# 高斯坐标转经纬度算法# B=大地坐标X# C=大地坐标Y# IsSix=6度带或3度带def GetLatLon2(B, C,IsSix): #带号 D = math.trunc(C / 1000000) #中央经线(单位:弧度) K = 0 if IsSix: K = D * 6 - 3 #6度带计算 else: K = D * 3 #3度带计算 L = B/(6378245*(1-0.006693421623)*1.0050517739) M = L +(0.00506237764 *…

火星坐标 火星坐标是国家测绘局为了国家安全在原始坐标的基础上进行偏移得到的坐标,基本国内的电子地图.导航设备都是采用的这一坐标系或在这一坐标的基础上进行二次加密得到的.火星坐标的真实名称应该是GCJ-02坐标.最近在知乎上看到关于火星坐标的话题都是充满争议的(点我跳转到知乎),感兴趣的同学可以去详细了解一下. 基本上所有的国内的电子地图采用的都是火星坐标系甚至Google地图中国部分都特意为中国政府做了偏移.百度坐标 火星坐标是在国际标准坐标WGS-84上进行的一次加密,由于国内的电子地图都要至…

原文地址:https://www.cnblogs.com/fwc1994/p/5884115.html 火星坐标 火星坐标是国家测绘局为了国家安全在原始坐标的基础上进行偏移得到的坐标,基本国内的电子地图.导航设备都是采用的这一坐标系或在这一坐标的基础上进行二次加密得到的.火星坐标的真实名称应该是GCJ-02坐标.最近在知乎上看到关于火星坐标的话题都是充满争议的(点我跳转到知乎),感兴趣的同学可以去详细了解一下. 基本上所有的国内的电子地图采用的都是火星坐标系甚至Google地图中国部分都特意为中…

Arcgis js之web墨卡托(3857)转经纬度坐标(4326) 手动转化方法: function mercatorTolonlat(mercator){ var lonlat={x:0,y:0}; var x = mercator.x/20037508.34*180; var y = mercator.y/20037508.34*180; y= 180/Math.PI*(2*Math.atan(Math.exp(y*Math.PI/180))-Math.PI/2); lonlat.x =…

EM算法也称期望最大化(Expectation-Maximum,简称EM)算法,它是一个基础算法,是很多机器学习领域的基础,比如隐式马尔科夫算法(HMM),LDA主题模型的变分推断算法等等.本文对于EM算法,我们主要从以下三个方向学习: 1,最大似然 2,EM算法思想及其推导 3,GMM(高斯混合模型) 1,最大似然概率 我们经常会从样本观察数据中,找到样本的模型参数.最常用的方法就是极大化模型分布的对数似然函数.怎么理解呢?下面看我一一道来. 假设我们需要调查我们学习的男生和女生的身高分布.你…

高斯混合模型的EM算法 混合高斯模型 高斯混合模型的概率分布可以写成多个高斯分布的线形叠加,即 \[ p(\mathbf x) = \sum_{k=1}^{K}\pi_k\mathcal N(\mathbf x\ | \ \mathbf \mu_k, \mathbf \Sigma_k) \] 引入一个\(K\)维的二值随机变量\(\mathbf z\), 采用"\(1\)-of-\(K\)"编码,其中一个特定的元素\(z_k\)等于\(1\),其余所有的元素都等于\(0\). 于是\(…

KNN算法的定义: KNN通过测量不同样本的特征值之间的距离进行分类.它的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 下面通过一个简单的例子说明一下:如下图,绿色圆要被决定赋予哪个类,是红色三角形还是蓝色四方形?如果K=3,由于红色三角形所占比例为2/3,绿色圆将…

(一)KNN依旧是一种监督学习算法 KNN(K Nearest Neighbors,K近邻 )算法是机器学习全部算法中理论最简单.最好理解的.KNN是一种基于实例的学习,通过计算新数据与训练数据特征值之间的距离,然后选取K(K>=1)个距离近期的邻居进行分类推断(投票法)或者回归.假设K=1.那么新数据被简单分配给其近邻的类.KNN算法算是监督学习还是无监督学习呢?首先来看一下监督学习和无监督学习的定义.对于监督学习.数据都有明白的label(分类针对离散分布,回归针对连续分布),依据机器学习产…

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一…

使用python进行加密解密AES算法-代码分享-PYTHON开发者社区-pythoner.org 使用python进行加密解密AES算法 TY 发布于 2011-09-26 21:36:53,分类:python语言基础,0评/5639阅   在此我们将使用到PyCrypto模块,可以访问 http://www.pycrypto.org/ 来获得此模块.该模块包括多种加密算法,如AES.MD5.SHA等,我们可以访问https://www.dlitz.net/software/pycrypto/…

title: "Python实现图像直方图均衡化算法" date: 2018-06-12T17:10:48+08:00 tags: [""] categories: ["python"] 效果图 代码 #!/usr/bin/env python3 # coding=utf-8 import matplotlib.image as mpimg from matplotlib import pyplot as plt import sys impor…

