十大经典排序算法(python实现)(原创) 使用场景: 1,空间复杂度 越低越好.n值较大: 堆排序 O(nlog2n) O(1) 2,无空间复杂度要求.n值较大: 桶排序 O(n+k) O(n+k) 经典排序算法图解: 经典排序算法的复杂度: 大类一(比较排序法): 1.冒泡排序(Bubble Sort)[前后比较-交换] python代码实现: 1 d0 = [2, 15, 5, 9, 7, 6, 4, 12, 5, 4, 2, 64, 5, 6, 4, 2, 3, 54, 45, 4,

详见 F:\工程硕士\d电子书\26 数据挖掘 小结: 1. C4.5 C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法.  C4.5算法继承了ID3算法的优点,并在以下几方面对ID3算法进行了改进: 1) 用信息增益率来选择属性,克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足: 2) 在树构造过程中进行剪枝: 3) 能够完成对连续属性的离散化处理: 4) 能够对不完整数据进行处理. C4.5算法有如下优点:产生的分类规则易于理解,准确率较高.其缺点是:在构造树的过

现在很多的事情都可以用算法来解决,在编程上,算法有着很重要的地位,将算法用函数封装起来,使程序能更好的调用,不需要反复编写. Python十大经典算法: 一.插入排序 1.算法思想 从第二个元素开始和前面的元素进行比较,如果前面的元素比当前元素大,则将前面元素 后移,当前元素依次往前,直到找到比它小或等于它的元素插入在其后面, 然后选择第三个元素,重复上述操作,进行插入,依次选择到最后一个元素,插入后即完成所有排序. 2.代码实现 def insertion_sort(arr): #插入排序 #

Atitit 图像处理30大经典算法attilax总结 1. 识别模糊图片算法2 2. 相似度识别算法(ahash,phash,dhash)2 3. 分辨率太小图片2 4. 横条薯条广告2 5. 图像与图片分类开2 6. 根据肤色归类,根据人物人脸分类.2 7. 其他分类算法2 8. 质量检测: 色偏检测. 亮度检测(曝光不足) 失焦检测 模糊检测  清晰度检测与评价2 9. 图片压缩 图片压缩 图片ocr 调整大小与分辨率 灰度化2 10. 图片叠加 几种叠加方式2 11. 高斯模糊2 11.

引子 有句话怎么说来着: 雷锋推倒雷峰塔,Java implements JavaScript. 当年,想凭借抱Java大腿火一把而不惜把自己名字给改了的JavaScript(原名LiveScript),如今早已光芒万丈.node JS的出现更是让JavaScript可以前后端通吃.虽然Java依然制霸企业级软件开发领域(C/C + +的大神们不要打我...),但在Web的江湖,JavaScript可谓风头无两,坐上了头把交椅. 然而,在传统的计算机算法和数据结构领域,大多数专业教材和书籍的默认

原文地址:http://blog.csdn.net/aladdina/article/details/4141177 国际权威的学术组织the IEEE International Conference on Data Mining (ICDM) 2006年12月评选出了数据挖掘领域的十大经典算法:C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART. 不仅仅是选中的十大算法,其实参加评选的

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79456971 相关文章: 数据挖掘领域十大经典算法之—K-Means算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—SVM算法(超详细附代码)        数据挖掘领域十大经典算法之—Apriori算法        数据挖掘领域十大经典算法之—EM算法        数据挖掘领域十大经典算法之—PageRank算法        数据挖掘领域十大经典算法之—AdaBoost算法(超

C语言的10大基础算法 算法是一个程序和软件的灵魂,作为一名优秀的程序员,只有对一些基础的算法有着全面的掌握,才会在设计程序和编写代码的过程中显得得心应手.本文包括了经典的Fibonacci数列.简易计算器.回文检查.质数检查等算法.也许它们能在你的毕业设计或者面试中派上用场. 1.计算Fibonacci数列 Fibonacci数列又称斐波那契数列,又称黄金分割数列,指的是这样一个数列:1.1.2.3.5.8.13.21. C语言实现的代码如下: /* 显示用户输入n的fibonacci序列,直

很多时候,我们的网页菜单需要个性化,从而来适应各种行业的用户视觉操作体验.本文将带领大家一起来欣赏10个非常经典的CSS3菜单应用,菜单涉及到动画菜单.Tab菜单.面包屑菜单等. 1.CSS3飘带状3D菜单 菜单带小图标 这次我们要来分享一款很特别的CSS3菜单,菜单的外观是飘带状的,并且每一个菜单项有一个精美的小图标,鼠标滑过菜单项时,菜单项就会向上凸起,像是飘带飘动一样,形成非常酷的3D视觉效果.这款CSS3飘带状3D菜单非常适合作一些活动页面的菜单导航. 在线演示        源码下载

