python調用推薦演算法（python 推薦演算法）

本文目錄一覽：

1、python演算法有哪些
2、python中有哪些簡單的演算法？
3、Python實現協同過濾推薦演算法，用的大一些的數據集就報錯MemoryError
4、如何學習python語言在推薦演算法

python演算法有哪些

演算法（Algorithm）是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規範的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間複雜度與時間複雜度來衡量。

一個演算法應該具有以下七個重要的特徵：

①有窮性（Finiteness）：演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；

②確切性(Definiteness)：演算法的每一步驟必須有確切的定義；

③輸入項(Input)：一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；

④輸出項(Output)：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；

⑤可行性(Effectiveness)：演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）；

⑥高效性(High efficiency)：執行速度快，佔用資源少；

⑦健壯性(Robustness)：對數據響應正確。

python中有哪些簡單的演算法？

1、插入排序

插入排序的基本操作就是將一個數據插入到已經排好序的有序數據中，從而得到一個新的、個數加一的有序數據，演算法適用於少量數據的排序，時間複雜度為O(n^2)。是穩定的排序方法。插入演算法把要排序的數組分成兩部分：第一部分包含了這個數組的所有元素，但將最後一個元素除外(讓數組多一個空間才有插入的位置)，而第二部分就只包含這一個元素(即待插入元素)。在第一部分排序完成後，再將這個最後元素插入到已排好序的第一部分中。

2、希爾排序

希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。也稱縮小增量排序，是直接插入排序演算法的一種更高效的改進版本。希爾排序是非穩定排序演算法。該方法因DL．Shell於1959年提出而得名。希爾排序是把記錄按下標的一定增量分組，對每組使用直接插入排序演算法排序；隨著增量逐漸減少，每組包含的關鍵詞越來越多，當增量減至1時，整個文件恰被分成一組，演算法便終止。

3、冒泡排序

它重複地走訪過要排序的數列，一次比較兩個元素，如果他們的順序錯誤就把他們交換過來。走訪數列的工作是重複地進行直到沒有再需要交換，也就是說該數列已經排序完成。

4、快速排序

通過一趟排序將要排序的數據分割成獨立的兩部分，其中一部分的所有數據都比另外一部分的所有數據都要小，然後再按此方法對這兩部分數據分別進行快速排序，整個排序過程可以遞歸進行，以此達到整個數據變成有序序列。

5、直接選擇排序

基本思想：第1趟，在待排序記錄r1 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r1交換；第2趟，在待排序記錄r2 ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r2交換；以此類推，第i趟在待排序記錄r[i] ~ r[n]中選出最小的記錄，將它與r[i]交換，使有序序列不斷增長直到全部排序完畢。

6、堆排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆積樹(堆)這種數據結構所設計的一種排序演算法，它是選擇排序的一種。可以利用數組的特點快速定位指定索引的元素。堆分為大根堆和小根堆，是完全二叉樹。大根堆的要求是每個節點的值都不大於其父節點的值，即A[PARENT[i]] = A[i]。在數組的非降序排序中，需要使用的就是大根堆，因為根據大根堆的要求可知，最大的值一定在堆頂。

7、歸併排序

歸併排序是建立在歸併操作上的一種有效的排序演算法,該演算法是採用分治法(Divide and Conquer)的一個非常典型的應用。將已有序的子序列合併，得到完全有序的序列；即先使每個子序列有序，再使子序列段間有序。若將兩個有序表合併成一個有序表，稱為二路歸併。

8、基數排序

基數排序(radix sort)屬於「分配式排序」(distribution sort)，又稱「桶子法」(bucket sort)或bin sort，顧名思義，它是透過鍵值的部分資訊，將要排序的元素分配至某些「桶」中，藉以達到排序的作用，基數排序法是屬於穩定性的排序，其時間複雜度為O (nlog(r)m)，其中r為所採取的基數，而m為堆數，在某些時候，基數排序法的效率高於其它的穩定性排序法。

Python實現協同過濾推薦演算法，用的大一些的數據集就報錯MemoryError

python雖然易用，但是內存佔用比較多；所以如果你有C/C++/Java基礎，考慮用這些語言來實現；

CF演算法需要計算大量的相似度，如果能把中間結果存起來，或者簡化計算過程（如，你可能會重複計算一個item的均值）可以省下不少內存；（個人試過計算1w個用戶Pearson是沒問題的）

如果內存實在不夠用，那就用時間換空間，把中間計算結果分成小文件存到磁碟上，用的時候再讀取。

供參考。

如何學習python語言在推薦演算法

看推薦系統實戰，把裡邊的演算法都手寫一遍，裡邊的代碼都是python實現的。

另外可以學習機器學習實戰這本書，還可以在實驗樓系統里做實驗。也是python的

原創文章，作者：小藍，如若轉載，請註明出處：https://www.506064.com/zh-tw/n/302889.html