算法组
Ⅰ 如何快速实现一种机器学习算法，知乎
还记得我刚来算法组的时候，我不懂TFIDF是什么，更不要说什么SVD,LDA了听都没听过，不懂user-based和item-based的区别，甚至连贝叶斯公式都写不全。在最初的一段时间，我看别人的代码
Ⅱ 百度公司小度云平台算法组怎么样
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愿
帤靴棎铸堕修
攭勉搷肉祢殃
Ⅲ 汉诺塔 经典Hanio算法数组形式实现程序。看不懂程序高分悬赏。。
把前面n-1个子全都放在b上，然后再把最后一个子放到c上
Ⅳ 编程需要额外学习算法吗
算法，一是为解决问题提供一个标准的模板，另一个就是给解决问题提供一种标准的“最速”方法。编写大型程序时，如果不能有效的利用算法，就会大大降低程序运行效率，你的程序就不会受人欢迎。
小型程序的话因为本身需要资源不多，所以即使自己不会算法，设计出的程序比“最速”方法慢很多，也不容易被觉察，只要效果相同，制作小型程序是可以不用学习算法的。
不过个人认为学编程如果只做小型程序的话肯定是业余型的吧……专业化的话还是学算法好
Ⅳ 怎么测试一个算法的性能，用什么软件
这个要从两个维度去考证：
一、测算指标，算法都是有数学理论基础的，在翻译成计算机程序后，算法的执行效率可以用赋值、比较、运算等操作次数，以及缓存、内存占用率等指标进行一定的估算，还应对算法效率进行计算，进行比较评估，包括迭代深度、循环/判断嵌套深度等指标。
二、实际测试，这个就是要把算法真的用计算机实现出来，将算法逻辑封装为函数、控件、组件等，可调用的独立环节（尽量减少非算法语句的干扰），然后进行实际调用，记录执行周期，分析实际性能。比如对比记录新旧算法单次执行的周期、固定数量多次执行的周期、执行期间资源占用率、多线程并发调用的执行效率等指标。
另外、对于实际测试，如果想用专业测试软件执行，可以用LoadRunner、Robot等专业软件测试工具执行相应操作，但是对于您的要求，我还是建议收集性能指标的程序最好自己写，其实并不复杂，就是调用您的算法组件，把执行时间等参数记下来。
Ⅵ java 算法数组（4，6，8，9，10，12，14，15，16，18，20，21，22，24，
importjava.util.Arrays;
importjava.util.LinkedList;
publicclassTest
{
publicstaticvoidrecursionSub(LinkedList<String[]>list,intcount,String[]array,intind,
intstart,int...indexs)
{
start++;
if(start>count-1)
{
return;
}
if(start==0)
{
indexs=newint[array.length];
}
for(indexs[start]=ind;indexs[start]<array.length;indexs[start]++)
{
recursionSub(list,count,array,indexs[start]+1,start,indexs);
if(start==count-1)
{
String[]temp=newString[count];
for(inti=count-1;i>=0;i--)
{
temp[start-i]=array[indexs[start-i]];
}
list.add(temp);
}
}
}
publicstaticvoidmain(String[]args)
{
Stringstring="4,6,8,9,10,12,14,15,16,18,20,21,22,24,25,26,27,28,30,32,33";
String[]A=string.split(",");
LinkedList<String[]>list=newLinkedList<String[]>();
recursionSub(list,4,A,0,-1);
for(String[]strings:list)
{
