冒泡排序（Bubble Sort）是一种简单的排序算法，它的基本思想是重复地遍历待排序的列表，一次比较相邻的两个元素，如果它们的顺序不正确，就交换它们，直到没有任何交换发生。这个过程会一遍又一遍地重复，直到整个列表已经排...
选择排序不是稳定的排序算法，其算法的时间复杂度为 ，其算法基本思想：每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，直到全部待排序的数据元素排完。 程序执行结果：
插入序算法是一种稳定的排序算法，其算法的时间复杂度为 O(n2)，其算法基本思想如下： 每次将一个待排序的记录，按其关键字大小插入到前面已经排好序的子序列中的适当位置，直到全部记录插入完成为止。 程序执行结果：
希尔排序是 Donald Shell 在 1959 年所发表的论文 《A high-speed sorting procedure》 中所描述。希尔排序是基于插入排序的以下两点性质而提出改进方法的： 我们来看看希尔是如何...
归并排序是建立在【归并】操作上的一种有效的排序算法。该算法是采用分治法（Divide and Conquer）的一个非常典型的应用，它是稳定的排序算法，其时间复杂度为 。 归并操作可以将两个有序的序列合并为一个有序序列，...
Faiss（Facebook AI Similarity Search）是由 Facebook AI 团队开发的一个开源库，用于高效相似性搜索的库，特别适用于大规模向量数据集的存储与检索。 https://github....
随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的监督学习算法，广泛用于分类和回归任务。随机森林在很多不同的领域表现出色，如金融市场预测、客户流失预测、医疗诊断等。它不仅在结构化数据集上表现良好，还可以用于非...
随机森林（Random Forest）能够用于分类和回归任务。通过两个应用案例来学习如何使用随机森林来解决分类和回归问题，以及算法的基本原理。 1. 算法使用 2. 基本原理 随机森林通过构建多个决策树并将其结果进行整合...
对于随机森林算法而言，预测过程非常简单，易于理解。理解的重点是其如何训练多个基学习器来构建强学习器。 1. 有放回采样 随机森林基于原始训练集通过有放回的采样（Bootstrap Sampling）产生不同的数据子集来训...
scikit-learn 提供了 RandomForestClassifier 和 RandomForestRegressor 两个随机森林的实现，用于分类和回归任务。为了能够更好的使用随机森林，我们需要详细了解该实现的...
在 Python 中存在 int、str、float、bool 等基本数据类型，也存在 list、tuple、set、dict 这样的容器数据类型。这些数据类型被划分为可变（mutable）和不可变（immutable）...
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