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字符串朴素匹配算法和KMP算法字符串的匹配在平常的编码过程中非常常用，在编程语言中通常是调用一个内置函数就可以实现字符串的匹配，当不让使用内置的函数，而是自己编写一个函数来实...
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链表介绍及python的实现
链表是线性表的一种实现方式，它的基本想法是： 将表中的元素分别存放在各个独立的存储区内，存储区又称为结点； 在表中，可以通过任意结点找到与之相关...
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在大数据下应用机器学习算法
大量的数据对机器学习算法的研究很有帮助，当我们直到算法有较高的方差（variance）时，增加m会有助于改善算法。但是当m很大时，比如m=100...
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小批量梯度下降算法
批量梯度下降是每一次迭代中对所有样本求和后求梯度项，随机梯度下降是对每一个样本求梯度项，小批量梯度下降介于两者之间。 小批量梯度下降取的样本数一...
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随机梯度下降算法以线性回归为例：预测函数为：代价函数： 重复：{} 当数据量过大时，梯度下降的算法会变得很慢，因为要对所有的数据进行求和。因为每次重复梯度下降都...
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推荐系统和协同过滤算法
推荐系统是目前非常流行的机器学习应用。特征值对机器学习是非常重要的，而对特征值的选择会直接影响到算法的好坏，推荐系统能够自动帮助学习一些优良的特...
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异常检测（Anomaly Detection）异常检测（Anomaly Detection）是机器学习算法的一个常见应用。它主要用于非监督学习，但又类似一些监督学习问题。 异常检测常用在对网...
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PCA降维算法降维是机器学习中很重要的一种思想。在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，它们会占用计算机的内存和硬盘空间，而且在运算时会减缓速度。降维能够使得...
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K均值算法介绍
从没有标记过的数据中学习称之为非监督学习。在非监督学习中，通过算法来定义一些数据的结构，将数据分别聚合到这些子集中，这种算法称之为聚类算法。 K...