利用假期空闲之时，将这几年GCJ，ACM，TopCoder 参加的一些重要比赛作个 回顾。昨天是GCJ2006 的回忆，今天 时间 上更早一些吧，我现在还清晰记得3 年 前，我刚刚参加ACM 时参加 北京 赛区2005 和杭州赛区2…

最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到CSDN上来，欢迎大家关注我的个人博客 zuzhiang.cn，以及我的github。 本文主要讲解有关聚类的相关算法，包括K均值聚类、层次聚类以及密度聚类等，除此之外，还会讲解聚类…

答案： k=1时，模型复杂，预测准确率较高； k=2时，模型简单，预测准确率相比于k=1时低。答案：答案： 输入：已构造的 k d kd

一波三折： Google Code Jam 2006 是我第一次到美国参加现场的程序设计比赛。 Google Code Jam 2006 的比赛地点设在了纽约，这次纽约之行之前的签证出了不小的问题，这里非常感谢大家对我们的关心，特别感谢吴总（ wyy &am…

介绍 在我所遇到的所有机器学习算法中，KNN很容易被选择。尽管它很简单，但它在某些任务上被证明是非常有效的(如本文中所见)。 甚至更好？它可以用于分类和回归问题！然而，它更广泛地用于分类问题。我很少看到KNN在任何回归任务上被实现。我的目的是说明和强调KNN在目标变量本…

文章目录 系列文章K-近邻算法1 什么是K-近邻算法1.1 K-近邻算法(KNN)概念1.2 举例说明K-近邻算法1.3 K-近邻算法流程总结 2 K-近邻算法API初步使用2.1 Scikit-learn工具介绍2.2 K-近邻算法API 3 距离公式3.1 距离公式基本性质3.2 常见的距离公式欧式距离(Euclidean Distance)曼…

利用假期空闲之时，将这几年 GCJ ， ACM ， TopCoder 参加的一些重要比赛作个回顾。首先是 GCJ2006 的回忆。 Google Code Jam 2006 一波三折： Google Code Jam 2006 是我第一次到美国参加现场的程序设计比赛。 Google Code Jam 20…

概述 代理模型是工程问题中常用的一个优化方法。当实际问题（高精度模型）计算量很大、不容易求解时，可以使用计算量较小、求解迅速的简化模型来替代原模型，加速优化过程。代理模型的计算结果与原模型非常接近，但是求解…