/***Date:2014.12.11***/
//概率算法思想：统计学思路。
//基本过程：1）将问题转化为应的容易计算面积的几何图形S，问题结果对应几何图形中的某一部分S1；
////////////2)向几何图形中随机撒点；
////////////3）统计几何图形S、S1中的点数，根据二者面积关系以及二者中的点数来计算得到结果；
////////////4）判断结果是否达到需要精...
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2014-12-12 00:05:55
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Principal Component Analysis算法优缺点：优点：降低数据复杂性，识别最重要的多个特征缺点：不一定需要，且可能损失有用的信息适用数据类型：数值型数据算法思想：降维的好处：使得数据集更易使用降低很多算法计算开销去除噪声使得结果易懂主成分分析（principal componen...
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2014-12-11 00:06:46
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logistic回归一般用于二分类问题，比如判断一封邮件是否为垃圾邮件，判断照片中的人是男是女，预测一场比赛输还是赢......当然也可以用于多分类问题，比如k类别，就进行k次logistic回归。logistic回归算法之所以称作“logistic”，是因为它运用了logistic函数，即sigmoid函数。
logistic回归算法一般用于二分类问题（当然也可以多类别，后面会讲）。
logistic回归的算法思想：
重点在于怎么根据训练数据求得最佳拟合参数Θ？这可以用最优化算法来求解，比如常用的梯度上升...
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2014-12-10 14:18:25
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FP-growth算法优缺点：优点：一般快于Apriori缺点：实现比较困难，在某些数据上性能下降适用数据类型：标称型数据算法思想：FP-growth算法是用来解决频繁项集发现问题的，这个问题再前面我们可以通过Apriori算法来解决，但是虽然利用Apriori原理加快了速度，仍旧是效率比较低的。F...
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2014-12-10 00:24:33
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前提：查询数组是一个有序数组算法思想：取middle=(low+high)/2索引的元素值，比较arr[middle]与result， 若查找值resultarr[middle],对middle+1~high进行如上查找，如此循环递归，一直到查得或low>high;代码：$high) ...
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2014-12-09 21:15:28
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算法思想：采用分治法，首先确定一个元素作为参照，将所有比其小的元素都放到其左边，将所有比其大的元素都放到其右边，一趟快速排序，确定参照元素的最终位置，然后对最终位置两边的分别再采用如上做法，不断递归，最后排序完成。代码：$temp) $high--; ...
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2014-12-09 19:16:04
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数组元素个数：n算法思想：分为一组有序组和一组无序组，每次按顺序从无序组中取一个与其前边的比较，若小于前者交换，否则break;一直到比较完最后一个无序元素，刚开始有序组为数组第一个元素，剩下的为无序的。代码如下：0; $j--) { if($ar...
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2014-12-09 15:21:28
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数组元素个数：n算法思想：从第一个元素开始与其余的比较完毕将最小的放在第一个，然后第二个、第三个、一直到最后代码：$arr[$j]) { $temp = $arr[$i]; $arr[$i] =...
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2014-12-09 00:19:05
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kNN算法，即K最近邻(k-NearestNeighbor)分类算法，是最简单的机器学习算法之一，算法思想很简单：从训练样本集中选择k个与测试样本“距离”最近的样本，这k个样本中出现频率最高的类别即作为测试样本的类别。
分类过程如下：
1 首先我们事先定下k值（就是指k近邻方法的k的大小，代表对于一个待分类的数据点，我们要寻找几个它的邻居）。这边为了说明问题，我们取两个k值，分别为3和5；
2 根据事先确定的距离度量公式（如：欧氏距离），得出待分类数据点和所有已知类别的样本点中，距离最近的k个样本。
3 统...
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2014-12-06 08:51:50
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线性回归算法优缺点：优点：结果易于理解，计算不复杂缺点：对非线性数据拟合不好适用数据类型：数值型和标称型算法思想：这里是采用了最小二乘法计算（证明比较冗长略去）。这种方式的优点是计算简单，但是要求数据矩阵X满秩，并且当数据维数较高时计算很慢；这时候我们应该考虑使用梯度下降法或者是随机梯度下降（同Lo...
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2014-12-06 01:21:06
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