Python實(shí)現(xiàn)的幾個(gè)常用排序算法實(shí)例

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10年積累的網(wǎng)站制作、成都網(wǎng)站制作經(jīng)驗(yàn)，可以快速應(yīng)對(duì)客戶對(duì)網(wǎng)站的新想法和需求。提供各種問(wèn)題對(duì)應(yīng)的解決方案。讓選擇我們的客戶得到更好、更有力的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)。我雖然不認(rèn)識(shí)你，你也不認(rèn)識(shí)我。但先網(wǎng)站設(shè)計(jì)后付款的網(wǎng)站建設(shè)流程，更有會(huì)同免費(fèi)網(wǎng)站建設(shè)讓你可以放心的選擇與我們合作。

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"""?直接插入排序?"""

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"""冒泡排序"""

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"""快速排序劃分函數(shù)"""

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"""快速排序輔助函數(shù)"""

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"""快速排序包裹函數(shù)"""

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_mergeSort(seq,?mid?+?1,?right)

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#二路并歸排序

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_mergeSort(seq,?0,?size?-?1)

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python 算法種類

1. 選擇排序算法：選擇排序是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法。原理：首先在未排序序列中找到最小或最大元素，存放到排序序列的起始位置;然后，再?gòu)氖Ｓ辔磁判蛟刂欣^續(xù)尋找最大最小元素，然后放到已排序序列的后面，以此類推直到所有元素均排序完畢。

2. 快速排序算法：快速排序的運(yùn)行速度快于選擇排序。原理：設(shè)要排序的數(shù)組為N，首先任意選取一個(gè)數(shù)據(jù)作為關(guān)鍵數(shù)據(jù)，然后將所有比它小的數(shù)放到它前面，所有比它大的數(shù)都放到它后面，這個(gè)過(guò)程稱之為快速排序。

3. 二分查找算法：二分查找的輸入是一個(gè)有序的列表，如果要查找的元素包含在一個(gè)有序列表中，二分查找可以返回其位置。

4. 廣度優(yōu)先搜索算法：屬于一種圖算法，圖由節(jié)點(diǎn)和邊組成。一個(gè)節(jié)點(diǎn)可以與多個(gè)節(jié)點(diǎn)連接，這些節(jié)點(diǎn)稱為鄰居。它可以解決兩類問(wèn)題：第一類是從節(jié)點(diǎn)A出發(fā)，在沒(méi)有前往節(jié)點(diǎn)B的路徑;第二類問(wèn)題是從節(jié)點(diǎn)A出發(fā)，前往B節(jié)點(diǎn)的哪條路徑最短。使用廣度優(yōu)先搜索算法的前提是圖的邊沒(méi)有權(quán)值，即該算法只用于非加權(quán)圖中，如果圖的邊有權(quán)值的話就應(yīng)該使用狄克斯特拉算法來(lái)查找最短路徑。

5. 貪婪算法：又叫做貪心算法，對(duì)于沒(méi)有快速算法的問(wèn)題，就只能選擇近似算法，貪婪算法尋找局部最優(yōu)解，并企圖以這種方式獲得全局最優(yōu)解，它易于實(shí)現(xiàn)、運(yùn)行速度快，是一種不錯(cuò)的近似算法。

建議收藏！10 種 Python 聚類算法完整操作示例

聚類或聚類分析是無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)問(wèn)題。它通常被用作數(shù)據(jù)分析技術(shù)，用于發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的有趣模式，例如基于其行為的客戶群。有許多聚類算法可供選擇，對(duì)于所有情況，沒(méi)有單一的最佳聚類算法。相反，最好探索一系列聚類算法以及每種算法的不同配置。在本教程中，你將發(fā)現(xiàn)如何在 python 中安裝和使用頂級(jí)聚類算法。完成本教程后，你將知道：

聚類分析，即聚類，是一項(xiàng)無(wú)監(jiān)督的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)。它包括自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的自然分組。與監(jiān)督學(xué)習(xí)（類似預(yù)測(cè)建模）不同，聚類算法只解釋輸入數(shù)據(jù)，并在特征空間中找到自然組或群集。

群集通常是特征空間中的密度區(qū)域，其中來(lái)自域的示例（觀測(cè)或數(shù)據(jù)行）比其他群集更接近群集。群集可以具有作為樣本或點(diǎn)特征空間的中心(質(zhì)心)，并且可以具有邊界或范圍。

