分类: 法→原理

算法的时间复杂度和空间复杂度

算法复杂度是算法性能最基本的评价标准。算法复杂度由时间复杂度和空间复杂度组成,属于计算复杂性理论中的内容。 时间复杂度 时间复杂度描述了算法的运行时间, 算法的时间复杂度是一个函数,它定量描述了该算法…

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经典算法之分治法

分治法概念 分治法(divide-and-conquer)字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。分治有两个特…

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经典算法之动态规划法

动态规划是一种将原问题拆解为若干子问题的求解方法,常常用于重叠子问题的和最有结构性能的问题。通过动态规划的方法,计算量则圆圆小于一般的解法。原因在于,对于重叠子问题,一般情况下会被重复计算,而动态规…

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动态规划之背包问题

背包问题(Knapsack problem)是动态规划的经典问题。动态规划的基础是递归,和分治一样,都是假设子问题已经解决,由子问题的解组合计算得到父问题的解,类似裴波那契数列中的递推式如f(n) = f(n-1) + f(n-2)。但…

推荐算法之贝叶斯个性化排序 BPR

就像哲学有不同的流派一样,推荐系统的算法设计思路也可以分为不同的流派。排序学习恰恰就是其中的一种流派。熟悉 RecSys 等推荐系统国际会议的从业者可能会发现,自 2010 年以后的若干年内,陆续出现了许多基于排…

矩阵分解之交替最小二乘ALS

ALS(alternating least squares) ALS是交替最小二乘的简称。在机器学习中,ALS特指使用交替最小二乘求解的一个协同推荐算法。如:将用户(user)对商品(item)的评分矩阵分解成2个矩阵: user对item 潜在…

矩阵分解之SVD奇异值分解

什么是SVD? 奇异值分解(singular value decomposition)是线性代数中一种重要的矩阵分解,在生物信息学、信号处理、金融学、统计学等领域有重要应用,SVD都是提取信息的强度工具。在机器学习领域,很多应用与奇…

推荐算法之矩阵分解

矩阵分解简介 推荐领域的人一般都会听说过十年前 Netflix Prize 的比赛,随着Netflix Prize推荐比赛的成功举办,近年来隐语义模型(Latent Factor MOdel,LFM)受到越来越多的关注。隐语义模型最早在文本挖掘领域…

CTR预估模型FM、FFM、DeepFM

点击率(click-through rate, CTR) 是点击特定链接的用户与查看页面,电子邮件或广告的总用户数量之比。它通常用于衡量某个网站的在线广告活动是否成功,以及电子邮件活动的有效性,是互联网公司进行流量分配的核心…

深度学习之BP神经网络

神经网络简介 神经网络的结构模仿生物神经网络,生物神经网络中的每个神经元与其他神经元相连,当它“兴奋”时,向下一级相连的神经元发送化学物质,改变这些神经元的电位;如果某神经元的电位超过一个阈值,则被激…

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