鸢尾花卉数据集Iris是一类多重变量分析的数据集通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类针对iris数据集实践决策树算法(C4.5、C5.0)，并用交叉矩阵评估模型iris数据RStudio系统自带 Gary<-iris #建立决策树模型，来预测鸢尾花的种类 #重命名变量名，将预测鸢尾花卉转换为class 通过前四个变量预测class属于哪一个类 Gary.names<-c(sepal length,...
通过数据压缩（降维）可以减少特征数量，可以降低硬盘和内存的存储，加快算法的训练。 还可以把高维的数据压缩成二维或三维，这样方便做数据可视化。 数据压缩是通过相似或者相关度很高的特征来生成新的特征，减少特征数量。例如，上图x1是厘米，x2是英寸，这两个特征相关度很高，可以压缩成一个特征。 ====================================== 主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）是常用的降维算法。 例如，要将二维...
第1章 数据结构和算法 三个主要目的： 学习常用的数据结构，形成一个程序员的基本数据结构工具箱（toolkit），这些工具是解决许多问题的理想选择； 引入并加强权衡（tradeoff）的概念，每一个数据结构都有其相关的代价和效益的权衡； 评估一个数据额结构或算法的有效性，通过分析确定哪个数据结构对一个新问题而言最合适。 计算机程序设计的核心有两个目标（有时两者相互冲突）： 设计一种容易理解、...
二分法思想可以用于查找和排序 用于查找时要求所查找的数组有序，其基本思想是将元素大致分为两半，取中间元素与目标数据进行比较，若目标数据大于中间元素则和此数组的后半段进行比较，反之则与数组的前半段进行比较，可以看出每进行一次比较，待比较数据减少一半，其最坏时间复杂度为O（log n） 例：从{5，15，28，33，39，40，58，67，70，88}查找28 用于排序时用折半查找法查找当前已经排好序的序列中的插入位置 折半插入排...
#include <iostream> using namespace std;void Swap(int a,int b) //a,b交换位置 {int c=a;a=b;b=c;} int Partition(int a[],int p,int r)//Partition的作用是将基准元素置于本应在序列中的位置， { // 并保存该基准在数组中的下标（位置），还让其前面的元素 // 均小于该基准，后面的元素均大于该基准 int i=p,j=r+1; //i为基准位置,r为要排序的数组中最后一个元素下标 int x=a[p]; //x为选取的基准 ,p为基准...
首先： 图片如下18.jpg19.jpg20.jpg21.jpg 算法以及对比结果 一、 package com.aliyun.picture.demo;import javax.imageio.ImageIO; import java.awt.*; import java.awt.color.ColorSpace; import java.awt.image.BufferedImage; import java.awt.image.ColorConvertOp; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream;/*** @BelongsProject: maven-demo* @BelongsPackage: com.aliy...
题目描述 这有一个迷宫，有0~8行和0~8列： 1,1,1,1,1,1,1,1,1 1,0,0,1,0,0,1,0,1 1,0,0,1,1,0,0,0,1 1,0,1,0,1,1,0,1,1 1,0,0,0,0,1,0,0,1 1,1,0,1,0,1,0,0,1 1,1,0,1,0,1,0,0,1 1,1,0,1,0,0,0,0,1 1,1,1,1,1,1,1,1,1 0表示道路，1表示墙。 现在输入一个道路的坐标作为起点，再如输入一个道路的坐标作为终点，问最少走几步才能从起点到达终点？ （注：一步是指从一坐标点走到其上下左右相邻坐标点，如：从（3，1）到（4,1...
【火炉炼AI】机器学习026-股票数据聚类分析-近邻传播算法 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2， tushare 1.2) 有一位朋友很擅长炒股，听说其资产已经达到了两百多万，我听后对其敬佩得五体投地，遂虚心向其请教炒股之秘诀，他听后，点了一根烟，深深地吸了一口，然后慢悠悠地告诉我，秘诀其实很简单，你先准备一千万，炒着炒着就能炒到两百万。。。我听后狂喷鼻血。。。 虽...