聚類可以作為數(shù)據(jù)分析活動(dòng)提供幫助，以便了解更多關(guān)于問(wèn)題域的信息，即所謂的模式發(fā)現(xiàn)或知識(shí)發(fā)現(xiàn)。例如：

聚類還可用作特征工程的類型，其中現(xiàn)有的和新的示例可被映射并標(biāo)記為屬于數(shù)據(jù)中所標(biāo)識(shí)的群集之一。雖然確實(shí)存在許多特定于群集的定量措施，但是對(duì)所識(shí)別的群集的評(píng)估是主觀的，并且可能需要領(lǐng)域?qū)＜?。通常，聚類算法在人工合成?shù)據(jù)集上與預(yù)先定義的群集進(jìn)行學(xué)術(shù)比較，預(yù)計(jì)算法會(huì)發(fā)現(xiàn)這些群集。

有許多類型的聚類算法。許多算法在特征空間中的示例之間使用相似度或距離度量，以發(fā)現(xiàn)密集的觀測(cè)區(qū)域。因此，在使用聚類算法之前，擴(kuò)展數(shù)據(jù)通常是良好的實(shí)踐。

一些聚類算法要求您指定或猜測(cè)數(shù)據(jù)中要發(fā)現(xiàn)的群集的數(shù)量，而另一些算法要求指定觀測(cè)之間的最小距離，其中示例可以被視為“關(guān)閉”或“連接”。因此，聚類分析是一個(gè)迭代過(guò)程，在該過(guò)程中，對(duì)所識(shí)別的群集的主觀評(píng)估被反饋回算法配置的改變中，直到達(dá)到期望的或適當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。scikit-learn 庫(kù)提供了一套不同的聚類算法供選擇。下面列出了10種比較流行的算法：

每個(gè)算法都提供了一種不同的方法來(lái)應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)自然組的挑戰(zhàn)。沒(méi)有最好的聚類算法，也沒(méi)有簡(jiǎn)單的方法來(lái)找到最好的算法為您的數(shù)據(jù)沒(méi)有使用控制實(shí)驗(yàn)。在本教程中，我們將回顧如何使用來(lái)自 scikit-learn 庫(kù)的這10個(gè)流行的聚類算法中的每一個(gè)。這些示例將為您復(fù)制粘貼示例并在自己的數(shù)據(jù)上測(cè)試方法提供基礎(chǔ)。我們不會(huì)深入研究算法如何工作的理論，也不會(huì)直接比較它們。讓我們深入研究一下。

在本節(jié)中，我們將回顧如何在 scikit-learn 中使用10個(gè)流行的聚類算法。這包括一個(gè)擬合模型的例子和可視化結(jié)果的例子。這些示例用于將粘貼復(fù)制到您自己的項(xiàng)目中，并將方法應(yīng)用于您自己的數(shù)據(jù)。

1.庫(kù)安裝

首先，讓我們安裝庫(kù)。不要跳過(guò)此步驟，因?yàn)槟阈枰_保安裝了最新版本。你可以使用 pip Python 安裝程序安裝 scikit-learn 存儲(chǔ)庫(kù)，如下所示：

接下來(lái)，讓我們確認(rèn)已經(jīng)安裝了庫(kù)，并且您正在使用一個(gè)現(xiàn)代版本。運(yùn)行以下腳本以輸出庫(kù)版本號(hào)。

運(yùn)行該示例時(shí)，您應(yīng)該看到以下版本號(hào)或更高版本。

2.聚類數(shù)據(jù)集

我們將使用 make _ classification ()函數(shù)創(chuàng)建一個(gè)測(cè)試二分類數(shù)據(jù)集。數(shù)據(jù)集將有1000個(gè)示例，每個(gè)類有兩個(gè)輸入要素和一個(gè)群集。這些群集在兩個(gè)維度上是可見(jiàn)的，因此我們可以用散點(diǎn)圖繪制數(shù)據(jù)，并通過(guò)指定的群集對(duì)圖中的點(diǎn)進(jìn)行顏色繪制。這將有助于了解，至少在測(cè)試問(wèn)題上，群集的識(shí)別能力如何。該測(cè)試問(wèn)題中的群集基于多變量高斯，并非所有聚類算法都能有效地識(shí)別這些類型的群集。因此，本教程中的結(jié)果不應(yīng)用作比較一般方法的基礎(chǔ)。下面列出了創(chuàng)建和匯總合成聚類數(shù)據(jù)集的示例。

