學習演算法

㈠ 演算法怎麼學

我學習演算法的目的有兩點：1）興趣，演算法比較有意思，比起做那些無聊的項目有意思多了;2）工作需要，我將來第一份工作很定是從事軟體開發，了解常見演算法
和數據結構是必須的。我一直沒有參加我們學校的ACM隊，因為個人認為功利性太重，並且訓練方式還是像高中一樣的題海戰術，我不太喜歡這種學習模式，這種
類似於高中的學習方式，我不是太喜歡。可能我對我們學校ACM隊理解得比較片面。不過參加ACM也有好處，可以認識很多大牛。 據我在網上了解到，學習演算法需要一些數學知識做為鋪墊，如數論，組合數學，圖論等等。這里提到的每一個都可以寫一本很厚很厚的書。我沒有必要將這
些東西研究的十分透徹，那是數學家的事情。我只需要了解裡面的一些十分常見的概念、定理就可以了，以方便演算法學習時知道是什麼。 所以，希望大家介紹幾本好書（如《演算法導論》），交流一下大家學習演算法的經驗。我不求在短時間內突飛猛進，只求有一種好的方法長期積累。

㈡ 如何學習演算法

學演算法和做acm比賽
就像玩游戲與職業玩家的區別
你確定要成為職業玩家么

㈢ 怎樣學習演算法

去自己學校的poj做題目吧，先做那些容易的，然後進階！

㈣ 想學習演算法，如何入門

入門的話推薦兩本書：《演算法圖解》和《大話數據結構》，

另外推薦一門視頻課程《300分鍾搞定數據結構與演算法》，不想花時間看書的同學，建議看這個視頻課程，是關於數據結構和演算法很好的一個課程。

㈤ 在哪裡可以學習演算法求推薦呀

演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。去慕課網吧

㈥ 深度學習演算法是什麼

深度學習演算法是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。

深度學習是一個復雜的機器學習演算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。

區別於傳統的淺層學習，深度學習的不同在於：

(1)強調了模型結構的深度，通常有5層、6層，甚至10多層的隱層節點。

(2)明確了特徵學習的重要性。也就是說，通過逐層特徵變換，將樣本在原空間的特徵表示變換到一個新特徵空間，從而使分類或預測更容易。與人工規則構造特徵的方法相比，利用大數據來學習特徵，更能夠刻畫數據豐富的內在信息。

㈦ 如何學習演算法

個人覺得，世界上的演算法多如牛毛，要想全部系統地學習恐怕是不大可能的。只有一邊學編程一邊自己總結。當然典型的一些演算法還是要記下來的。比如最基本的排序等，以及稍微高級點的求最段路徑等。

㈧ 怎麼學習演算法

找一些關於某種演算法的經典代碼看，最好是多看代碼加深對演算法的理解

㈨ 關於演算法的學習

由於之前搞過2年的ACM競賽，就給你講講我的個人經驗吧。
首先學習演算法，最好要對演算法感興趣，我之前就是因為學了演算法然後去參加競賽，從做題中獲得成就感，所以越學越有興趣。
剛開始學的話，可以先看些中文教材，最好先把數據結構學好，清華出版社的《數據結構》就可以了。演算法的書可以看王曉東的《演算法設計與分析》，吳文虎的教材也不錯。
之後可以看些英文的經典教材，比如《演算法導論》，如果覺得數學功底不夠，書的後面有數學知識的補充。
演算法的學習比較枯燥，要靠一些有意思的題目來輔助，《編程之美》這本書裡面有很多有意思的面試題，都是演算法相關的，推薦看一下。
其實最好還是參加些競賽，比如ACM，平時也可以到一些在線答題系統去做題，比如poj.org。經常跟牛人討論些題目，進步會很快的。
歡迎來玩演算法～