摘要: 1、算法概述 1.1算法特点 简单的说:k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。 k-近邻算法 优点:精度高、对异常值不敏感、无数据输入假定 缺点:计算复杂度高、空间复杂度高 适用数据范围:数值型和标称型 1.2 工作原理 存在一个训练样本集,并且每个样本都存在标签(有监督学习)。输入 阅读全文
posted @ 2017-11-28 15:20 huster-stl 阅读(347) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 各类排序算法的时间复杂度 排序算法概述: 排序大的分类可以分为两种:内排序和外排序。在排序过程中,全部记录存放在内存,则称为内排序,如果排序过程中需要使用外存,则称为外排序。下面讲的排序都是属于内排序。 内排序可以分为以下几类: (1)、插入排序:直接插入排序、二分法插入排序、希尔排序。 (2)、选 阅读全文
posted @ 2017-11-28 10:30 huster-stl 阅读(417) 评论(0) 推荐(0) 编辑