算法实战

算法实战：探索机器学习核心 本篇带您深入浅出地了解机器学习常见算法，涵盖监督学习、无监督学习和强化学习三大类别，并结合实际案例，助您快速上手算法应用。 ### 监督学习 线性回归: 预测连续目标变量，例如房价预测。 逻辑回归: 解决二分类问题，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 决策树: 构建树形结构进行分类或回归预测，例如客户流失预警。 ### 无监督学习 聚类分析: 将数据分组到不同的簇中，例如客户细分。 主成分分析: 降低数据维度，提取主要特征，例如图像压缩。 ### 强化学习 Q-learning: 通过试错学习最优策略，例如游戏 AI。 SARSA: 基于当前策略

探索并实现多种数据挖掘算法，涵盖聚类、分类、关联规则挖掘等领域。通过实际案例与MATLAB代码，深入理解算法原理并掌握应用技巧。

包含数据结构学习资料、实践项目和源代码，供参考学习。

数据结构：- 线性、树形、图等逻辑结构- 连续存储、动态分配等存储结构- 插入、查找、删除等基本操作 算法：- 算法设计、特性、分类- 排序、查找、图论等算法- 时间、空间复杂度分析 学习数据结构与算法有助于理解程序内部运作，开发高效稳定的软件。

掌握数据结构与算法，深入理解程序底层原理，编写高效、稳定且易于维护的软件系统。 数据结构： 逻辑结构：线性结构、树形结构、图结构等。 存储结构：连续存储、动态分配等。 基本操作：插入、删除、查找等。 算法： 算法设计：将问题分解为指令序列。 算法特性：输入、输出、有限、确定、可行。 算法分类：排序、查找、图论、动态规划等。 算法分析：评估效率（时间复杂度、空间复杂度）。

掌握SQL报表算法，打造高效数据分析利器 本指南聚焦SQL数据库报表算法，通过实战案例，助您从入门到精通，提升数据分析效率。 核心内容: SQL基础语法回顾 常用报表算法解析 数据分组与聚合技巧 报表算法优化策略 实际案例演练与分析 适用人群: 数据分析师 报表开发人员 数据库管理员 对数据分析感兴趣的任何人 学习目标: 熟练掌握SQL报表算法的核心原理 能够独立编写高效的报表查询语句 提升数据分析能力，为业务决策提供有力支持

基于Spark Yarn-Client模式的ALS推荐算法实战 本实例演示如何使用Python和Spark MLlib库构建协同过滤推荐系统。算法核心采用ALS（交替最小二乘法），并以Yarn-Client模式部署在Spark集群上。 项目包含: 完整可运行的Python代码 用于训练模型的示例数据集 代码结构解析: 数据加载: 从本地或分布式存储系统加载用户-物品评分数据。 模型训练: 使用ALS算法训练协同过滤模型，并设置相关参数，如隐式因子数量、正则化参数等。 推荐生成: 利用训练好的模型预测用户对未评分物品的评分，并推荐评分最高的物品。 模型评估: 使用评估指标，如均方根误差 (

这份PPT以大学生程序设计大赛为背景，深入浅出地讲解算法设计与分析的核心知识点。从实际问题出发，结合经典赛题案例，帮助你： 掌握常用的算法设计技巧，如贪心算法、动态规划等。 学习如何分析算法的时间和空间复杂度，评估算法效率。 提升代码实现能力，写出高效、简洁的程序。 无论你是备战程序设计竞赛，还是希望提升算法能力，这份PPT都能助你一臂之力，迈向编程高手之路！

《Redis实战》深入浅出地讲解了Redis及其键值模型的应用，涵盖了从简单缓存到分布式广告定向等多种实际应用场景。 通过学习，您将掌握如何扩展Redis以处理从小规模任务到海量数据集，以及如何与传统关系型数据库或其他NoSQL数据库集成。 经验丰富的开发人员将会对关于集群和内部脚本的深入章节尤为感兴趣。 本书适合熟悉数据库概念的开发人员，无需事先了解NoSQL数据库概念或Redis本身。同时，也适合熟悉编程的系统管理员。

《MongoDB实战》带您了解 MongoDB 和面向文档的数据库模型。这本书节奏适中，为开发人员提供了所需的全局视野，也为系统工程师提供了足够的底层细节。大量示例将帮助您在数据建模的关键领域建立信心。您还会喜欢对每个功能的深入解释，包括复制、自动分片和部署。 内容 索引、查询和标准数据库操作 用于自定义聚合和报告的 Map-reduce 模式设计模式 部署以实现规模和高可用性 目录 第一部分 入门* 现代 Web 的数据库* 通过 JavaScript Shell 使用 MongoDB* 使用 MongoDB 编写程序 第二部分 MongoDB 中的应用程序开发* 面向文档的数据* 查询