,它既可以做回归也可以做分类,并且包含两个类feature_selection.mutual_info_classif(互信息分类)和feature_selection.mutual_info_regression(互信息回归)。这两个类的用法和参数都和F检验一模一样,不

Read More

详解数据预处理和特征工程-数据预处理-特征选择-方差过滤【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:[菜菜TsaiTsai] 链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili] 这里只说特征选择 我们有四种方法可以用来选择特征:过滤法,嵌入法,包装法,和降维算法。 import pandas as pd data = pd.read_csv(r"D:\ObsidianWorkSpace\SklearnData\digit r

Read More

详解随机森林-随机森林在乳腺癌数据上的调参【菜菜的sklearn课堂笔记】_wx63088f6683f8f的博客-多极客编程

视频作者:[菜菜TsaiTsai] 链接:[【技术干货】菜菜的机器学习sklearn【全85集】Python进阶_哔哩哔哩_bilibili] from sklearn.datasets import load_breast_cancer from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier from sklearn.model_selecti

Read More