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ML：懒惰的功能性机器学习算法与数据结构

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简介：
《ML：懒惰的功能性机器学习算法与数据结构》一书聚焦于介绍各类“懒惰”学习算法及其应用的数据结构，深入浅出地解析了延迟计算在提升预测模型效率和灵活性方面的独特优势。本书适合对机器学习感兴趣的读者阅读。 `learn.py` 是一个用 Python3 编写的通用 ETL（提取、转换、加载）和机器学习库，专注于惰性与函数式编程风格。它目前包括各种决策树、回归工具及文本分类器，并已经开始研究神经网络、支持向量机和 EM 聚类。 所需库包含在 `requirements.txt` 文件中，可以通过以下命令安装： ``` pip install -r requirements.txt ``` 使用示例：大多数类都支持相同的 API，因此可以按照如下方式使用： ```python from ml.module import MLClass clf = MLClass(data=my_training_data, results=Training_results) predictions = clf.predict(test_data) ``` 需要注意的是，输出是一个可迭代的对象，所以是按需计算的。 命令行界面：该项目具有一个简单的命令行接口。

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  • ML：懒惰的功能性机器学习算法与数据结构
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    《ML：懒惰的功能性机器学习算法与数据结构》一书聚焦于介绍各类“懒惰”学习算法及其应用的数据结构，深入浅出地解析了延迟计算在提升预测模型效率和灵活性方面的独特优势。本书适合对机器学习感兴趣的读者阅读。 `learn.py` 是一个用 Python3 编写的通用 ETL（提取、转换、加载）和机器学习库，专注于惰性与函数式编程风格。它目前包括各种决策树、回归工具及文本分类器，并已经开始研究神经网络、支持向量机和 EM 聚类。 所需库包含在 `requirements.txt` 文件中，可以通过以下命令安装： ``` pip install -r requirements.txt ``` 使用示例：大多数类都支持相同的 API，因此可以按照如下方式使用： ```python from ml.module import MLClass clf = MLClass(data=my_training_data, results=Training_results) predictions = clf.predict(test_data) ``` 需要注意的是，输出是一个可迭代的对象，所以是按需计算的。 命令行界面：该项目具有一个简单的命令行接口。
     
  • ML数据：机器学习项目的数据
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    ML数据是进行机器学习项目的宝贵资源集合。这里汇聚了各类数据集，旨在支持模型训练、测试与验证，帮助研究者及开发者优化算法性能，推动人工智能领域的创新与发展。 在机器学习领域，数据是构建模型的基础，并且对于评估模型性能至关重要。“ml_data”这个压缩包文件显然包含了用于机器学习项目的数据集。让我们深入探讨一下如何处理、预处理这些数据以及进行特征工程，从而利用它们建立有效的模型。 数据在机器学习中的角色非常重要。它通常被分为训练数据、验证数据和测试数据三类：训练数据用来训练模型；验证数据帮助调整模型参数（例如，在交叉验证中）；而测试数据则用于评估模型对未见过的数据的预测能力。“ml_data-main”文件夹可能包含了不同部分的数据，如训练集、验证集和测试集，或者是一个完整的数据集。我们需要根据项目的具体需求来切分这些数据。 预处理是机器学习流程中的一个关键步骤，它包括清理缺失值（例如通过填充或删除）、标准化数值特征以确保所有特征在同一尺度上以及编码类别变量等。“ml_data-main”文件夹中可能包含的数据格式有CSV、JSON或其他类型。我们可以使用Python的pandas库进行数据预处理。 在特征工程阶段，我们需要选择对预测目标有价值的特征，并创建新的有助于模型性能提升的特征（如交互项或时间序列特征），同时去除不相关或冗余的特征。“ml_data”可能包含原始特征，我们需通过分析数据分布、相关性以及业务理解来决定哪些是最关键的。接下来可以使用各种机器学习算法训练模型，例如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林等。 在Python的scikit-learn库中提供了许多现成的实现方法。模型训练后会根据验证集的表现进行调参（如通过网格搜索或随机搜索找到最佳超参数）。评估指标的选择取决于任务类型：对于分类问题，我们可能关注准确率、精确率、召回率和F1分数；而对于回归问题，则更注重均方误差、均方根误差等。在“ml_data”中我们需要确保有相应的标签数据来对模型性能进行评价。 最后，在完成训练后将模型部署到生产环境中用于实时预测，这通常涉及保存与加载模型、搭建在线服务以及监控其表现以保证它能持续良好地应对新输入的数据。“ml_data”压缩包中的数据是开展机器学习项目的核心。从加载和预处理数据开始直到评估和部署模型的每个环节都需要仔细规划与执行。通过深入理解这些步骤，我们可以从“ml_data-main”中提取出有价值的信息，并构建高效的预测模型。
     
