入门学习机器学习的十大算法，第一站就是C4.5算法。C4.5是一种决策树算法，属于监督学习。先给一个样本集，从而建立一棵决策树，然后根据这个决策树来对后续的数据做决策。...
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2015-08-06 16:59:01
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一、基本概念
动态规划过程是：每次决策依赖于当前状态，又随即引起状态的转移。一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的，所以，这种多阶段最优化决策解决问题的过程就称为动态规划。
二、基本思想与策略
基本思想与分治法类似，也是将待求解的问题分解为若干个子问题（阶段），按顺序求解子阶段，前一子问题的解，为后一子问题的求解提供了有用的信息。在求解任一子问题时，列出各种可能的局部解，通...
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2015-08-02 10:15:03
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十大算法之Dijkstra算法：
最短路径是图论算法中的经典问题。图分为有向图、无向图，路径权值有正值、负值，针对不同的情况需要分别选用不同的算法。在维基上面给出了各种不同的场景应用不同的算法的基本原则：最短路问题。
针对无向图，正权值路径，采取Dijkstra算法。
如上图，是求a到b的最短路径，这里并不限定b节点，修改为到任意节点的路径，问题是完全一样的。
首先需要记录...
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2015-08-01 11:37:02
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十大算法之广度优先遍历：
本文以实例形式讲述了基于Java的图的广度优先遍历算法实现方法，具体方法如下：
用邻接矩阵存储图方法：
1.确定图的顶点个数和边的个数
2.输入顶点信息存储在一维数组vet中
3.初始化邻接矩阵；
4.依次输入每条边存储在邻接矩阵array中
输入边依附的两个顶点的序号i,j；
将邻接矩阵的第i行第j列的元素值置为1；
将邻接矩阵的第...
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2015-07-30 13:33:46
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堆的定义如下：
n个元素的序列{k0,k1,...,ki,…,k(n-1)}当且仅当满足下关系时，称之为堆。
" ki=k2i,ki>=k2i+1.（i=1,2,…,[n/2])"
若将和此次序列对应的一维数组（即以一维数组作此序列的存储结构）看成是一个完全二叉树，
则完全二叉树中每一个节点的值的都大于或等于任意一个字节的值（如果有的话），称之为大顶堆。
则完全二叉树...
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2015-07-30 09:32:27
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介绍：
BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分 析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂 度，五位算法作者做了精妙的处理。
时间复杂度
O(N)
算法步骤：
1. 将n个元素每5个一组，分成n/...
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2015-07-29 14:09:22
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算法步骤：
1、申请空间，使其大小为两个已经排序序列之和，该空间用来存放合并后的序列
2、设定两个指针，最初位置分别为两个已经排好序列的起始位置
3、比较两个指针所指向的元素，选择相对小的元素到合并空间，并移动指针到下一位置
4、重复步骤3直到某一指针达到序列结尾
5、将另一序列下剩下的所有元素直接复制合并到序列结尾...
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2015-07-28 21:09:12
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贝叶斯分类算法是统计学的一种分类方法，它是一类利用概率统计知识进行分类的算法。在许多场合，朴素贝叶斯(Naïve Bayes，NB)分类算法可以与决策树和神经网络分类算法相媲美，该算法能运用到大型数据库中，而且方法简单、分类准确率高、速度快。
由于贝叶斯定理假设一个属性值对给定类的影响独立于其它属性的值，而此假设在实际情况中经常是不成立的，因此其分类准确率可能会下降。为此，就衍生出许多降低独立性假设的贝叶斯分类算法，如TAN(tree augmented Bayes network)算法。...
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2015-06-23 00:54:23
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k-means算法主要是用来解决什么问题呢？主要是用来解决类似于这样的问题：聚类，如一次班级聚餐，平时玩的好的同学，就会自动的聚集在一起愉快的玩耍。那么什么样才算平时玩的好呢？请看k-means算法。
K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类方法的代表，它是数据点到原型的某种距离作为优化的目标函数，利用函数求极值的方法得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似度测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V最优分类，使得评价指标J最小。算法采用误差平方和准...
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编程语言 时间：
2015-06-22 11:09:19
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