運(yùn)行該示例將創(chuàng)建合成的聚類數(shù)據(jù)集，然后創(chuàng)建輸入數(shù)據(jù)的散點(diǎn)圖，其中點(diǎn)由類標(biāo)簽（理想化的群集）著色。我們可以清楚地看到兩個(gè)不同的數(shù)據(jù)組在兩個(gè)維度，并希望一個(gè)自動(dòng)的聚類算法可以檢測(cè)這些分組。

已知聚類著色點(diǎn)的合成聚類數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖接下來(lái)，我們可以開(kāi)始查看應(yīng)用于此數(shù)據(jù)集的聚類算法的示例。我已經(jīng)做了一些最小的嘗試來(lái)調(diào)整每個(gè)方法到數(shù)據(jù)集。3.親和力傳播親和力傳播包括找到一組最能概括數(shù)據(jù)的范例。

它是通過(guò) AffinityPropagation 類實(shí)現(xiàn)的，要調(diào)整的主要配置是將“ 阻尼 ”設(shè)置為0.5到1，甚至可能是“首選項(xiàng)”。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我無(wú)法取得良好的結(jié)果。

數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖，具有使用親和力傳播識(shí)別的聚類

4.聚合聚類

聚合聚類涉及合并示例，直到達(dá)到所需的群集數(shù)量為止。它是層次聚類方法的更廣泛類的一部分，通過(guò) AgglomerationClustering 類實(shí)現(xiàn)的，主要配置是“ n _ clusters ”集，這是對(duì)數(shù)據(jù)中的群集數(shù)量的估計(jì)，例如2。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個(gè)合理的分組。

使用聚集聚類識(shí)別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

5.BIRCHBIRCH

聚類（ BIRCH 是平衡迭代減少的縮寫(xiě)，聚類使用層次結(jié)構(gòu))包括構(gòu)造一個(gè)樹(shù)狀結(jié)構(gòu)，從中提取聚類質(zhì)心。

它是通過(guò) Birch 類實(shí)現(xiàn)的，主要配置是“ threshold ”和“ n _ clusters ”超參數(shù)，后者提供了群集數(shù)量的估計(jì)。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個(gè)很好的分組。

使用BIRCH聚類確定具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

6.DBSCANDBSCAN

聚類（其中 DBSCAN 是基于密度的空間聚類的噪聲應(yīng)用程序）涉及在域中尋找高密度區(qū)域，并將其周?chē)奶卣骺臻g區(qū)域擴(kuò)展為群集。

它是通過(guò) DBSCAN 類實(shí)現(xiàn)的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數(shù)。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，盡管需要更多的調(diào)整，但是找到了合理的分組。

使用DBSCAN集群識(shí)別出具有集群的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

7.K均值

K-均值聚類可以是最常見(jiàn)的聚類算法，并涉及向群集分配示例，以盡量減少每個(gè)群集內(nèi)的方差。

它是通過(guò) K-均值類實(shí)現(xiàn)的，要優(yōu)化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數(shù)設(shè)置為數(shù)據(jù)中估計(jì)的群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以找到一個(gè)合理的分組，盡管每個(gè)維度中的不等等方差使得該方法不太適合該數(shù)據(jù)集。

使用K均值聚類識(shí)別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

8.Mini-Batch

K-均值Mini-Batch K-均值是 K-均值的修改版本，它使用小批量的樣本而不是整個(gè)數(shù)據(jù)集對(duì)群集質(zhì)心進(jìn)行更新，這可以使大數(shù)據(jù)集的更新速度更快，并且可能對(duì)統(tǒng)計(jì)噪聲更健壯。

它是通過(guò) MiniBatchKMeans 類實(shí)現(xiàn)的，要優(yōu)化的主配置是“ n _ clusters ”超參數(shù)，設(shè)置為數(shù)據(jù)中估計(jì)的群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，會(huì)找到與標(biāo)準(zhǔn) K-均值算法相當(dāng)?shù)慕Y(jié)果。

帶有最小批次K均值聚類的聚類數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

9.均值漂移聚類

均值漂移聚類涉及到根據(jù)特征空間中的實(shí)例密度來(lái)尋找和調(diào)整質(zhì)心。

它是通過(guò) MeanShift 類實(shí)現(xiàn)的，主要配置是“帶寬”超參數(shù)。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，可以在數(shù)據(jù)中找到一組合理的群集。

