A Novel Fast Searching Algorithm Based on Least Square Regression
Notice bibliographique
Résumé
Currently, the machine learning group is well-understood and commonly used for predictive modelling and feature generation through linear methodologies such as reversals, principal analysis and canonical correlation analyses. All these approaches are typically intended to capture fascinating subspaces in the original space of high dimensions. These methods have all a closed-form approach because of its simple linear structures, which makes estimation and theoretical analysis for small datasets very straightforward. However, it is very common for a data set to have millions or trillions of samples and features in modern machine learning problems. We deal with the problem of fast estimation from large volumes of data for ordinary squares. The search operation is a very important operation and it is useful in many applications. Some applications when the data set size is large, the linear search takes the time which is proportional to the size of the data set. Binary search and interpolation search performs good for the search of elements in the data set in O(logn) and ⋅O(log(⋅logn)) respectively in the worst case. Now, in this paper, an effort is made to develop a novel fast searching algorithm based on the least square regression curve fitting method. The algorithm is implemented and its execution results are analyzed and compared with binary search and interpolation search performance. The proposed model is compared with the traditional methods and the proposed fast searching algorithm exhibits better performance than the traditional models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».