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炯男孩

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統計|資料分析|機器學習|Python|R
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本專題將以Python程式語言來實作資料結構,依序從陣列(Array)、堆疊(Stack)、佇列(Queue)、樹(Tree)到圖(Graph),透過不同方式來建立資料結構,並討論部分細節如:建構難度、記憶體空間、效率等等。
全部內容
由新到舊
本章介紹第二種常見的資料結構 - 堆疊(Stack),與陣列建立方式雷同,我們常透過靜態串列與動態鏈結串列的方式來建立堆疊,本文會介紹實作過程與比較兩種方式之間的差異。
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本文為陣列實作的延伸,特別介紹鏈結串列不同的方式,以解決一些常發生在鏈結串列上的問題,並比較不同做法的優缺點。
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本文會介紹靜態結構 - 串列(List)與動態結構 - 鏈結串列(Linked List)來實踐陣列的不同功能,如:刪除、計算元素個數與反轉。
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本文延續從上一篇文章的內容,繼續來介紹如何分別以靜態結構 - 串列(List)及鏈結串列(Linked List)兩種不同的方式來建立實作陣列的新增及修改元素功能。
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陣列是Python語言的最基礎也最容易實作的資料結構,主要可以透過兩種方式在Python上實踐陣列,其中一種是靜態結構 - 串列(List),另一種則是動態結構 - 鏈結串列(Linked List)。 我們會依序介紹這兩種作法如何在Python上執行陣列的相關功能,並比較兩種方法之間的差異。
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今天要介紹的是簡單的文本分析,主要內容會包含處理html標籤、jieba斷詞、TF-IDF轉換與Logistic Regression和svm,透過文本探勘預測哪些文本會成為熱門文章。
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透過機器學習與統計分析角度分析UCI機器學習資料集中的網路顧客購買意圖資料,並透過決策樹方式預測顧客是否會購買產品,提及少部分特徵選取、資料不平衡問題。
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透過機器學習中的群集分析分類中華職棒打擊選手,並根據打擊能力與上壘能力給予選手不同積分,最後將積分加總,做為對戰的參考。
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