随笔分类 - 算法
摘要：为了使时间复杂度评价方法在不同量级情况下，评价更为全面、更精确，于是又可分为以下四种评价方法： （一）最好情况时间复杂度： 即一个程序在最好情况下的时间复杂度，比如，找一个数组中的元素，第一次就找到元素的情况。 （二）最坏情况时间复杂度 即一个程序在最坏情况下的时间复杂度，比如，找一个数组中的元素，
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摘要：前段时间通过小詹随笔分享的链接在极客时间购买了王争老师的《数据结构与算法之美》的课程，小詹学长果真是一个很靠谱的学长，凡是通过他的链接购买的课程，之后建有微信群，相互监督学习并分享学习笔记打卡。因此，在此，为表示对小詹学长的感谢，也简单介绍一下“小詹学Python”公众号，小詹学长是一名双一流高校在
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摘要：一、概述 首先引入Daniel检验的概念，即检测序列平稳性的一种方法，它是建立在Spearman相关系数（一种秩相关系数）的基础上的。 对于二维总体（X，Y）的样本观测数据，其中各分量、..的秩统计量为R1、R2…Rn,y1,y2..yn的秩统计量为S1、S2…Sn。 推广到时间序列预测样本，Spe
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摘要：昨天开始看聚类方法，结果才看到第一个K-means聚类方法就卡壳了。我先大致了解了K-means聚类方法的原理，然后照着老师的代码逐步实现，就在使用kmeans函数进行聚类时，命令窗口报出了“KMEANS does not accept complex data.”的错误，百度也没有查询到相关的解决
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摘要：贝叶斯分类是一类分类算法的总称，这类算法均已贝叶斯定理为基础，因此统称为贝叶斯分类。在贝叶斯分类器中，常用朴素贝叶斯，就类似于看见黑人，大多会认为来自非洲。 事件A在事件B（发生）的条件下的概率，与事件B在事件A（发生）的条件下的概率是不一样的，但他们有确定的关系，贝叶斯定理就是对在这种关系的陈述。
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摘要：原理：简单比喻为——人以群分，物以类聚。 优点：对于类域的交叉或重叠较多的待分样本集来说，K-NN较其他方法更合适。 缺点：计算量较大，因为会计算全体已知样本的距离。 改进方法： （1）解决计算量大，事先对已知样本点进行剪辑，去除对分类作用不大的成分。 （2）尽可能将计算压缩到接近测试样本领域的小范
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摘要：下面将主要从三方面进行大致讲解，灰色预测概念及原理、灰色预测的分类及求解步骤、灰色预测的实例讲解。 一、灰色预测概念及原理： 1.概述： 关于所谓的“颜色”预测或者检测等，大致分为三色：黑、白、灰，在此以预测为例阐述。 其中，白色预测是指系统的内部特征完全已知，系统信息完全充分；黑色预测指系统的内部
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摘要：在数学建模中，常常会涉及一些预测类问题。预测方法种类繁多，从经典的单耗法、弹性系数法、统计分析法，到现在的灰色预测法、专家系统法和模糊数学法、甚至刚刚兴起的神经元网络法、优选组合法和小波分析法等200余种算法。下面将简要介绍几类预测方法：微分方程模型、灰色预测模型、差分方程预测、马尔可夫预测、插值与
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摘要：今天看了有关支持向量机（Support vector machine，简称SVM ）用来分类的内容。通过学习算法，SVM可以自动找出那些对分类有用有较好区分能力的支持向量，由此构造出的分类器可以最大化类与类的距离，因此有较高的适应能力和较高的分辨率。SVM属于有监督（即设定了训练样本，无监督是指实现
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