具有均值漂移聚類的聚類數(shù)據(jù)集散點(diǎn)圖

10.OPTICSOPTICS

聚類（ OPTICS 短于訂購(gòu)點(diǎn)數(shù)以標(biāo)識(shí)聚類結(jié)構(gòu)）是上述 DBSCAN 的修改版本。

它是通過(guò) OPTICS 類實(shí)現(xiàn)的，主要配置是“ eps ”和“ min _ samples ”超參數(shù)。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我無(wú)法在此數(shù)據(jù)集上獲得合理的結(jié)果。

使用OPTICS聚類確定具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

11.光譜聚類

光譜聚類是一類通用的聚類方法，取自線性線性代數(shù)。

它是通過(guò) Spectral 聚類類實(shí)現(xiàn)的，而主要的 Spectral 聚類是一個(gè)由聚類方法組成的通用類，取自線性線性代數(shù)。要優(yōu)化的是“ n _ clusters ”超參數(shù)，用于指定數(shù)據(jù)中的估計(jì)群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，找到了合理的集群。

使用光譜聚類聚類識(shí)別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

12.高斯混合模型

高斯混合模型總結(jié)了一個(gè)多變量概率密度函數(shù)，顧名思義就是混合了高斯概率分布。它是通過(guò) Gaussian Mixture 類實(shí)現(xiàn)的，要優(yōu)化的主要配置是“ n _ clusters ”超參數(shù)，用于指定數(shù)據(jù)中估計(jì)的群集數(shù)量。下面列出了完整的示例。

運(yùn)行該示例符合訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上的模型，并預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)集中每個(gè)示例的群集。然后創(chuàng)建一個(gè)散點(diǎn)圖，并由其指定的群集著色。在這種情況下，我們可以看到群集被完美地識(shí)別。這并不奇怪，因?yàn)閿?shù)據(jù)集是作為 Gaussian 的混合生成的。

使用高斯混合聚類識(shí)別出具有聚類的數(shù)據(jù)集的散點(diǎn)圖

在本文中，你發(fā)現(xiàn)了如何在 python 中安裝和使用頂級(jí)聚類算法。具體來(lái)說(shuō)，你學(xué)到了：

python中有哪些簡(jiǎn)單的算法？

首先謝謝邀請(qǐng)，

python中有的算法還是比較多的？

python之所以火是因?yàn)槿斯ぶ悄艿陌l(fā)展，人工智能的發(fā)展離不開(kāi)算法！

感覺(jué)有本書(shū)比較適合你,不過(guò)可惜的是這本書(shū)沒(méi)有電子版，只有紙質(zhì)的。

這本書(shū)對(duì)于算法從基本的入門(mén)到實(shí)現(xiàn)，循序漸進(jìn)的介紹，比如里面就涵蓋了數(shù)學(xué)建模的常用算法。

第 1章　從數(shù)學(xué)建模到人工智能

1.1　數(shù)學(xué)建模1.1.1　數(shù)學(xué)建模與人工智能1.1.2　數(shù)學(xué)建模中的常見(jiàn)問(wèn)題1.2　人工智能下的數(shù)學(xué)1.2.1　統(tǒng)計(jì)量1.2.2　矩陣概念及運(yùn)算1.2.3　概率論與數(shù)理統(tǒng)計(jì)1.2.4　高等數(shù)學(xué)——導(dǎo)數(shù)、微分、不定積分、定積分

第2章 Python快速入門(mén)

2.1　安裝Python2.1.1　Python安裝步驟2.1.2　IDE的選擇2.2　Python基本操作2.2.1　第 一個(gè)小程序2.2.2　注釋與格式化輸出2.2.3　列表、元組、字典2.2.4　條件語(yǔ)句與循環(huán)語(yǔ)句2.2.5　break、continue、pass2.3　Python高級(jí)操作2.3.1　lambda2.3.2　map2.3.3　filter

第3章　Python科學(xué)計(jì)算庫(kù)NumPy

3.1　NumPy簡(jiǎn)介與安裝3.1.1　NumPy簡(jiǎn)介3.1.2　NumPy安裝3.2　基本操作3.2.1　初識(shí)NumPy3.2.2　NumPy數(shù)組類型3.2.3　NumPy創(chuàng)建數(shù)組3.2.4　索引與切片3.2.5　矩陣合并與分割3.2.6　矩陣運(yùn)算與線性代數(shù)3.2.7　NumPy的廣播機(jī)制3.2.8　NumPy統(tǒng)計(jì)函數(shù)3.2.9　NumPy排序、搜索3.2.10　NumPy數(shù)據(jù)的保存

