牛顿迭代算法 牛顿迭代可以用来求解非线性方程 f(x)=0 在区间 [a,b] 内的根,使用程序快速得到方程的数值解。 牛顿迭代的核心公式为: xn+1=xn−f(xn)f′(xn) 即选取一个靠近方程真实根 x∗ 的初始点 x0,反复迭代直到满足一定的精度要求即可; 牛顿迭代使用条件 使用牛顿迭代要满足下面三个条件: f(x...
还有一类集成算法为Bagging类算法,主要思路是分别训练几个不同的模型,然后用模型平均的方法做出最终决策。 最著名的Bagging类算法就是随机森林,该算法还融入了随机子空间方法,是以决策树为基础分类器的一个集成学习模型,它包含多个由Bagging集成学习技术训练得到的决策树,当输入待分类的样本时,最终的分类结果由单个决策...
15个简单算法题 1:合并排序,将两个已经排序的数组合并成一个数组,其中一个数组能容下两个数组的所有元素; 2:合并两个单链表; 3:倒序打印一个单链表; 4:给定一个单链表的头指针和一个指定节点的指针,在O(1)时间删除该节点; 5:找到链表倒数第K个节点; 6:反转单链表; 7:通过两个栈实现一个队列; 8:二...
k近邻(k-Nearest Neighbor,kNN),直译就是k个最近的邻居,是一个非参数化的学习算法。其他学习算法在建模完成后可以将训练数据丢弃,而kNN却需要将训练数据保存在内存中。 k-近邻算法通过测量不同特征值之间的距离进行分类。当输入没有标签的新数据时,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较,然后算法提取...
收起 一、K-近邻算法 二、线性回归 三、逻辑回归 四、决策树算法 五、集成算法 六、聚类算法 暂时就...
if(arr[i]==n){return true;} } return false; } function removeDup(arr,s,e){ if(s>e){return [];} else if(s==e){ return [arr[s]]; } var c = Math.floor((s+e)/2); var left = removeDup(arr,s,c); var right = removeDup(arr,c+1,e); ...
一.简单选择排序简介及思路 简单选择排序算法(Simple Selection Sort)是一种简单直观的选择排序算法. 它的基本操作是: 每一次通过n-i次关键字间的比较,从n-i+1个数据中选出关键字最小(大)的数据,并和第i(1≤i≤n)个数据交换 重复n-1次上述操作,直到全部待排序的数据元素排完. ...
十道简单算法题 题目的总览 1-n阶乘之和 获取二维数组每列最小的值 求"1!+4!(2的平方)+9!(3的平方)+...+n的值 数组对角线元素之和 打印杨辉三角形 猴子吃桃子问题 计算单词的个数 判断字母是否完全一样 判断一个数是不是2的某次方 判断一个数字是不是ugly number 一、1-n阶乘之和 1-n阶乘之和...
快速排序也是一种常用的排序算法。它通过选择一个基准值,将数组分成两部分,并对每部分进行递归排序来完成整个数组的排序。 下面是一个使用快速排序算法对数组进行排序的示例: ```python def quick_sort(arr): if len(arr) <= 1: return arr pivot = arr[0] ...