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的…

一.概述 用Python实现的数据结构与算法 涵盖了常用的数据结构与算法(全部由Python语言实现),是 Problem Solving with Algorithms and Data Structures using Python(简写为PSADSP)的读书笔记. PSADSP 对经典的数据结构与算法进行了全面而细致地讲解,有兴趣的读者可以直接阅读该书.根据个人的学习进度,本文当前只摘取和总结了书中的部分内容,后续会逐步更新. 二.目录 基本数据结构 用Python实现的数据结构与算法:堆…

上一篇我们讲了关联分析的几个概念,支持度,置信度,提升度.以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集. Python --深入浅出Apriori关联分析算法(一) 这次呢,我们会在上次的基础上,讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果,以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码. 一. 基础知识 上次我们介绍了几个关联分析的概念,支持度,置信度,提升度.这次我们重点回顾一下置信度和提升度: 置信度(Confidence):置信度是指如果购买物品A,有较大可能…

python平台下实现xgboost算法及输出的解释 1. 问题描述 ​ 近来, 在python环境下使用xgboost算法作若干的机器学习任务, 在这个过程中也使用了其内置的函数来可视化树的结果, 但对leaf value的值一知半解; 同时, 也遇到过使用xgboost 内置的predict 对测试集进行打分预测, 发现若干样本集的输出分值是一样的. 这个问题该怎么解释呢? 通过翻阅Stack Overflow 上的相关问题, 以及搜索到的github上的issue回答, 应该算初步对这个问…

讲授高斯混合模型的基本概念,训练算法面临的问题,EM算法的核心思想,算法的实现,实际应用. 大纲: 高斯混合模型简介实际例子训练算法面临的困难EM算法应用-视频背景建模总结 高斯混合模型简写GMM,期望最大化算法EM.概率分布要确定里边的参数有两种手段,即据估计.最大似然估计. 高斯混合模型简介: 高斯分布也叫正态分布,在机器学习的一些书和论文里边,一般把它称为高斯分布,尤其是老外习惯这样写. 高斯混合模型是多个高斯分布的一个叠加,它的概率密度函数可以写成: 其中x肯定是一个连续性的随机变量,一…

Python实现的选择排序算法原理与用法实例分析 这篇文章主要介绍了Python实现的选择排序算法,简单描述了选择排序的原理,并结合实例形式分析了Python实现与应用选择排序的具体操作技巧,需要的朋友可以参考下 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法.它的工作原理是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. 比如在一个长度为N的无序数组中,在第一趟遍历N个数据,找出其中最小的数值与第一个元素交换,第二趟…

小姐姐带你一起学:如何用Python实现7种机器学习算法(附代码) Python 被称为是最接近 AI 的语言.最近一位名叫Anna-Lena Popkes的小姐姐在GitHub上分享了自己如何使用Python(3.6及以上版本)实现7种机器学习算法的笔记,并附有完整代码.所有这些算法的实现都没有使用其他机器学习库.这份笔记可以帮大家对算法以及其底层结构有个基本的了解,但并不是提供最有效的实现. 小姐姐她是德国波恩大学计算机科学专业的研究生,主要关注机器学习和神经网络. 七种算法包括: 线性回归…

写在前面 排序是查找是算法中最重要的两个概念,我们大多数情况下都在进行查找和排序.科学家们穷尽努力,想使得排序和查找能够更加快速.本篇文章用Python实现十大排序算法. 干货儿 排序算法从不同维度可以分为好多类别,从其排序思想(排序思想一般决定了其时间复杂度的量级)来看,主要可以分为四类: 双层循环比较排序:平方级排序 分治策略比较排序:对数级排序 另辟蹊径的非比较方式排序:线性级排序 笑死人不偿命的其它排序:有着天马行空的时间复杂度,难以描述. 平方级排序 冒泡排序 从数组的第一个元素开始,…

本文实例讲述了Python实现的数据结构与算法之队列.分享给大家供大家参考.具体分析如下: 一.概述 队列(Queue)是一种先进先出(FIFO)的线性数据结构,插入操作在队尾(rear)进行,删除操作在队首(front)进行. 二.ADT 队列ADT(抽象数据类型)一般提供以下接口: ① Queue() 创建队列② enqueue(item) 向队尾插入项③ dequeue() 返回队首的项,并从队列中删除该项④ empty() 判断队列是否为空⑤ size() 返回队列中项的个数 队列操作的…