  • 经典数据结构与算法学习笔记
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    《经典数据结构与算法学习笔记》是一份系统整理和深入解析计算机科学中核心概念的学习资料，旨在帮助读者掌握数据结构与算法的基础知识及其应用技巧。 数据结构和算法学习笔记（经典）
     
  • Python数据结构与算法学习笔记.zip
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    本资料为个人整理的Python数据结构与算法学习笔记，涵盖数组、链表、栈、队列、树、图等核心概念及其实现方法。适合编程初学者和进阶者参考学习。 大数据算法在数据分析中扮演着关键角色，能够提升分析效率与准确性，并为决策提供强有力的支持。通过分类、聚类、预测及关联规则分析等多种方式，大数据算法可以揭示数据间的规律与联系，从而挖掘出潜在的价值。
     
  • 懒惰的UI自动化查看器
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    懒惰的UI自动化查看器是一款旨在简化用户界面测试流程的工具，它帮助开发者轻松实现自动化测试，减少手动操作带来的错误和时间消耗。 之前那版有点兼容性问题，这个版本很多同学都试过了，没问题。
     
  • 数据结构与算法练习题
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    本书为《数据结构与算法》课程设计，包含大量精选练习题和实例解析，旨在帮助学生加深对核心概念的理解及应用能力。 一.单选题（共10题,5） 1线性表采用链式存储结构时，其地址（ ）。 A、必须是连续的 B、部分地址必须是连续的 C、一定是不连续的 D、连续与否均可以 正确答案： D 2带头结点的单链表head为空的判断条件是（ ）。 A、head=NULL B、head->next=NULL C、head->next=head D、head！=NULL 正确答案： B 3将两个各有n个元素的有序表归并成一个有序表，其最少的比较次数是（ ）。 A、n B、2n-1 C、 2n D、n-1 正确答案： A 4在一个单链表中，已知q所指结点是p所指结点的前趋结点，若在q和p之间插入s结点，则执行（ ）。 A、 s->next=p->next;p->next=s B、p->next=s->next;s->next=p C、q->next=s;s->next=p D、p->next=s;s->next=q 正确答案： C 5向一个有127个元素的顺序表中插入一个新元素并保持原来顺序不变，平均要移动（ ）个元素。 A、64 B、63 C、63.5 D、7 正确答案： C 6若某线性表中最常用的操作是在最后一个元素之后插入一个元素和删除第一个元素，则采用（ ）存储方式最节省运算时间。 A、单链表 B、仅有头指针的单循环链表 C、双链表 D、仅有尾指针的单循环链表 正确答案： D 7若长度为n的线性表采用顺序存储结构，在其第个i位置插入一个新元素算法的时间复杂度为（ ）。 A、 O(log2n) B、O(1) C、O(n) D、O(n^2) 正确答案： C 8线性表的静态链表存储结构与顺序存储结构相比优点是（ ）。 A、所有的操作算法简单 B、便于插入和删除 C、便于利用零散的存储空间 D、便于随机存取 正确答案： B 9在一个单链表中，若删除p所指结点的后续结点，则执行（ ） A、s->next=p;p->next=s; B、s->next=p->next;p=s; C、s->next=p->next;p->next=s; D、p->next=s;s->next=p; 正确答案： B 10一个线性表第一个元素的存储地址是 100, 每个元素的长度为2，则第5个元素的地址是( ) A、110 B、108 C、100 D、120 正确答案： B ### 数据结构与算法知识点梳理 #### 单项选择题解析 **链式存储结构的特点** - 选项解析： - A 错误，因为节点地址可以不连续。 - B 错误，不要求部分地址连续。 - C 不准确，过于绝对化表述。 - D 正确，允许节点地址连续或不连续。 **单链表为空的条件** - 选项解析： - A 错误，头指针指向头结点而非NULL表示非空； - B 正确，next指针为NULL代表链表为空； - C 错误，用于循环链表判断。 - D 错误，并不意味着链表非空。 **归并有序表的最少比较次数** - 选项解析： - A 正确，在两序列首元素大小始终不同的情况下； - B 错误，超过最小情况； - C 错误，最多比较次数； - D 错误，少于最小情况。 **在单链表中插入节点** - 选项解析： - A、B 错误，p或s没有指向原来的节点。 - C 正确，q的next指针指向新节点s, s的next指针指向原位置； - D 错误，形成环路。 **保持顺序不变时插入元素** - 选项解析： - A、B 错误； - C 正确，平均移动63.5个元素。 - D 错误，明显偏小。 **最节省运算时间的存储方式** - 选项解析： - A 错误，需要遍历操作； - B 错
     
