数据结构和算法学习记录——总结顺序表和链表(双向带头循环链表)的优缺点、CPU高速缓存命中率

数据结构和算法学习记录——总结顺序表和链表(双向带头循环链表)的优缺点、CPU高速缓存命中率

顺序表和链表 两个结构各有优势,严格来说,他们是相辅相成的。 顺序表 优点 支持随机访问(用下标访问),需要随机访问结构支持的算法可以很好的适用。 CPU高速缓存命中率较高 缺点 在头部或中部插入删除数据时,时间效率低。O(N) 是占用的连续的物理空间,空间不够时需要进行扩容。 ...

复制算法是如何工作的,它有什么优缺点?

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相册服务中的故事生成算法介绍

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Go语言核心编程 - 数据结构和算法

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神经网络概览及算法详解

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从K-means到高斯混合模型:常用聚类算法的优缺点和使用范围?

一、引言 聚类算法是一种无监督学习方法,旨在将相似的数据点分组成为若干个簇,使得同一簇内的数据点相似度高,不同簇之间的相似度低。聚类算法在数据挖掘、模式识别、图像分析等领域具有重要应用。 聚类算法的作用在于发现数据的内在结构和规律,将数据进行分组,从而帮助我们理解数据的特征和相互关系。聚类可以用于数...

PID各种算法的基本优缺点

PID各种算法的基本优缺点

PID时间系数对PID本身的影响 积分时间过小积分作用增强。 微分时间过大,微分控制作用过强,容易产生振荡。 在这里的时间系统,一般指的是采样的时间,也就是PID控制的周期。在无人机当中一般采用10ms控制一...

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,常用于对数据进行聚类分析。其主要步骤如下: 首先随机选择K个中心点(质心)作为初始聚类中心。 对于每一个样本,计算其与每一个中心点的距离,将其归到距离最近的中心点所在的聚类。 对于每一个聚类,重新计算其中所有样本的中心点位置。 重复以上步骤,直到聚类中心不再改变...

讲解机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点。

K-均值聚类的步骤如下:随机选择 K 个点作为初始化质心。分别计算每个样本与所有质心之间的距离,将每个样本分配到与其距离最近的质心所在的簇中。更新质心,即将每个簇的质心移动到该簇中所有样本的平均位置。重复步骤 2 和 3,直到质心不发生变化或达到最大迭代次数。K-均值聚类算法的优点包括:简单而直观:...

KNN算法及其优缺点

K-最近邻算法(K-Nearest Neighbors, KNN)是一种基本的分类和回归算法。它的工作原理是通过在训练样本中找到距离待分类样本最近的K个样本,并根据这K个样本的标签来确定待分类样本的标签。KNN算法具有以下优点和缺点。优点:简单易懂:KNN算法是一种直观的算法,易于理解和实现。适用于...

K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种常用的无监督学习算法,用于将数据集划分为 K 个不同的类别,每个类别由其内部的数据点表示。该算法通过将每个数据点分配到离其最近的聚类中心,并且根据新的聚类中心更新聚类的位置来迭代地优化聚类的结果。算法步骤:初始化 K 个聚类中心,可以是随机选择的数据点或者人为指定的位置。将每个...

机器学习中的 K-均值聚类算法及其优缺点

K-均值聚类算法是一种无监督学习算法,用于将数据分成K个不同的类别。该算法将每个数据点都视为一个向量,并通过计算各数据点之间的距离来确定它们所属的类别。具体地说,该算法的流程如下:选择K个随机的点作为初始聚类中心;对每个数据点,计算其与K个聚类中心之间的距离,并将其分配到距离最近的聚类中心所代表的类...

目标检测算法的优缺点及适用场景

目标检测与跟踪技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向。目标检测主要用于从图像或视频中识别和定位感兴趣的对象。目标跟踪则是在连续的视频帧中对感兴趣的对象进行跟踪。本文将从以下几个方面详细介绍目标检测算法的优缺点及适用场景。1. Haar 特征级联分类器Haar 特征级联分类器是一种基于 Viola-J...

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