关联分析（关联挖掘）是指在交易数据、关系数据或其他信息载体中，查找存在于项目集合或对象集合之间的频繁模式、关联、相关性或因果结构。关联分析的一个典型例子是购物篮分析。通过发现顾客放入购物篮中不同商品之间的联系，分析顾客的购买习惯。比如，67%的顾客在购买尿布的同时也会购买啤酒。通过了解哪些商品频繁地被顾客同时购买，可以帮助零售商制定营销策略。分析结果可以应用于商品货架布局、货存安排以及根据购买模式对顾...
1、浅谈一下对二分发思想的体会： 我认为二分法实际是一个对数据进行切分细化的方法。例如对于一个需要与数列比较的数字，我们将其与数列中间的数字进行比较，若其大于中间数，则以中间数为起点，原数列终端为终点，“建立”新数列，再次将该数与此数列中间数比较，以此类推。这样对于有序数列而言，可以较为快速地寻找所需数值。然而该方法需要数列为有序数列，对于无序数列需先排序后才可使用。 2、结对编程情况汇报： 结对编程对...
算法复杂度分为时间复杂度和空间复杂度 首先要清楚一点，大O表示法的时间复杂度高不代表程序运行时间长，空间复杂度高不代表占用空间多。 他们表示的是代码执行时间随着数据规模增长的变化趋势。和算法储存空间与数据规模之间的增长关系。 时间复杂度判断方法 1、只关注循环次数最多的一段代码 2、加法法则：总复杂度等于量级最大的那段代码的复杂度 3、乘法原则：嵌套代码的复杂度等于嵌套内外代码复杂度的乘积 常见的复杂度量级...
数据结构和算法本身要解决程序 运行“快”，空间“省”的问题 执行效率是一个重要的考核标准 主要看时间、空间复杂度分析 时间复杂度分析 （大0复杂度表示法） int cal (int n){ int a = 0 ; int i=0 ; for (;i<=n;i++) { a = a + i; } return a; } 假设 每行执行的时间为unittime ; 则上述代码执行的时间为 T （n） = （1+1+n+n+1）*unittime = (2n+3)*unittime 再复杂一些代码分析方法也是一样，所以代码执行...
前言：大家都知道数据结构和英语，就如同程序员的两条腿一样；只有不断的积累，学习，拥有了健壮的“双腿”才能越走越远；在数据结构和算法的领域，不得不承认自己就是一只菜鸟；需要不断的学习；在学习过程中，经常会有一些自己的看法，和别人独特的见解；我都会一一做好笔记，以便进步； 正文：复杂度分析 一、什么是复杂度分析？1.数据结构和算法解决是“如何让计算机更快时间、更省空间的解决问题”，而时间、空间复杂度做为数...
本章讲解： 最好情况时间复杂度: 代码在最理想情况下执行的时间复杂度 最坏情况时间复杂度: 代码在最坏情况下执行的时间复杂度 平均情况时间复杂度: 代码在所有情况下执行的次数的加权平均值 均摊时间复杂度: 代码在执行的所有复杂度情况中绝大部分是低级别的复杂度， 个别情况是高级别复杂度且发生具有时序关系时，可以将这个高级别 复杂度均摊到低级别复杂度上，基本上均摊结果就等...
复杂度分析（上）：如何分析、统计算法的执行效率和资源消耗？ 复杂度分析是整个算法的精髓，只要掌握了它，数据结构和算法的内容基本上就掌握了一半。 为什么需要复杂度分析？ 1、程序测试结果非常依赖测试环境 2、测试结果受数据规模的影响很大 我们需要一个不用具体的测试数据来测试，就可以粗略的估计算法的执行效率的方法， 就是时间、空间复杂度分析方法。 大O复杂度表示法 Go语言示例代码：...