第一部分: 这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对…

关注我们的公众号哦!获取更多精彩哦! 1.问题导入 假如有这样一种情况,在一天你想去某个城市旅游,这个城市里你想去的有70个地方,现在你只有每一个地方的地址,这个地址列表很长,有70个位置.事先肯定要做好攻略,你要把一些比较接近的地方放在一起组成一组,这样就可以安排交通工具抵达这些组的"某个地址",然后步行到每个组内的地址.那么,如何确定这些组,如何确定这些组的"某个地址"?答案就是聚类.而本文所提供的k-means聚类分析方法就可以用于解决这类问题. 2. k均值…

K-Means算法 K-Means 算法是无监督的聚类算法,它实现起来比较简单,聚类效果也不错,因此应用很广泛.K-Means 算法有大量的变体,本文就从最传统的K-Means算法学起,在其基础上学习K-Means的优化变体方法.包括初始化优化K-Means++, 距离计算优化 elkan  K-Means 算法和大数据情况下的优化 Mini Batch K-Means算法. 聚类问题的一些概念: 无监督问题:我们的手里没有标签了 聚类:就是将相似的东西分到一组 聚类问题的难点:如何评估,如何调…

写在前面的话:关于数据结构与算法讲解的书籍很多,但是用python语言去实现的不是很多,最近有幸看到一本这样的书籍,由Brad Miller and David Ranum编写的<Problem Solving with Algorithms and Data Structures Using Python>,地址为:http://interactivepython.org/runestone/static/pythonds/index.html是英文的,写的不错,里面代码的实现也很详细,很多…

对于高斯混合模型是干什么的呢?它解决什么样的问题呢?它常用在非监督学习中,意思就是我们的训练样本集合只有数据,没有标签. 它用来解决这样的问题:我们有一堆的训练样本,这些样本可以一共分为K类,用z(i)表示.,但是具体样本属于哪类我们并不知道,现在我们需要建立一个模型来描述这个训练样本的分布.这时, 我们就可以用高斯混合模型来进行描述. 怎么入手呢? 高斯混合模型: 我们这么想,因为样本集合潜在地是可以分为K类的,用z(i)表示第 i 样本所属的类别,所以z(i) 的范围为从1至 K.对于我们可…

首先介绍高斯混合模型: 高斯混合模型是指具有以下形式的概率分布模型: 一般其他分布的混合模型用相应的概率密度代替(1)式中的高斯分布密度即可. 给定训练集,我们希望构建该数据联合分布 这里,其中是概率,并且,用表示可能的取值. 因此,我们构建的模型就是假设是由生成,而是从中随机选择出来的,那么就服从个依赖于的高斯分布中的一个.这就是一个高斯混合模型 是潜在随机变量,即它是隐藏的或者观察不到的,这将使得估计问题变得棘手. 上面公式太多,作一个总结,总体意思是关于的条件分布符合高斯分布(即正态分布)…

少年,不知道你好记不记得第三篇文章讲python内建数据结构的方法及其时间复杂度时里面关于dict与set的时间复杂度[为何访问元素为O(1)]原理我说后面讲吗?其实就是这篇文章讲啦. 目录: 一:Hash的定义 二:dict与set的实现原理 三:常用构造hash函数的方法 四:hash碰撞及其解决方法 五:dict的实现 一:Hash的定义 Hash,一般翻译做“散列”,就是把任意长度的输入,通过散列算法,变换成固定长度的输出,该输出就是散列值.[不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能…

这段时间把<Data Structure and Algorithms with python>以及<Problem Solving with  Algorithms and DataStructures>看完了(图那部分没仔细看,毕业设计开始了,有点忙).现在开始写点总结啦,主要顺序按照是problem solving那本书的,感觉这本条理更加清晰简单,而另一本相对杂乱些,不过其代码写的更pythonic一些.[github地址,包含了那两本书带笔记版以及下面零的代码] 这作为第…

这篇讨论使用期望最大化算法(Expectation-Maximization)来进行密度估计(density estimation). 与k-means一样,给定的训练样本是,我们将隐含类别标签用表示.与k-means的硬指定不同,我们首先认为是满足一定的概率分布的,这里我们认为满足多项式分布,,其中,有k个值{1,…,k}可以选取.而且我们认为在给定后,满足多值高斯分布,即.由此可以得到联合分布. 整个模型简单描述为对于每个样例,我们先从k个类别中按多项式分布抽取一个,然后根据所对应的k个多值…

选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f…