在用C语言实现一些常见的数据结构和算法时，需要C语言的基础知识，尤其是指针和结构体的知识。 1。关于ELF文件在Linux中，C翻译得到的目标文件和可执行文件都是ELF格式。可执行文件分为多个部分，目标文件也分为多个部分。一个段包含一个或多...
递归意味着自我调整。递归是用户界面中比较常见的算法。假设有一组数据要处理，并且下一个请求必须在上一个请求完成之前完成。一种是使用本文提到的 Promise。但有时你不想引入 Promise，你可以简单地先处理它。目前，您可以使用递归，如下代...
在过去的几个月里，我一直在面试几个涉及数据科学和机器学习的入门级职位。为了让你更深入地了解我的背景，我目前正处于研究生院的最后几个月，机器学习和计算机视觉肯定是投入的，我之前的大部分经验都是研究/学术，但一开始是 8 个月（与机器学习无关）...
线性回归 用于根据连续变量 (S) 估计真实值（房屋成本、电话号码、总销售额等）。在这里，我们将创建一条最优线，建立自变量和因变量之间的关系。这条最佳拟合线称为回归线，由线性方程 y= a*x+b 表示。 理解线性回归的最好方法是重温你...
逻辑回归不要被它的名字所迷惑！它是一种分类算法而不是回归算法。它用于根据给定的一组自变量估计离散值（二进制值，如 0/1、是/否、真/假）。简而言之，它通过将数据拟合到 logit 函数来预测事件的概率。这就是为什么它也被称为logit回归...
决策树 这是我最喜欢的算法之一，我经常使用它。它是一种主要用于分类问题的监督学习算法。令人惊讶的是，它适用于分类因变量和连续因变量。在此算法中，我们将总体划分为两个或多个同质集合。这是基于尽可能不同的组中最重要的属性变量/自变量。 在...
支持向量机 (SVM) 这是一种分类方法。在此算法中，我们将每个元素绘制为 n 维空间中的一个点（其中 n 是其具有的特征数量），其中每个特征的值是特定坐标的值。 例如，如果我们只有两个特征，例如人的身高和头发长度，我们首先将这两个变...
朴素贝叶斯 它是一种基于贝叶斯定理的分类技术，假设预测变量之间独立。简而言之，朴素贝叶斯分类器假设类中某些特征的存在独立于其他特征的存在。例如，红色、圆形、直径约 3 英寸的水果可以被视为苹果。即使这些特征相互依赖或存在其他特征，朴素贝叶斯...
KNN（k近邻）可以用来解决分类和回归问题。但它在工业分类问题上应用更为广泛。 K 最近邻是一种简单的算法，它存储所有可用案例并通过 k 个邻居的多数投票对新案例进行分类。分配给一个类的状态通常是根据 K 个最近邻居之间的距离来衡量的。 这...
K-Means（K-means算法）是一种解决聚类问题的无监督算法。该过程遵循一种简单易行的方法，根据特定数量的簇（例如 k 个簇）对给定数据集进行分类。集群内的数据点对于对等组来说是同质的和异构的。 你还记得从墨迹中寻找形状吗？ K 代表...
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