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java 解决Hash(散列)冲突的四种方法--开放定址法(线性探测,二次探测,伪随机探测).链地址法.再哈希.建立公共溢出区 标签: hashmaphashmap冲突解决冲突的方法冲突 2016-08-21 22:13 6303人阅读 评论(10) 收藏 举报  分类: java 提高篇(24)  面试题收录(10)  版权声明:觉得此文有用的,不嫌麻烦的,就留个言呐,或者点个赞呐(额,就是文章底部的“顶”啦),要是嫌弃麻烦呢,也麻烦点个赞嘛,要是实在不想点赞呢,也不是不可以. 但是,你要是想…

1.分类分析 分类(Classification)指的是从数据中选出已经分好类的训练集,在该训练集上运用数据挖掘分类的技术,建立分类模型,对于没有分类的数据进行分类的分析方法. 分类问题的应用场景:分类问题是用于将事物打上一个标签,通常结果为离散值.例如判断一副图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上. 本文主要讲基本的分类方法 ----- KNN最邻近分类算法  KNN最邻近分类算法 ,简称KNN,最简单的机器学习算法之一. 核心逻辑:在距离空间里,如果一个样本的最接近的K个邻…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn:multiclass与multilabel,one-vs-rest与one-vs-one 针对多类问题的分类中,具体讲有两种,即mult…

[转载]sklearn多分类模型 这篇文章很好地说明了利用sklearn解决多分类问题时的implement层面的内容:https://www.jianshu.com/p/b2c95f13a9ae.我自己就不搬运了…

sklearn分类算法的评价指标调用#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits()x=d.datay=d.target.copy()print(len(y))y[d.target==9]=1y[d.target!=9]=0print(y)print(pd.value_counts…

在这篇文章 http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 讲SVM的过程中,提到了KNN算法.有点熟悉,上网一查,居然就是K近邻算法,机器学习的入门算法. 参考内容如下:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6193867.html 1.kNN算法又称为k近邻分类(k-nearest neighbor classification)算法. 最简单平凡的分类器也许是那种死记硬背式的分类器,记住所有的训练数据,对于…

    题目 解决代码及点评 /* 功能:二维数组排序.设有4×5的数组M,通过排序使 M[1][1]≤M[1][2]≤...≤M[1][5]≤M[2][1]≤M[2][2]≤...≤M[2][5]≤...≤M[4][1]≤M[4][2]≤...≤M[4][5]. 排序时不允许引入其它数组. 时间:16:41 2013/10/25 */ #include<stdio.h> #include<stdlib.h> void main() { int a[4][5]={0…

[数据挖掘]分类之kNN 1.算法简介 kNN的思想很简单:计算待分类的数据点与训练集所有样本点,取距离最近的k个样本:统计这k个样本的类别数量:根据多数表决方案,取数量最多的那一类作为待测样本的类别.距离度量可采用Euclidean distance,Manhattan distance和cosine. 用Iris数据集作为测试,代码参考[1] import numpy as np import scipy.spatial.distance as ssd def read_data(fn):…

<?php // 测试数组数据$array = array( array('id'=>'1','title'=>'父级分类1','pid'=>'0'), array('id'=>'2','title'=>'父级分类2','pid'=>'0'), array('id'=>'3','title'=>'父级分类3','pid'=>'0'), array('id'=>'4','title'=>'子分类1','pid'=>'1'), ar…