第4章　常用科學(xué)計(jì)算模塊快速入門(mén)

4.1　Pandas科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.1.1　初識(shí)Pandas4.1.2　Pandas基本操作4.2　Matplotlib可視化圖庫(kù)4.2.1　初識(shí)Matplotlib4.2.2　Matplotlib基本操作4.2.3　Matplotlib繪圖案例4.3　SciPy科學(xué)計(jì)算庫(kù)4.3.1　初識(shí)SciPy4.3.2　SciPy基本操作4.3.3　SciPy圖像處理案例第5章　Python網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)5.1　爬蟲(chóng)基礎(chǔ)5.1.1　初識(shí)爬蟲(chóng)5.1.2　網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)的算法5.2　爬蟲(chóng)入門(mén)實(shí)戰(zhàn)5.2.1　調(diào)用API5.2.2　爬蟲(chóng)實(shí)戰(zhàn)5.3　爬蟲(chóng)進(jìn)階—高效率爬蟲(chóng)5.3.1　多進(jìn)程5.3.2　多線程5.3.3　協(xié)程5.3.4　小結(jié)

第6章　Python數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

6.1　關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)MySQL6.1.1　初識(shí)MySQL6.1.2　Python操作MySQL6.2　NoSQL之MongoDB6.2.1　初識(shí)NoSQL6.2.2　Python操作MongoDB6.3　本章小結(jié)6.3.1　數(shù)據(jù)庫(kù)基本理論6.3.2　數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)合6.3.3　結(jié)束語(yǔ)

第7章　Python數(shù)據(jù)分析

7.1　數(shù)據(jù)獲取7.1.1　從鍵盤(pán)獲取數(shù)據(jù)7.1.2　文件的讀取與寫(xiě)入7.1.3　Pandas讀寫(xiě)操作7.2　數(shù)據(jù)分析案例7.2.1　普查數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析案例7.2.2　小結(jié)

第8章　自然語(yǔ)言處理

8.1　Jieba分詞基礎(chǔ)8.1.1　Jieba中文分詞8.1.2　Jieba分詞的3種模式8.1.3　標(biāo)注詞性與添加定義詞8.2　關(guān)鍵詞提取8.2.1　TF-IDF關(guān)鍵詞提取8.2.2　TextRank關(guān)鍵詞提取8.3　word2vec介紹8.3.1　word2vec基礎(chǔ)原理簡(jiǎn)介8.3.2　word2vec訓(xùn)練模型8.3.3　基于gensim的word2vec實(shí)戰(zhàn)

第9章　從回歸分析到算法基礎(chǔ)

9.1　回歸分析簡(jiǎn)介9.1.1　“回歸”一詞的來(lái)源9.1.2　回歸與相關(guān)9.1.3　回歸模型的劃分與應(yīng)用9.2　線性回歸分析實(shí)戰(zhàn)9.2.1　線性回歸的建立與求解9.2.2　Python求解回歸模型案例9.2.3　檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)與控制

第10章 從K-Means聚類看算法調(diào)參

10.1　K-Means基本概述10.1.1　K-Means簡(jiǎn)介10.1.2　目標(biāo)函數(shù)10.1.3　算法流程10.1.4　算法優(yōu)缺點(diǎn)分析10.2　K-Means實(shí)戰(zhàn)

第11章 從決策樹(shù)看算法升級(jí)

11.1　決策樹(shù)基本簡(jiǎn)介11.2　經(jīng)典算法介紹11.2.1　信息熵11.2.2　信息增益11.2.3　信息增益率11.2.4　基尼系數(shù)11.2.5　小結(jié)11.3　決策樹(shù)實(shí)戰(zhàn)11.3.1　決策樹(shù)回歸11.3.2　決策樹(shù)的分類

第12章 從樸素貝葉斯看算法多變　193

12.1　樸素貝葉斯簡(jiǎn)介12.1.1　認(rèn)識(shí)樸素貝葉斯12.1.2　樸素貝葉斯分類的工作過(guò)程12.1.3　樸素貝葉斯算法的優(yōu)缺點(diǎn)12.2　3種樸素貝葉斯實(shí)戰(zhàn)

