算法效率的度量方法 注: 本系列笔记的图片来自小甲鱼的[数据结构与算法] 之前提到设计算法要尽量提高效率,这里的效率高一般指的是算法的执行时间. 事后统计法 通过设计好的测试程序和数据,利用计算机计时器对不同算法编制的程序的运行时间进行比较,从而确定算法效率的高低. 缺陷 ...

对学习器的泛化性能进行比较的时候, 不仅需要有效可行的实验估计方法, 还要评估模型泛化能力的评价标准, 这就是性能度量(performance measure), 性能度量反映任务需求, 不同的性能度量往往导致不同的评判结果. 首先, 我们先来看看机器学习中常见的评价指标 回归任务的常见 ...

　　在数据分析和数据挖掘的过程中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如K最近邻（KNN）和K均值（K-Means）。当然衡量个体差异的方法有很多，最近查阅了相关的资料，这里整理罗列下。 　　为了方便下面的解释 ...

算法特性： （1）有穷性。 （2）确定性。 （3）有零个或多个输入。 （4）有一个或多个输出。 （5）有效性。 2、4怎样表示一个算法 算法：可以用不同道方法表示。我们常用的表示方法：自然语言、传统流程图、结构化流程图、伪代码等。 （1）自然语言 （2）用流程图 ...

1.1.2 算法设计基本方法 计算机解题的过程实际上是在实施某种算法，这种算法称为计算机算法。 常用算法设计方法： （1） 列举法 列举法的基本思想是，根据提出的问题，列举所有可能的情况，并用问题中给定的条件检验哪些是需要的，哪些是不需要的。 列举法的特点是算法比较简单。但当列举 ...

1）、递归和递推。递归和递推是学习算法设计的第一步。递归算法是把大问题分解成相对较小的问题的过程，而递推就是从小问题逐步推导出大问题的过程。无论递归还是递推，都应该有初始状态。 2）、搜索、枚举及优化剪枝。搜索在所有算法中既是最简单也是最复杂的算法。说它简单，是因为算法本身并不复杂，实现容易 ...

一、你知道聚类中度量距离的方法有哪些吗？ 　1）欧式距离 　欧氏距离是最易于理解的一种距离计算方法，源自欧氏空间中两点间的距离公式。即两点之间直线距离，公式比较简单就不写了 　应用场景：适用于求解两点之间直线的距离，适用于各个向量标准统一的情况 　2）曼哈顿距离(Manhattan ...

希望大家还是在实践当中感受效率，理解效率，写出高质量的代码和算法，仅仅作为参考，不要误导大家。排版尽量舒服吧，尽力了。 一般而言分析算法效率的方式有两种，即：时间效率和空间效率。时间效率也称为时间复杂度；空间效率也称为空间复杂度。在计算机技术发展的几十年中，空间资源变得不是非常重要了，因此在一般 ...