# Java算法实战教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[选择算法]
B --> C[编写代码]
C --> D[测试代码]
D --> E[优化算法]
E --> F[提交代码]
```
## 步骤
| 步骤 | 具体操作 |
|------|---------|
| 1 | 准备工作 |
本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，并且附上相关算法的程序实现。通用的机器学习算法包括：1.决策树。2.SVM。3.朴素贝叶斯。4.KNN。5.K均值。6.随机森林。下面是使用Python和R代码实现并简要解释这些常见机器学习算法。1.决策树：这是作者最喜欢的算法之一，作者经常使用它。它是一种主要用于分类问题的监督学习算法。令人惊讶的是，它竟然适用于分类和连续因变
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2018-02-20 15:15:56
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算法萌新如何学好动态规划（1） https://mp.weixin../s/rhyUb7d8IL8UW1IosoE34g 输入一个整型数组，数组里有正数也有负数。数组中的一个或连续多个整数组成一个子数组。求所有子数组的和的最大值。 要求时间复杂度为O(n)。 示例1: 输入: nums =
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2020-06-28 13:01:00
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# 机器学习算法实战指南
## 概述
机器学习是一种通过算法使计算机从数据中学习并进行预测或决策的方法。在实战中，我们通常会遵循以下流程：数据准备、数据探索、特征工程、模型选择与训练、模型评估与调优。接下来，我将详细介绍每个步骤需要做什么以及相应的代码示例。
## 数据准备
首先，我们需要准备好用于训练和测试的数据集。数据集通常包括两部分：特征（或输入）和标签（或输出）。特征是用于预测标签的输
原创
2023-12-04 04:41:27
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# SparkML ALS算法实战
在大数据时代，推荐系统是提升用户体验和增加销售额的重要工具，其中基于协同过滤的推荐算法尤为常见。Apache Spark的机器学习库SparkML提供了多种实现，本文将重点介绍协同过滤中的ALS（Alternating Least Squares）算法，结合实例阐释其使用。
## 1. 什么是ALS算法？
ALS是一种推荐系统中的协同过滤算法，主要用于大规
目录前言一、研究背景二、新型Neck结构：BiFPN三、EfficientDet的网络结构四、PyTorch实现model 前言论文地址： https://arxiv.org/abs/1911.09070. PyTorch实现： https://github.com/zylo117/Yet-Another-EfficientDet-Pytorch.贡献：提出一种全新的特征融合方法：重复加权双向特
深度实战玩转算法webpack5简单搭建vue项目写在前面webpack在当今的前端范畴曾经是不可缺失的一局部了，不多说了，先理解一下webpack的四大中心entry（入口）entry是一切的起点，经过import通知webpack援用了哪些模块// index.jsimport module from './module'import './i
原创
2022-01-10 00:19:48
102阅读
DKN是应用知识图谱 + KCNN + 注意力机制的推荐系统。其应用了三部分embeddings，单词
原创
2022-12-04 07:39:42
402阅读
目录YOLO系列算法yolo算法Yolo算法思想Yolo的网络结构网络输入网络输出7X7网格30维向量Yolo模型的训练训练样本的构建损失函数模型训练模型预测yolo总结yoloV2预测更准确（better）batch normalization使用高分辨率图像微调分类模型采用Anchor Boxes聚类提取anchor尺度边框位置的预测细粒度特征融合多尺度训练速度更快（Faster）识别对象更
常见的面试算法题以及解题思路1：有序数组求,给出sum, sum = a+b，找出a,b。2：无序数组求,给出sum, sum = a+b，找出a,b。3:字符串反转4：判断链表中是否存在环结构5：无序数组求倒数第K大的数值6：出现频率最多的K 个元素7：数组第 [n,m]中出现x的次数8:[a,b,c,d ,e,f]倒转为[e,f , a,b,c,d] 1：有序数组求,给出sum, sum =
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2023-08-20 17:33:22
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适用人群在校大学生、研究生；人工智能领域工程师、研发人员；跨领域转AI从业者；对深度学习人工智能感兴趣的用户。课程概述深度学习—从算法到实战，涵盖深度学习算法和应用实例，包括计算机视觉的目标检测、图像生成，自然语言处理的文本自动摘要等，帮助学员了解、理解、掌握深度学习的基础
