1.算法学习攻略总结:入门至进阶,通关之路指南51CTO博客学算法、刷 LeetCode 绝非一蹴而就,它需要一个循序渐进的过程。 导读 1. 初学者的常见误区 2. 新手小白如何有效刷算法题 2.1. 没有接受自己是算法小白的事实 2.2. 没有合理的刷题方法 3. 正确的算法学习路径 3.1. 基础数据结构与算法知识 3.2. 常见算法思想 https://blog.51cto.com/u_16542656/12047317

2.入门必看算法基础知识讲解小白都也能看得懂上一节中提到:算法就是解决某个或者某类问题的办法,但是,这只是对算法的一个笼统的描述。一个真正的算法,包含以下5大特性:输入、输出、有穷性、确定性、可行性。 输入输出:算法具有零个或者多个输入,至少一个或者多个输出。输入可以为零,但是必须存在输出,输出的形式可有为确定的返回值或者日志的的打印等,如果没https://blog.csdn.net/m0_63174618/article/details/138362160

3.算法入门:从零开始学习算法的简单教程本文介绍了算法入门的基础知识,包括算法的基本概念、重要性及其应用领域。文章详细解释了如何描述和分析算法,并列举了常见的算法类型及其应用场景,适合希望从零开始学习算法的读者。 算法入门:从零开始学习算法的简单教程 算法基础概念介绍 什么是算法 算法是一组定义明确的指令,用于解决特定问题或完成特定任务。算法可https://www.imooc.com/article/357937

4.吴师兄学算法五分钟学算法吴师兄学算法(www.cxyxiaowu.com)提供许多数据结构与算法学习的基础知识, 涵盖 LeetCode 题解、剑指 Offer 题解、数据结构等内容。https://www.cxyxiaowu.com/

5.算法干货主动学习算法学习笔记主动学习方法被提出以有效地处理这类问题。主动学习(Active Learning)是指通过自动的机器学习算法,从数据集中自动筛选出合适的候选集给人工标注的过程。有效的主动学习数据选择策略可以有效地降低训练的代价并同时提高模型的识别能力。在主动学习中,学习器能够主动地选择包含信息量大的未标注样例并将其交由专家进行标注,然https://developer.aliyun.com/article/1177917

6.趣学算法(陈小玉著)带目录完整pdf[95MB]电子书下载第1章 算法之美 1 1.1 打开算法之门 2 1.2 妙不可言—算法复杂性 2 1.3 美不胜收—魔鬼序列 9 1.4 灵魂之交—马克思手稿中的数学题 16 1.5 算法学习瓶颈 21 1.6 你怕什么 22 第2章 贪心算法 24 2.1 人之初,性本贪 25 2.1.1 贪心本质 25 https://www.jb51.net/books/635507.html

7.超详细算法岗的学习路线大总结!机器学习 or 深度学习基础 论文or 项目介绍 其他问题 & 向面试官提问 本文将从以上四点进行展开。 一、数据结构&算法题 随着算法岗越来越卷,Coding几乎成了面试必考的一项,而且在面评中的权重也越来越高,根据个人面试经验,如果这一环节没有很顺利得完成的话,几乎必挂,尤其对于非科班转行的同学,需要特别重视。 https://leetcode.cn/circle/discuss/SX3aa6/

8.算法数据结构体系学习班马士兵教育官网注意原“算法与数据结构基础班”已经过期。所有内容都被现在的“算法数据结构体系学习班”重新讲述,还增加了内容,增加了题目练习。原“算法与数据结构基础班”的所有内容,对应现在的“算法数据结构体系学习班”的1-23节。 注意原“算法与数据结构进阶班”已经过期。所有内容已经被现在的“算法数据结构体系学习班”和“https://www.mashibing.com/course/339

9.机器学习算法原理详解机器学习算法原理详解 机器学习作为人工智能的一个重要分支,其目标是通过让计算机自动从数据中学习并改进其性能,而无需进行明确的编程。本文将深入解读几种常见的机器学习算法原理,包括线性回归、逻辑回归、支持向量机(SVM)、决策树和K近邻(KNN)算法,探讨它们的理论基础、算法流程、优缺点及应用场景。https://www.elecfans.com/d/3669550.html

10.科学网—[转载]进化集成学习算法综述【摘 要】进化集成学习结合了集成学习和进化算法两方面的优势,并在机器学习、数据挖掘和模式识别等领域被广泛应用。首先对进化集成学习算法的理论基础、组成结构及分类情况进行了概述。然后根据进化算法在集成学习中的优化任务,从样本选择、特征选择、集成模型参数组合优化、集成模型结构优化以及集成模型融合策略优化几个方面https://wap.sciencenet.cn/blog-951291-1312816.html

11.机器学习十大经典算法入门[通俗易懂]腾讯云开发者社区机器学习十大经典算法入门[通俗易懂] 大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一,SVM(Support Vector Machine)支持向量机a. SVM算法是介于简单算法和神经网络之间的最好的算法。 b. 只通过几个支持向量就确定了超平面,说明它不在乎细枝末节,所以不容易过拟合,但不能确保一定不会过拟合。可以处理复杂的非线性https://cloud.tencent.com/developer/article/2098380

12.深度学习高手笔记卷1:基础算法本书通过扎实、详细的内容和清晰的结构,从算法理论、算法源码、实验结果等方面对深度学习算法进行分析和介绍。本书共三篇,第一篇主要介绍深度学习在计算机视觉方向的一些卷积神经网络,从基础骨干网络、轻量级 CNN、模型架构搜索 3 个方向展开,介绍计算机视觉方向的里程碑算法;第二篇主要介绍深度学习在自然语言处理方向的https://www.epubit.com/bookDetails?id=UB7d8623610d375

13.python机器学习笔记:深入学习决策树算法原理这些技术都使用一种学习算法(learning algorithm)确定分类模型,该模型能够很好的拟合输入数据中类标号和属性集之间的联系,学习算法得到的模型不仅要很好地拟合输入数据,还要能够正确的预测未知样本的类标号。因此,训练算法的主要目标就是建立具有很好泛化能力模型,即建立能够准确的预测未知样本类标号的模型。https://www.flyai.com/article/622

14.轻松看懂机器学习十大常用算法(附实例)八、Adaboost 算法 九、神经网络 十、马尔可夫 一、决策树 根据一些 feature 进行分类,每个节点提一个问题,通过判断,将数据分为两类,再继续提问。这些问题是根据已有数据学习出来的,再投入新数据的时候,就可以根据这棵树上的问题,将数据划分到合适的叶子上。 https://mse.xauat.edu.cn/info/1038/2182.htm

15.轻松看懂机器学习十大常用算法通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 https://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9

16.《常用算法之智能计算(三)》:机器学习计算因为机器学习计算中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断的联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习计算关注可以实现的、行之有效的学习算法,很多推论问题具有无程序可循的难度,所以部分的机器学习研究是开发简单、处理容易的近似算法。http://www.kepu.net/blog/zhangjianzhong/201903/t20190327_475625.html