第2章 k-近邻算法 KNN 概述 k-近邻(kNN, k-NearestNeighbor)算法是一种基本分类与回归方法,我们这里只讨论分类问题中的 k-近邻算法. 一句话总结:近朱者赤近墨者黑! k 近邻算法的输入为实例的特征向量,对应于特征空间的点:输出为实例的类别,可以取多类.k 近邻算法假设给定一个训练数据集,其中的实例类别已定.分类时,对新的实例,根据其 k 个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等方式进行预测.因此,k近邻算法不具有显式的学习过程. k 近邻算法实际上利用训练数据集对…

三要素:距离度量.k值选择.分类决策 原理: (1) 输入点A,输入已知分类的数据集data (2) 求A与数据集中每个点的距离,归一化,并排序,选择距离最近的前K个点 (3) K个点进行投票,票数最多的分类即为所求 优点: 简单,可用于非线性分类 缺点: 当样本不均衡时影响投票结果: 分类结果受K值影响: 时空复杂度高:需要保存全部数据O(N),每次取前k个都要与全部数据进行计算O(N),耗费内存大且计算量大 改进: 样本均衡化 太小的K值容易受噪音影响,大的K值减小噪音但会使分类边界模糊,最…

判断字符串是否包含字母‘k’或者‘K’ public bool IsIncludeK(string temp) { temp = temp.ToLower(); if (temp.Contains('k')) { return true; } else { return false; } }…

给定整数a1.a2.a3.....an,判断是否可以从中选出若干个数,使得它们的和等于k(k任意给定,且满足-10^8 <= k <= 10^8). 分析:此题相对于本节"寻找满足条件的多个数"如出一辙,不同的是此题只要求判断,不要求把所有可能的组合给输出来.因为此题需要考虑到加上a[i]和不加上a[i]的情况,故可以采用深度优先搜索的办法,递归解决. #define SIZE 10 #define SUM 20 list<int> mylist; void s…

题解 (搬运一个原来博客的论文题) 抱着板题的心情去,结果有大坑 就是S == T的时候也一定要走,++K 我发现按照论文写得\(O(n \log n + m + k \ log k)\)算法没有玄学A*快,不开心啊(或者我松教水平不高啊) 论文里主要是怎么样呢,把所有边反向,从T开始求最短路,然后求一个最短路树,求法就是把新边权改成 原来的边权 + 终点最短路 - 起点最短路 如果新边权是0,那么这条边就在最短路树里,如果有很多条边边权是0就随便选一条 然后我们对于每个点走一条不同于最短路的路…

Given a linked list, reverse the nodes of a linked list k at a time and return its modified list. If the number of nodes is not a multiple of k then left-out nodes in the end should remain as it is. You may not alter the values in the nodes, only nod…

/** 题目:Joseph's Problem 链接:https://vjudge.net/problem/UVA-1363 题意:给定n,k;求k%[1,n]的和. 思路: 没想出来,看了lrj的想法才明白. 我一开始往素数筛那种类似做法想. 想k%[1,n]的结果会有很多重复的,来想办法优化. 但没走通. 果然要往深处想. 通过观察数据发现有等差数列.直接观察很难确定具体规律:此处应该想到用式子往这个方向推导试一试. lrj想法: 设:p = k/i; 则:k%i = k-i*p; 容易想到…

const appendInfo = () => { const API_SECRET_KEY = 'https://github.com/dyq086/wepy-mall/tree/master/src' const TIMESTAMP = 'util.getCurrentTime()' const SIGN = 'md5.hex_md5((TIMESTAMP + API_SECRET_KEY).toLowerCase())' return { 'API_SECRET_KEY': API_SE…

lk = ['oid', 'timestamp', 'signals', 'area', 'building', 'city', 'name', 'floor', 'industry', 'region', 'stress', 'longitude', 'latitude', 'area', 'area_code'] oid, timestamp, signals, area, building, city, name, floor, industry, region, stress, long…

关于(1+x+x2+x3+x4+...)^k的第i项系数就是c(i+k−1,k−1)的证明对于第i项,假设为5x^5=x^0*x^5x^5=x^1*x^4x^5=x^2*x^3........也就是说从k个这样(1+x+x^2+x^3+x^4+...)的式子中,每个式子取出一项出来让其相乘,得到的x的指数为5.所取出来看项,设为y,y的取值范围从0....(也就是数字1,即x^0)....到无限大,则归于(y1+y2+y3+.....+yk)=i这个方程有多少组解其中0<=yi<=i通俗理解就…