第二章 算法 算法具有五个基本特性: 输入、输出、有穷性、确定性和可行性 1)输出,可以有另个或多个 2)输出,一定要有,一个或多个 3)有穷性:算法在执行有限的步骤后,自动结束而不会出现无限循环,而且每一个步骤在可接受的时间内完成。 4)确定性:算法的每一个步骤都具有确定的含义 ...
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: 必须依据算法实现编制好测试程序 不同测试环境差别不是一般的大 事前分析估算方法 在j计算机程序编写前,依据统计方法对算法进行估 ...
2019-09-01 21:43 0 473 推荐指数:
第二章 算法 算法具有五个基本特性: 输入、输出、有穷性、确定性和可行性 1)输出,可以有另个或多个 2)输出,一定要有,一个或多个 3)有穷性:算法在执行有限的步骤后,自动结束而不会出现无限循环,而且每一个步骤在可接受的时间内完成。 4)确定性:算法的每一个步骤都具有确定的含义 ...
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 ...
1.曼哈顿距离(Manhattan Distance) 定义:在欧几里德空间的固定直角坐标系上两点所形成的线段对轴产生的投影的距离总和。 想象你在曼哈顿要从一个十字路口开车到另 ...
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 ...
有时候,我们需要度量两个向量之间的距离来决定他们的归属。 接下来列举一些常用的距离度量方法 1、欧氏距离 2、马氏距离 3、曼哈顿距离 4、闵可夫斯基距离 5、汉明距离 6、杰卡德相关系数 7、余弦相似度 8、切比雪夫距离 9、皮尔逊相关系数 1、欧氏距离:也叫欧几里得 ...
常用距离度量方法总结 一、总结 一句话总结: 1、欧氏距离2、马氏距离3、曼哈顿距离4、闵可夫斯基距离5、汉明距离6、杰卡德相关系数7、余弦相似度8、切比雪夫距离9、皮尔逊相关系数 1、曼哈顿距离(Manhattan)? 表示两个点在标准坐标系上的【绝对轴距之和】,两点在南北方 ...
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 ...