intsum=0;
for(inti=0;i<strings.length;i++)
{
inta=Integer.parseInt(strings[i]);
sum+=a;
}
if(sum>=80&&sum<90)
{
System.out.println(Arrays.toString(strings).replaceAll(",\s","+")+"="+sum);
}
}
}
}
Ⅶ 用matlab求解方程组的解，要有算法组织和计算结果
牛顿迭代法是依据下列迭代公式计算方程（方程组）的解。
Ⅷ 机器学习算法一栏
如何研究学习一个机器学习算法
1. 还记得我刚来算法组的时候，我不懂TFIDF是什么，更不要说什么SVD,LDA了听都没听过，不懂user-based和item-based的区别，甚至连贝叶斯公式都写不全。在最初的一段时间，我看别人的代码，半懂不懂地听组会分享，然后实现一个又一个现在看来很幼稚的算法，感觉进步是飞速的。接过来一个算法需求，我就去网上找篇paper，然后把算法给实现了就丢给产品线用。
这个时候，同事A对我讲，“算法工程师不是懂一些数学，会写些算法就行了，算法工程师最重要的技能，在于如何定义问题，然后接下来才是如何解决这个问题。”从那以后，当面临一个需求时，我更愿意分析这个需求的关键点在哪，然后从大脑里搜索已有的东西能不能解决这个问题，比如FM的算法缺乏多样性，那么我想一下我看过的解决多样性的paper都有什么？能不能用在这个上面。如果不能，我再对应去搜问题的关键字，而不是算法的关键字。
2. 转眼间一年过去了，虽说看过的paper不够多，但是可以应付大部分的需求了。但是我开始迷茫起来，我觉得自己在实现一个又一个的算法trick，知道一个算法可以用，我就去网上down一个对应的算法包，然后把数据丢进去。没了那么我的出路到底在哪？我的核心竞争力在哪？在于知道这么个东西，然后变成跑准备数据的么？
这个时候，同事B给我讲了到底博士是如何完成一个毕业设计的，几百篇论文作为基础。那是不是把几百篇论文全都和我以前一样一字不差的看完？PHD为什么很容易进入到一个他之前所未知的领域，在于在研究领域所积累的一套方法论。言归正传：
当接触到一个新的算法时要怎么去入手？用SVM举例吧：
第一，去找SVM的Survey，每一个成熟的算法分支必定有着survey这样的汇总性paper，通过这个paper，我们大致可以了解这个算法为什么出现，最基本的算法原型是什么样的，接下来后人对他做了什么样的改进，他到底还有什么问题。
第二，弄懂这个算法的来龙去脉，为什么出现，出现是因为改进了前面算法所不能做的什么事情？例如我们为什么不用基本的线性分类器？和用传统的分类算法找到一个超平面区别在于哪？
第三，知道了来龙去脉，我们还要知道这个算法的缺点在哪？不能适用于什么？我们怎么知道？这个就涉及到如何来快速地过一遍一篇paper。
第四，Abstract是最重要的，他告诉了我们这篇paper发的目的是什么？他想解决什么问题？然后是Future Work，之所以有着FutureWork是因为这个算法还有一些问题没有解决，这个就告诉了我们当前算法还有什么缺点？
第五，递归再去看这个缺点是否有其他的研究者已经解决掉了。
那么我们为什么看paper，为什么实现某算法，我归结为两点：
1. 学习目的，扩展思路，如果处于这种目的，理解paper的精髓是最重要的。
2. 解决实际问题。那么应该丢弃的观点是我最初那样拿过来一篇paper也没理解透彻也不知道能不能解决问题，也不知道到底是不是可行，就先实现了再说。劳民伤财~
3. 我自认为自己还算努力，看了很多书，看了很多算法，但是其实有时候说起来，比如用PCA还是SVD，他们到底有什么区别，我们如何选择，我其实还是不明白。
这时，同事C对我说，理解一个算法，最重要的是要理解这个算法的世界观，这个算法背后的哲学基础是什么？只有理解了这个，才算理解一个算法。
用Boosting来举例，他背后的世界观是PAC原则。那么Boosting为什么不能引入一个强分类器，因为这个做个类比就相当于Boosting原本是美国的民主政治，一旦引入了一个强势的领导，就一下子变成了当年毛爷爷时候的政治了。Boosting的世界观就崩塌掉了。至于说Boosting最终是如何调整数据集的权重，这些就都属于了细节的层面。
