各種算法的優缺點：
類器的優缺點 1.SRC 1）、SRC對測試集中的噪聲比較魯棒，但是當訓練集中同樣含有噪聲時，效果往往較 ...
原文：各種排序算法的優缺點
一 冒泡排序已知一組無序數據a a a n ，需將其按升序排列。首先比較a 與a 的值，若a 大於a 則交換兩者的值，否則不變。再比較a 與a 的值，若a 大於a 則交換兩者的值，否則不變。再比較a 與a ，以此類推，最后比較a n 與a n 的值。這樣處理一輪后，a n 的值一定是這組數據中最大的。再對a a n 以相同方法處理一輪，則a n 的值一定是a a n 中最大的。再對a a n 以相 ...
2017-01-21 19:13 0 6055 推薦指數：
相關推薦
排序算法：冒泡排序和選擇排序的內容，區別與優缺點。
在開始主要內容之前，先說一下為什么會去寫這篇文章呢？當然是有原因的。 第一個原因：我和我的同學在學習java的排序過程中，冒泡排序和選擇排序傻傻分不清楚。把這兩個排序放在一起，可以幫助我們去更好的理解它們。 第二個原因：主要檢驗下自己自學的成果與問題。 那么好，咱們言歸正傳，首先說 ...
聚類算法優缺點分析
個人博客,歡迎來撩 fangzengye.com 分析 算法 定義 優點 缺點 Kmeans 簡單、高效、快速收斂、當簇接近高斯分布式，聚類效果好 必須定義平均值，K事先給定，K的值影響聚類效果，對異常值影響 ...
分類算法優缺點對比
1 貝葉斯分類器 優點：接受大量數據訓練和查詢時所具備的高速度，支持增量式訓練；對分類器實際學習的解釋相對簡單 缺點：無法處理基於特征組合所產生的變化結果 2 決策樹分類器 優點：很容易解釋一個受訓模型，而且算法將最為重要的判斷因素都很好的安排在了靠近樹的根部 ...
目標跟蹤算法meanshift優缺點
原博主：http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/7341051 meanShift算法用於視頻目標跟蹤時，采用目標的顏色直方圖作為搜索特征，通過不斷迭代meanShift向量使得算法收斂於目標的真實位置，從而達到跟蹤的目的。 傳統 ...
機器學習各類算法的優缺點
目錄 1.邏輯回歸 2.支持向量機 3.決策樹 4.KNN算法 5.朴素貝葉斯算法 6.隨機森林 7.AdaBoost算法 8.GBDT算法 9.XGBoost 10.人工神經網絡 1.邏輯回歸 二項logistic回歸模型是一種分類模型，由條件概率分布P(Y|X ...
k-means算法的優缺點以及改進
大家接觸的第一個聚類方法，十有八九都是K-means聚類啦。該算法十分容易理解，也很容易實現。其實幾乎所有的機器學習和數據挖掘算法都有其優點和缺點。那么K-means的缺點是什么呢? 總結為下： (1)對於離群點和孤立點敏感； (2)k值選擇; (3)初始聚類中心的選擇； (4)只能發現球狀簇 ...
GC算法介紹及工作原理和優缺點
計數，標記清除，標記整理，分代回收。 二.GC算法的工作原理及優缺點 1.引用計數算法實現原理 核心思 ...