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机器学习工程师必知的十大算法
本文介绍最流行的机器学习算法。
本文主要介绍了一些最常用的机器学习算法,包括决策树、朴素贝叶斯分类、最小二乘法、逻辑回归、支持向量机、集成方法、聚类算法、主成分分析、奇异值分解和独立成分分析。此文由原作者授权,InfoQ中文站翻译并分享。
十大算法排序
现代人的生活已经被算法给支配了,你喜欢吃的外卖,喜欢看的文章,喜欢买的商品,都在算法面前,无所遁形。
在“数据为王”的今天,越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用,那么,数据科学家最常用的算法,都是哪些呢? 最近,著名的资料探勘信息网站KDnuggets策划了十大算法调查,这次调查对数据科学家常用的算法进行排名,并发现最“产业”和最“学术”的算法,还对这些算法在过去5年间(2011~2016)的变化,做了一番详细的介绍。
本文是10月13日大数据杂谈群分享的内容。 TalkingData的平台上有巨大的数据量,日活是2.5亿、月活是6.5亿。每天能够收到14TB的数据,处理370亿条消息,收到35亿个位置定位点。 如何利用这些数据创造价值?
未来科学计算和人工智能发展到底是硬件还是软件的主导?这是一个公开问题,至今仍没有确切答案。
本文详细介绍了冒泡排序、选择排序、插入排序、希尔排序、归并排序、快速排序、堆排序、计数排序、桶排序、基数排序、外部排序的算法流程和源码。供读者理解与学习,适合点赞+收藏。有什么错误希望大家直接指出~
据研究人员和分析师称,到 2024 年,数字助理的使用率预计有望达到 84 亿。超个性化、聊天机器人、预测性行为分析等是人工智能应用中最为常见的用例。
《麻省理工科技评论》发布了2017年全球十大突破性技术榜单,其中刷脸支付上榜。“在中国,人脸识别系统现在应用于授权支付、设备访问以及罪犯追踪。”该项技术被认为是在“成熟期”。而蚂蚁金服被列举为三家主要公司其中的一家。针对蚂蚁金服的人脸识别技术,InfoQ采访了蚂蚁金服生物识别技术负责人陈继东。
随着 AI 越来越深入到我们的职业和个人生活中,Indeed 分析团队研究了平台数据以了解 2019 年 AI 工作的相关情况。什么是最好的职位?哪个岗位的工资最高?最好的机会在哪里?有些结果可能会让你大吃一惊。
归并,指合并,合在一起。归并排序是建立在归并操作上的一种排序算法。其主要思想是分而治之。什么是分而治之?分而治之就是将一个复杂的计算,按照设定的阈值进行分解成多个计算,然后将各个计算结果进行汇总。即“分”就是把一个大的通过递归
一种非比较排序。计数排序对一定范围内的整数排序时候的速度非常快,一般快于其他排序算法。但计数排序局限性比较大,只限于对整数进行排序,而且待排序元素值分布较连续、跨度小的情况。
桶排序是计数排序的升级,计数排序可以看成每个桶只存储相同元素,而桶排序每个桶存储一定范围的元素,通过函数的某种映射关系,将待排序数组中的元素映射到各个对应的桶中,对每个桶中的元素进行排序(有可能再使用别的排序算法或是以递归方式继续使用桶排序