1.随机化输入在快速排序算法的使用中，发现其性能是不稳定的，它的速度取决于输入情况，最好的情况下复杂度为O（NlogN），最坏情况下为O（N^2).最简单的优化方法是随机化输入，打乱输入数组顺序，这样可以将不良输入带来低劣性能的可能性降到最低，对于预测算法的运行时间是十分重要的。考虑到，在c++中s...
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2014-09-29 12:18:30
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ID3算法是J. Ross Quinlan在1975提出的分类预测算法，当时还没有数据挖掘吧，哈哈哈。该算法的核心是“信息熵”,属于数学问题，我也是从这里起发现数据挖掘最底层最根本的不再是编程了，而是数学，编程只是一种实现方式而已，数学才是基础，如：朴素贝叶斯分类，小波聚类，尤其是我正在搞的支持向量...
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2014-08-31 11:46:11
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马尔科夫模型
马尔科夫模型是单重随机过程，是一个2元组：(S,A)。
其中S是状态集合，A是状态转移矩阵。
只用状态转移来描述随机过程。
马尔科夫模型的2个假设
有限历史性假设：t+l时刻系统状态的概率分布只与t时刻的状态有关，与t时刻以前的状态无关；
齐次性假设：从t时刻到t+l时刻的状态转移与t的值无关。
以天气模型为例
天气变化有3中状态S:{1(阴),2（云）,...
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2014-08-27 11:01:47
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为什么要分析算法
分析算法可以预测算法的性能，比较算法之间的优劣，保证算法的正确性，理解算法的理论基础。
成功算法的例子
离散傅立叶变换，如果使用暴力方法，那么算法的复杂度是是N^2，如果使用FFT快速傅立叶变换可以实现O(N logN)复杂度
N-body模拟：使用Barnes-hut算法可以将复杂度降低到N logN
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2014-06-03 00:10:12
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基础练习 龟兔赛跑预测
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问题描述
话说这个世界上有各种各样的兔子和乌龟，但是研究发现，所有的兔子和乌龟都有一个共同的特点——喜欢赛跑。于是世界上各个角落都不断在发生着乌龟和兔子的比赛，小华对此很感兴趣，于是决定研究不同兔子和乌龟的赛跑。他发现，兔子虽然跑比乌龟快，但它们有众所周知的毛病——骄傲且懒惰，于是在与乌...
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2014-05-24 20:58:03
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