  • 数据结构与算法学习教程幻灯片
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    本教程幻灯片旨在系统介绍数据结构与算法的核心概念和实现技巧，涵盖数组、链表、树、图等基础数据结构及排序、搜索等经典算法。适合编程初学者和技术爱好者深入理解计算机科学原理。 数据结构与算法是计算机科学中的核心课程，对于任何IT专业人士来说掌握这方面的知识至关重要。中国人民大学信息学院经济信息管理系提供的这份数据结构与算法学习课件是一份宝贵的教育资源。 数据结构主要研究如何在计算机中组织和存储数据的科学，目的是提高数据访问和处理效率。合理选择和使用数据结构可以显著提升程序性能。该课件可能涵盖了以下关键的数据结构： 1. 数组：一种基础的数据结构，用于存放相同类型元素集合，并通过索引进行访问。 2. 链表：由节点构成的序列，每个节点包含指向下一个节点的指针和具体数据值，提供了比数组更灵活的插入与删除操作。 3. 栈：后进先出（LIFO）的数据结构，在函数调用、表达式求值等场景中广泛应用。 4. 队列：先进先出（FIFO）的数据结构，适用于任务调度和缓冲区管理等问题。 5. 树形数据结构：每个节点可能拥有零个或多个子节点的非线性组织方式。常见的树包括二叉搜索树、AVL平衡树以及红黑树等。 6. 图：由点（顶点）及连接这些点之间的边构成，常用来表示网络和关系问题模型。 7. 哈希表：利用哈希函数实现快速查找的数据结构，在字典与数据库索引中常见应用实例。 8. 堆：一种特殊的树形数据结构，遵循堆属性（最大或最小），适用于优先队列及排序场景。 算法是解决问题的具体步骤，它在实际编程任务中的应用至关重要。课件可能涉及的算法包括： 1. 排序算法：如冒泡、选择、插入、快速和归并等。 2. 搜索算法：涵盖线性搜索与二分查找以及深度优先（DFS）及广度优先（BFS）搜索策略。 3. 动态规划方法：用于解决最优化问题，例如背包问题和最长公共子序列等问题的求解方案。 4. 贪心法：通过每一步选择局部最优来期望获得全局最佳结果，如霍夫曼编码等实例展示。 5. 回溯技术：应用于组合性难题中，比如八皇后问题及数独游戏解决方案探索过程。 6. 分治策略：将大任务划分为小部分解决的问题处理方法，例如快速排序、归并排序和大整数乘法运算的实现方式。 7. 图论算法：如最短路径（Dijkstra与Floyd-Warshall）以及最小生成树（Prim及Kruskal）等。 通过这些课件的学习者不仅能理解各种数据结构及其工作原理，还能掌握如何在实际问题中应用它们来提高编程能力和解决问题效率。此外，该课程材料可能包含实例分析、代码实现和练习题以帮助学习者巩固理论知识并提升实践技能。对于希望深入理解和掌握数据结构与算法的人来说，这份资源极具价值性。
     
  • 数据结构与算法的经典习题
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    本书精选了数据结构与算法领域的经典问题和练习题，旨在帮助读者深入理解和掌握相关概念及其实现技巧。适合编程学习者和专业人士参考使用。 数据结构与算法经典习题 五. 求下列算法的时间复杂度。（练习题，不必交） ```c++ count=0; x=1; while (x <= n){ x*=2; count++; } return count; ``` 六. 设计求多项式A(x)的算法时可以依据以下两个公式之一： ⑴ A(x)=anxn+an-1xn-1+…+a1x+a0 ⑵ A(x)=(...((anx+an-1)x+...+a1)x)+a0 （练习题，不必交）
     
  • 《数据结构与算法》习题解答
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    本书提供了《数据结构与算法》课程中主要习题的详细解答，旨在帮助学生加深对理论知识的理解和实践应用能力。 《数据结构与算法》课后习题答案对考试很有帮助。
     
  • 数据结构与算法 习题解答
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    本书提供了《数据结构与算法》教材中各章节练习题的详细解答，帮助读者深入理解数据结构和算法的设计与实现。 高等教育出版社《数据结构与算法》各单元的习题答案。