### 1.算法概述 ### 2.算法要点与推导 ### 3.算法特性及优缺点 ### 4.实现和具体例子 ...
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2019-04-08 00:52:32
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一.KNN算法概述 KNN可以说是最简单的分类算法之一，同时，它也是最常用的分类算法之一，注意KNN算法是有监督学习中的分类算法，它看起来和另一个机器学习算法Kmeans有点像（Kmeans是无监督学习算法），但却是有本质区别的。那么什么是KNN算法呢，接下来我们就来介绍介绍吧。 二.KNN算法介绍 ...
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2019-04-03 19:21:36
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二次剩余 $Cipolla$ 算法 概述 大概就是在模 $p$ 意义下开根号,如求解方程$x^2\equiv n(mod\ p)$. 这里只考虑 $p$ 为素数的情况.若 $p=2$ ,则$x=0\ when\ n=0,x=1\ when\ n=1$. 若 $p?$ 为奇素数,定义勒让德符号: $$ ...
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2019-03-11 13:39:22
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1、概述 消息摘要算法特征：加密过程不需要秘钥、加密后的数据无法被解密 2、消息摘要算法 1.1 MD（Message Digest） MD家族（128位摘要信息） 1.2 SHA(Secure Hash Algorithm) 1.3 MAC(Message Authentication Code) ...
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2019-02-20 14:35:22
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1、概述 非对称加密：公钥公开、私钥保密 2、非对称加密算法 1.1 DH（秘钥交换） ...
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2019-02-20 13:27:55
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2.1 k-近邻算法概述 k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 优点：精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定。 确定：计算复杂度高、空间复杂度高。 适用数据范围：数值型和标称型。 工作原理：存在一个样本数据集合，也称作训练样本集，并且样本集中每个数据都存在标签，即我们知道样本集中每 ...
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2019-02-15 18:04:05
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依据网络用户对于信息的喜好程度，通过寻找信息之间的相关性或用户之间的相似性程度从而为用户提供有效内容的推荐算法即为协同过滤推荐算法。协同过滤推荐算法是推荐算法中应用最广泛，最成功的。它又分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤两种方式。前者是基于用户之间的相似性进行推荐，而后者是基于项目之间的相似 ...
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2019-02-10 00:09:41
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散列算法和哈希表结构 算法概述 Hash ，一般翻译做“ 散列” ，也有直接音译为“ 哈希” 的，就是把任意长度的输入（又叫做预映射， pre image ），通过散列算法，变换成固定长度的输出，该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射，也就是，散列值的空间通常远小于输入的空间，不 同的输入可能会散 ...
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2019-02-01 18:51:21
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BIRCH:是一种使用树分类的算法，适用的范围是样本数大，特征数小的算法，因为特征数大的话，那么树模型结构就会要复杂很多 DBSCAN：基于概率密度的聚类方法：速度相对较慢，不适用于大型的数据，输入参数有r和k k-means：是通过不断更新聚类中心所进行的一种参数变化，需要输入的参数是需要聚成几类 ...
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2019-01-21 12:13:15
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算法概述 随机森林，顾名思义就是由很多决策树融合在一起的算法，它属于Bagging框架的一种算法。 随机森林的“森林”，它的弱模型是由决策树算法训练的（CART算法），CART算法即能做回归也能做分类，“随机”是指构造的模型有一定的随机性。 每一颗决策树模型的训练是通过自助采样法（Boostrap抽 ...
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2019-01-06 11:55:32
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