在统计计算中,最大期望(EM,Expectation–Maximization)算法是在概率(probabilistic)模型中寻找参数最大似然估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量(Latent Variabl).最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚(Data Clustering)领域.最大期望算法经过两个步骤交替进行计算,第一步是计算期望(E),也就是将隐藏变量象能够观测到的一样包含在内从而计算最大似然的期望值:另外一步是最大化(M),也就是最大化在 E 步上找到的最大

广义来说,有三种机器学习算法 1. 监督式学习 工作机制:这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成.这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来.利用这一系列变量,我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数.这个训练过程会一直持续,直到模型在训练数据上获得期望的精确度.监督式学习的例子有:回归.决策树.随机森林.K – 近邻算法.逻辑回归等. 2.非监督式学习 工作机制:在这个算法中,没有任何目标变量或结果变量要预测或估计.这个算法用在不同的组内聚类分析.这种分析方式被广泛地用来细分

排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等.用一张图概括: 关于时间复杂度: 平方阶 (O(n2)) 排序 各类简单排序:直接插入.直接选择和冒泡排序. 线性对数阶 (O(nlog2n)) 排序 快速排序.堆排序和归并排序. O(n1+§)) 排序,§ 是介于 0 和 1 之间的常数.

简单的线性回归预测房价 #!/usr/bin/env python # encoding: utf-8 """ @version: @author: --*--. @file: LinearRegression.py @time: 2018/11/1 11:05 @desc: """ # Required Packages import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklear

使用的包 import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import numpy as npfrom sklearn import datasets 获取数据 方式一 读取网页提供的数据: df = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/iris/iris.data', header=None)df.columns = ['d1', 'd

冒泡排序(Bubble Sort) 冒泡排序须知: 作为最简单的排序算法之一,冒泡排序给我的感觉就像Abandon在单词书里出现的感觉一样,每次都在第一页第一位,所以最熟悉...冒泡排序还有一种优化算法,就是立一个flag,当在一趟序列遍历中元素没有发生交换,则证明该序列已经有序.但这种改进对于提升性能来说并没有什么太大作用... 什么时候最快(Best Cases): 当输入的数据已经是正序时(都已经是正序了,我还要你冒泡排序有何用啊....) 什么时候最慢(Worst Cases): 当输入

算法与实现 选择排序 算法思想 从数组中选择最小元素,将它与数组的第一个元素交换位置.再从数组剩下的元素中选择出最小的元素,将它与数组的第二个元素交换位置.不断进行这样的操作,直到将整个数组排序. 动态过程 算法原理参考:图解选择排序. 代码实现 // 选择排序 public static void selectSort(int[] arr) { for (int i = 0; i < arr.length-1; i++) { int k = i; for (int j = i+1; j <

K-Means算法的输入N,K和一个size为N的向量组vector.输出K个两两互不相交的向量组.其本质是将给定的向量组划分成K个类别,使得同类别的向量相似度比较大,而不同类别的向量之间的相似度较小.    比如以下这个图,人肉眼能看出有四个点团,但计算机不知道,为了让计算机明白这一点,可以将点的坐标提取到向量组中,而向量之间的相似度定义为点之间的距离的相反数或者倒数.从而将这些点分开.    实现过程:    (1)从n个数据对象任意选择k个对象作为初始聚类中心;    (2)根据每个聚类对

贝叶斯分类器 贝叶斯分类器的分类原理是通过某对象的先验概率,利用贝叶斯公式计算出其后验概率,即该对象属于某一类的概率,选择具有最大后验概率的类作为该对象所属的类.眼下研究较多的贝叶斯分类器主要有四种,各自是:Naive Bayes.TAN.BAN和GBN. 贝叶斯网络是一个带有概率凝视的有向无环图,图中的每个结点均表示一个随机变量,图中两结点 间若存在着一条弧,则表示这两结点相相应的随机变量是概率相依的,反之则说明这两个随机变量是条件独立的.网络中随意一个结点X 均有一个对应的条件概率表(Con

一.决策树的类型  在数据挖掘中,决策树主要有两种类型: 分类树 的输出是样本的类标. 回归树 的输出是一个实数 (比如房子的价格,病人呆在医院的时间等). 术语分类和回归树 (CART) 包括了上述两种决策树, 最先由Breiman 等提出.分类树和回归树有些共同点和不同点-比如处理在何处分裂的问题. 分类回归树(CART,Classification And Regression Tree)也属于一种决策树,之前我们介绍了基于ID3和C4.5算法的决策树. 这里仅仅介绍CART是如何用于分类

学习任何一门技术的同时,其实就是自我修炼的过程.沉下心,尝试去拥抱数据的世界! 案例一 Too many connections (连接数过多,导致连接不上数据库,业务无法正常进行) 问题还原: 解决问题的思路: 1.首先先要考虑在我们 MySQL 数据库参数文件里面,对应的 max_connections 这个参数值是不是设置的太小了,导致客户端连接数超过了数据库所承受的最大值. 该值默认大小是 151,我们可以根据实际情况进行调整. 对应解决办法:set global max_connect