第13章 從推薦系統(tǒng)看算法場(chǎng)景

13.1　推薦系統(tǒng)簡(jiǎn)介13.1.1　推薦系統(tǒng)的發(fā)展13.1.2　協(xié)同過(guò)濾13.2　基于文本的推薦13.2.1　標(biāo)簽與知識(shí)圖譜推薦案例13.2.2　小結(jié)

第14章 從TensorFlow開(kāi)啟深度學(xué)習(xí)之旅

14.1　初識(shí)TensorFlow14.1.1　什么是TensorFlow14.1.2　安裝TensorFlow14.1.3　TensorFlow基本概念與原理14.2　TensorFlow數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)14.2.1　階14.2.2　形狀14.2.3　數(shù)據(jù)類型14.3　生成數(shù)據(jù)十二法14.3.1　生成Tensor14.3.2　生成序列14.3.3　生成隨機(jī)數(shù)14.4　TensorFlow實(shí)戰(zhàn)

希望對(duì)你有幫助！?。?/p>

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python算法有哪些

Python算法的特征

1. 有窮性：算法的有窮性指算法必須能在執(zhí)行有限個(gè)步驟之后終止;

2. 確切性：算法的每一步驟必須有確切的定義;

3. 輸入項(xiàng)：一個(gè)算法有0個(gè)或多個(gè)輸入，以刻畫(huà)運(yùn)算對(duì)象的初始情況，所謂0個(gè)輸入是指算法本身定出了初始條件;

4. 輸出項(xiàng)：一個(gè)算法有一個(gè)或多個(gè)輸出，以反映對(duì)輸入數(shù)據(jù)加工后的結(jié)果，沒(méi)有輸出的算法是毫無(wú)意義的;

5. 可行性：算法中執(zhí)行的任何計(jì)算步驟都是可以被分解為基本的可執(zhí)行操作步，即每個(gè)計(jì)算步都可以在有限時(shí)間內(nèi)完成;

6. 高效性：執(zhí)行速度快、占用資源少;

7. 健壯性：數(shù)據(jù)響應(yīng)正確。

Python算法分類：

1.

冒泡排序：是一種簡(jiǎn)單直觀的排序算法。重復(fù)地走訪過(guò)要排序的數(shù)列，一次比較兩個(gè)元素，如果順序錯(cuò)誤就交換過(guò)來(lái)。走訪數(shù)列的工作是重復(fù)地進(jìn)行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說(shuō)該排序已經(jīng)完成。

2.

插入排序：沒(méi)有冒泡排序和選擇排序那么粗暴，其原理最容易理解，插入排序是一種最簡(jiǎn)單直觀的排序算法啊，它的工作原理是通過(guò)構(gòu)建有序序列，對(duì)于未排序數(shù)據(jù)在已排序序列中從后向前排序，找到對(duì)應(yīng)位置。

3.

希爾排序：也被叫做遞減增量排序方法，是插入排序的改進(jìn)版本。希爾排序是基于插入排序提出改進(jìn)方法的排序算法，先將整個(gè)待排序的記錄排序分割成為若干個(gè)子序列分別進(jìn)行直接插入排序，待整個(gè)序列中的記錄基本有序時(shí)，再對(duì)全記錄進(jìn)行依次直接插入排序。

4. 歸并排序：是建立在歸并操作上的一種有效的排序算法。該算法是采用分治法Divide and的一個(gè)非常典型的應(yīng)用。

5. 快速排序：由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。又是一種分而治之思想在排序算法上的典型應(yīng)用，本質(zhì)上快速排序應(yīng)該算是冒泡排序基礎(chǔ)上的遞歸分治法。

6.

堆排序：是指利用堆這種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)所設(shè)計(jì)的一種排序算法。堆積是一個(gè)近似完全二叉樹(shù)的結(jié)構(gòu)，并同時(shí)滿足堆積的性質(zhì)，即子結(jié)點(diǎn)的鍵值或索引總是小于它的父結(jié)點(diǎn)。

7.

計(jì)算排序：其核心在于將輸入的數(shù)據(jù)值轉(zhuǎn)化為鍵存儲(chǔ)在額外開(kāi)辟的數(shù)組空間中，作為一種線性時(shí)間復(fù)雜度的排序，計(jì)算排序要求輸入的數(shù)據(jù)必須是具有確定范圍的整數(shù)。

分享題目：python函數(shù)常見(jiàn)算法 Python常用算法
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