最后，补充一个同事D，无意间的话让我发觉自己要变得更优秀才行：
同事D在搜Resys，有一个快照上面写着：本科生Resys十佳论文。同事扭头对我说，靠，现在本科生都可以发Resys paper了。让我意识到了自己其实在原本上差距有多大，我要付出更大的努力才能弥补这些也许别人觉得无法跨越的鸿沟。
Ⅸ 求算法 数组有元素a\b\c\d
#include<iostream>
using namespace std;
int main()
{
char m[4]={'a','b','c','d'};
for(int b=0;b<4;b++)
printf("%c/",m[b]);
for(int b=0;b<4;b++)
printf("a%c/",m[b]);
for(int b=0;b<4;b++)
printf("aa%c/",m[b]);
for(int b=0;b<4;b++)
printf("aaa%c/",m[b]);
system("pause");
}
你看这个行不？方法还有。
Ⅹ 如何学习一个新算法
文前声明：这篇文章没有一个观点是自己的，我只是把同事大牛的观点给汇总了起来。
接触算法到现在满打满算也就两年的时间，但是甚至就在两个月前我还处于拣起一篇paper就开始读，然后去实现他们的算法。然后去测试一下效果好不好。很久的时间下来，我都感觉自己其实没什么太大的进步，甚至感觉遇到了一个瓶颈。因为我觉得自己其实并没有真的对算法知识形成一个体系，除了书上讲的皮毛之外，自己其实一直在沉迷于实现一些算法的奇技淫巧，而看着身边的那些PHD们，我有的除了自卑也没剩下其他的了。于是我开始请教那些大神级同事们，于是自己总结了一下，也在这段时间来试用了一个多月的时间，发现其实效果不错，那么就在这里分享下，算是给自己一个里程碑式的纪念，也希望能帮到和我以前一样处在迷茫期的大家~
来到算法组两年的时间有三个人是对我影响最大的，我分别说下每个人对我说的话吧：
1. 还记得我刚来算法组的时候，我不懂TFIDF是什么，更不要说什么SVD,LDA了听都没听过，不懂user-based和item-based的区别，甚至连贝叶斯公式都写不全。在最初的一段时间，我看别人的代码，半懂不懂地听组会分享，然后实现一个又一个现在看来很幼稚的算法，感觉进步是飞速的。接过来一个算法需求，我就去网上找篇paper，然后把算法给实现了就丢给产品线用。
这个时候，同事A对我讲，“算法工程师不是懂一些数学，会写些算法就行了，算法工程师最重要的技能，在于如何定义问题，然后接下来才是如何解决这个问题。”从那以后，当面临一个需求时，我更愿意分析这个需求的关键点在哪，然后从大脑里搜索已有的东西能不能解决这个问题，比如FM的算法缺乏多样性，那么我想一下我看过的解决多样性的paper都有什么？能不能用在这个上面。如果不能，我再对应去搜问题的关键字，而不是算法的关键字。
2. 转眼间一年过去了，虽说看过的paper不够多，但是可以应付大部分的需求了。但是我开始迷茫起来，我觉得自己在实现一个又一个的算法trick，知道一个算法可以用，我就去网上down一个对应的算法包，然后把数据丢进去。没了......那么我的出路到底在哪？我的核心竞争力在哪？在于知道这么个东西，然后变成跑准备数据的么？
第五，递归再去看这个缺点是否有其他的研究者已经解决掉了。
1. 学习目的，扩展思路，如果处于这种目的，理解paper的精髓是最重要的。
2. 解决实际问题。那么应该丢弃的观点是我最初那样拿过来一篇paper也没理解透彻也不知道能不能解决问题，也不知道到底是不是可行，就先实现了再说。劳民伤财~
最后，补充一个同事D，无意间的话让我发觉自己要变得更优秀才行：
同事D在搜Resys，有一个快照上面写着：本科生Resys十佳论文。同事扭头对我说，靠，现在本科生都可以发Resys paper了。让我意识到了自己其实在原本上差距有多大，我要付出更大的努力才能弥补这些也许别人觉得无法跨越的鸿沟。