原文:算法效率的度量方法

算法效率的度量方法 注: 本系列筆記的圖片來自小甲魚的 數據結構與算法 之前提到設計算法要盡量提高效率,這里的效率高一般指的是算法的執行時間. 事后統計法 通過設計好的測試程序和數據,利用計算機計時器對不同算法編制的程序的運行時間進行比較,從而確定算法效率的高低. 缺陷: 必須依據算法實現編制好測試程序 不同測試環境差別不是一般的大 事前分析估算方法 在j計算機程序編寫前,依據統計方法對算法進行估 ...

2019-09-01 21:43 0 473 推薦指數:

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算法的特性、算法設計的要求、算法效率度量方法

第二章 算法 算法具有五個基本特性: 輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性 1)輸出,可以有另個或多個 2)輸出,一定要有,一個或多個 3)有窮性:算法在執行有限的步驟后,自動結束而不會出現無限循環,而且每一個步驟在可接受的時間內完成。 4)確定性:算法的每一個步驟都具有確定的含義 ...

Sat Jun 06 00:26:00 CST 2015 0 3915
算法性能度量

對學習器的泛化性能進行比較的時候, 不僅需要有效可行的實驗估計方法, 還要評估模型泛化能力的評價標准, 這就是性能度量(performance measure), 性能度量反映任務需求, 不同的性能度量往往導致不同的評判結果. 首先, 我們先來看看機器學習中常見的評價指標 回歸任務的常見 ...

Thu Oct 04 02:12:00 CST 2018 0 759
相似度度量算法

  在數據分析和數據挖掘的過程中,我們經常需要知道個體間差異的大小,進而評價個體的相似性和類別。最常見的是數據分析中的相關分析,數據挖掘中的分類和聚類算法,如K最近鄰(KNN)和K均值(K-Means)。當然衡量個體差異的方法有很多,最近查閱了相關的資料,這里整理羅列下。   為了方便下面的解釋 ...

Mon Dec 25 04:48:00 CST 2017 0 2164
距離度量方法

1.曼哈頓距離(Manhattan Distance)   定義:在歐幾里德空間的固定直角坐標系上兩點所形成的線段對軸產生的投影的距離總和。   想象你在曼哈頓要從一個十字路口開車到另 ...

Thu Aug 16 01:42:00 CST 2018 0 2076
聚類算法中的距離度量有哪些

一、你知道聚類中度量距離的方法有哪些嗎?  1)歐式距離  歐氏距離是最易於理解的一種距離計算方法,源自歐氏空間中兩點間的距離公式。即兩點之間直線距離,公式比較簡單就不寫了  應用場景:適用於求解兩點之間直線的距離,適用於各個向量標准統一的情況  2)曼哈頓距離(Manhattan ...

Fri Jul 27 18:56:00 CST 2018 0 5049
常用距離度量方法大全

有時候,我們需要度量兩個向量之間的距離來決定他們的歸屬。 接下來列舉一些常用的距離度量方法 1、歐氏距離 2、馬氏距離 3、曼哈頓距離 4、閔可夫斯基距離 5、漢明距離 6、傑卡德相關系數 7、余弦相似度 8、切比雪夫距離 9、皮爾遜相關系數 1、歐氏距離:也叫歐幾里得 ...

Wed Sep 11 17:52:00 CST 2019 0 1063
常用距離度量方法總結

常用距離度量方法總結 一、總結 一句話總結: 1、歐氏距離2、馬氏距離3、曼哈頓距離4、閔可夫斯基距離5、漢明距離6、傑卡德相關系數7、余弦相似度8、切比雪夫距離9、皮爾遜相關系數 1、曼哈頓距離(Manhattan)? 表示兩個點在標准坐標系上的【絕對軸距之和】,兩點在南北方 ...

Sun Dec 20 02:34:00 CST 2020 0 739
算法效率分析

希望大家還是在實踐當中感受效率,理解效率,寫出高質量的代碼和算法,僅僅作為參考,不要誤導大家。排版盡量舒服吧,盡力了。 一般而言分析算法效率的方式有兩種,即:時間效率和空間效率。時間效率也稱為時間復雜度;空間效率也稱為空間復雜度。在計算機技術發展的幾十年中,空間資源變得不是非常重要了,因此在一般 ...

Thu Dec 19 21:57:00 CST 2019 0 2189
 
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