随笔分类 - 算法
摘要：DeepFM就是FM模型结合DNN的产物，模型结构及原理详见：https://mp.weixin.qq.com/s/Hb6tKk1sw9pZ7qysO765nw，代码逻辑：Hive取数➡️生成onehot编码字典➡️转换数据➡️输入以训练模型 模型代码见github：https://github.c
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摘要：二分法开根号，通过二分法在[0,n]之间寻找合适的数（n>1时），而n<1时，需要将上限设为1，即使用二分法在[0,1]之间寻找合适的数，最终达到一定精度跳出循环，但迭代很慢。 牛顿法可以快速迭代（牛顿法介绍）
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摘要：问题：给出一个整数数组，要找出元素之和最大的子数组。 如有列表A 算法1： 分析：外层循环变量j迭代n次，内层循环变量k最多迭代n次，最内层循环变量i最多迭代n次，因此算法复杂度为O(n3) 算法2： 考虑Si为前i个元素之和（前缀和），则Aj加到Ak可表示为Sk - Sj-1，则有以下算法 分析：
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摘要：https://www.cnblogs.com/willnote/p/6801496.html
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摘要：https://www.cnblogs.com/zy230530/p/7029025.html k-means算法中的k表示聚类为k个簇，means代表取每一个聚类中数据的均值作为该簇的中心（质心）即用每一个类的质心对该簇进行描述。k-means算法的原理比较简单，但它有缺陷，即其可能收敛到局部最优
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摘要：4.1 不含有特征向量相同但标记不同的冲突数据 and 决策树按照属性特征来划分，相同属性特征的样本最终会进入同一个叶子节点 >- 如果含有特征向量相同但标记不同的冲突数据 >- 必然至少存在一对样本，属性相同而分类不同，即产生了训练误差 >- 不含有特征向量相同但标记不同的冲突数据 4.2 简单的
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摘要：梯度下降法 https://www.jianshu.com/p/c7e642877b0e 牛顿法 https://blog.csdn.net/sigai_csdn/article/details/80678812 https://blog.csdn.net/ccnt_2012/article/det
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摘要：首先，算法的时间复杂度和空间复杂度合称为算法的复杂度。 时间复杂度 （1）时间频度：一个算法执行所耗费的时间，从理论上是不能算出来的，必须上机运行测试才能知道。但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试，只需知道哪个算法花费的时间多，哪个算法花费的时间少就可以了。并且一个算法花费的时间与算法中语句的
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摘要：排序算法经过长时间演变，大体可以分为两类：内排序和外排序。在排序过程中，全部记录存放在内存，则成为内排序；如果排序过程中需要使用外存，则称为外排序，本文讲的都属于内排序。 内排序有可以分为以下几类： （1）插入排序：直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序 （2）选择排序：直接选择排序、堆排序 （3）
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