原创
2020-12-25 15:35:06
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适用人群在校大学生、研究生；人工智能领域工程师、研发人员；跨领域转AI从业者；对深度学习人工智能感兴趣的用户。课程概述深度学习—从算法到实战，涵盖深度学习算法和应用实例，包括计算机视觉的目标检测、图像生成，自然语言处理的文本自动摘要等，帮助学员了解、理解、掌握深度学习的基础
原创
2020-12-25 15:35:10
358阅读
1.前言 算法是完成分析任务所采纳或者遵循的一整套步骤和规则，它是计算机科学中一个基本概念，可视作计算机科学的基石。设计优雅高效的代码、准备和处理数据以至软件工程开发均以算法为基础。 排序、查找、基于图的计算等问题都是算法能够解决的。然而，对于同一个问题，基于效率和计算时间的考虑，可以选出某个相对最
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2020-04-09 23:01:00
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题目一： package com.model.tree; /** * @Description:测试类 * @Author: 张紫韩 * @Crete 2021/8/15 16:14 * 根据树的后序遍历，的到原来的树 */ public class TreeDemo01 { public stat ...
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2021-08-25 23:20:00
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人脸检测及识别python实现系列（5）——利用keras库训练人脸识别模型
人脸检测及识别python实现系列（5）——利用keras库训练人脸识别模型 经过前面稍显罗嗦的准备工作，现在，我们终于可以尝试训练我们自己的卷积神经网络模型了。CNN擅长图像处理，keras库的tensorflow版亦支持此种网络模型，万事俱备，就放开手做吧
本文将介绍在时间序列预测相关问题中常见的异常检测算法，可以很大程度上帮助改善最终预测效果。异常分类时间序列的异常检测问题通常表示为相对于某些标准信号或常见信号的离群点。虽然有很多的异常类型，但是我们只关注业务角度中最重要的类型，比如意外的峰值、下降、趋势变化以及等级转换（level shifts）。常见的异常有如下几种：革新性异常：innovational outlier (IO)，造成离群点干扰
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2023-12-25 10:10:23
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##一、算法描述ALS ( Alternating Least Squares ) ,交叉最小二乘法。###1.原理####问题
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2022-09-18 08:21:01
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概念介绍转自代码一部分参考的这位老哥，自己加了一部分自己的理解1.Apriori算法简介Apriori算法是经典的挖掘频繁项集和关联规则的数据挖掘算法。A priori在拉丁语中指"来自以前"。当定义问题时，通常会使用先验知识或者假设，这被称作"一个先验"（a priori）。Apriori算法的名字正是基于这样的事实：算法使用频繁项集性质的先验性质，即频繁项集的所有非空子集也一定是频繁的。Apr
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2023-07-03 22:15:36
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爬山算法爬山算法的思路很简单，就是在邻居解空间中选择最优解，直到达到局部最优解，这个算法往往会造成找不到更好的解。废话不多说，先看代码： 这是代码的公共部分# f(x,y)=e^-(x^2+y^2)+2*e^-((x-1.7)^2+(y-1.7)^2), x:[-2,4], y:[-2,4]
from matplotlib import pyplot as plt
import numpy as
1 基础CB推荐算法基础CB推荐算法利用物品的基本信息和用户偏好内容的相似性进行物品推荐。通过分析用户已经浏览过的物品内容，生成用户的偏好内容，然后推荐与用户感兴趣的物品内容相似度高的其他物品。比如，用户近期浏览过冯小刚导演的电影“非诚勿扰”，主演是葛优；那么如果用户没有看过“私人订制”，则可以推荐给用户。因为这两部电影的导演都是冯小刚，主演都有葛优。算法流程算法输入：物品信息，用户行为日志。 算
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2024-01-28 19:50:21
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