非叫“秩”不可,有秩才有解_王治祥_新浪博客http://blog.sina.com.cn/s/blog_8e7bc4f801012c23.html 我在一个大学当督导的时候,一次我听一位老师给学生讲<线性代数>中矩阵的“秩”. 矩阵的“秩”是<线性代数>中的一个非常重要的概念.我认为,理解了“秩”,线性代数就好学多了,用起来也主动多了. 因为这个概念的重要性,课间休息时,我问这位老师:“秩”是什么?为什么非要叫“秩”? 对前一个问题,他又重复了一遍教科书上的数学定义.对后一个问题

我们将介绍使用function_score的基础知识,并介绍一些function core技术非常有用和有效的用例. 介绍 评分的概念是任何搜索引擎(包括Elasticsearch)的核心.评分可以粗略地定义为:找到符合一组标准的数据并按相关性顺序将其返回.相关性通常是通过类似TF-IDF的算法来实现的,该算法试图找出文本上与提交的查询最相似的文档.尽管TF-IDF及其表亲(例如BM25)非常棒,但有时必须通过其他算法或通过其他评分启发式方法来解决相关性问题.在这里,Elasticsearch的

题目: 给 n 个正整数 a_1,…,a_n, 将 n 个数顺序排成一列后分割成 m 段,每一段的分数被记为这段内所有数的和,该次分割的分数被记为 m 段分数的最大值.问所有分割方案中分割分数的最小值是多少? 输入描述: 第一行依次给出正整数 n, m. 第二行依次给出n 个正整数 a1,...,ana1,...,an. 示例: 输入 5 3 1 4 2 3 5 输出 5 说明 分割成 1 4 | 2 3 | 5 的时候三段的分数都为 5,得到分割分数的最小值. 备注: 对于所有的数据,有 m

1.数据--排序个案(按行排序),排序变量是按列排序2.现有一文件两列,销售地区(字符串或者数字)和业绩,想按地区划分文件,可以排序个案(按销售地区),也可以选择“数据--拆分文件”(注意还是在一个文件里).3.spss数据文件的合并有两种:纵向合并(合并个案)和横向合并(合并变量).4.数据的转置操作:某样本包含学号和数学成绩,现按成绩转置,以学号为名称变量(需要各不相同),则得到一行,第一行是数学成绩字符串,其他是具体成绩.5.数据的加权操作:数据--加权变量,还不知道适用范围呢.6.求学生

数据挖掘中有一个很重要的应用,就是Frequent Pattern挖掘,翻译成中文就是频繁模式挖掘.这篇博客就想谈谈频繁模式挖掘相关的一些算法. 定义 何谓频繁模式挖掘呢?所谓频繁模式指的是在样本数据集中频繁出现的模式.举个例子,比如在超市的交易系统中,记载了很多次交易,每一次交易的信息包括用户购买的商品清单.如果超市主管是个有心人的话,他会发现尿不湿,啤酒这两样商品在许多用户的购物清单上都出现了,而且频率非常高.尿不湿,啤酒同时出现在一张购物单上就可以称之为一种频繁模式,这样的发掘就可以称之为

参考文献: 1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/7098954.html 2.统计学之三大相关性系数(pearson.spearman.kendall) http://blog.sina.com.cn/s/blog_69e75efd0102wmd2.html 皮尔森系数 重点关注第一个等号后面的公式,最后面的是推导计算,暂时不用管它们.看到没有,两个变量(X, Y)的皮尔森相关性系数(ρX,Y)等于它们之间的协方差cov(X,Y)除以它

Doing Homework Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 14600    Accepted Submission(s): 7070 Problem Description Ignatius has just come back school from the 30th ACM/ICPC. Now he has a l

SPSS统计基础-均值功能的使用 均值过程计算一个或多个自变量类别中因变量的子组均值和相关的单变量统计.您也可以获得单因素方差分析.eta 和线性相关检验. 统计量.合计.个案数.均值.中位数.组内中位数.均值的标准误.最小值.最大值.范围.分组变量的第一个类别的变量值.分组变量的最后一个类别的变量值.标准差.方差.峰度.峰度标准误.偏度.偏度标准误.总和的百分比.总个案数的百分比.和的百分比.数量的百分比.几何均值以及调和均值.选项包括方差分析.eta.eta 平方和线性R 和R2 检验. 数

原文地址 ? 传送门 线性回归 线性回归是一种较为简单,但十分重要的机器学习方法.掌握线性的原理及求解方法,是深入了解线性回归的基本要求.除此之外,线性回归也是监督学习回归部分的基石. 线性回归介绍 在了解线性回归之前,我们得先了解分类和回归问题的区别. 首先,回归问题和分类问题一样,训练数据都包含标签,这也是监督学习的特点.而不同之处在于,分类问题预测的是类别,回归问题预测的是连续值. 例如,回归问题往往解决: 股票价格预测 房价预测 洪水水位线 上面列举的问题,我们需要预测的目标都不是类别,

热身:系统级命令 1. 获得符合规则的键名列表 KEYS pattern 模式匹配 产品的缓存:product+"."+....;  => keys product* 订单的缓存:order+"."+...;    => keys order* 使用 KEYS *能获得Redis中的所有键 提示:KEYS命令需要遍历Redis中的所有键,当键的数量较多时会影响性能,不建议在生产环境中使用.Redis不区分命令大小写. 2. 判断一个键是否存在 EXIST

1. 集合类型 集合类型与列表类型有很多相似之处,但二者的区别在于:前者具有唯一性,但不具有有序性:后者具有有序性,但不具有唯一性.集合类型的常用操作是向集合中加入或删除元素.判断某个元素是否存在等,以及多个集合类型之间进行并集.交集和差集运算. (1) 命令 1) 增加/删除元素 格式为:SADD key member [member ...] SREM key member [member ...] SADD向集合中增加一个或多个元素,加入的元素若已存在语集合中,则会忽略该元素.命令返回成功

题目大意: n个人排成一排,排头固定,其他可以变.每一个人左右手都有一个整数,一个人的分数为他所有前面的人左手上的数的乘积除以他右手上的数(向下取整),求在整列中最大分数的最小值. 思路: 首先,一切序列都可以通过若干次相邻的人的交换实现转换,而相邻的人的交换只会影响这两个人的分数. 假设相邻的两人为i,i+1,则令a[i]*b[i]<=a[i+1]*b[i+1],设i之前的和为S,则交换前的ans1=max{S/b[i],S*a[i]/b[i+1]},交换后ans2=max{S/b[i+1],

1.Pearson皮尔森相关系数 皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

简介 ECharts,缩写来自Enterprise Charts,商业级数据图表,一个纯Javascript的图表库,可以流畅的运行在PC和移动设备上,兼容当前绝大部分浏览器(IE6/7/8/9 /10/11,chrome,firefox,Safari等),底层依赖轻量级的Canvas类库ZRender,提供直观,生动,可交互,可高度个性化定制的数据可视化图表.创新的拖拽重计算.数据视图.值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘.整合的能力. 支持折线图(区域图).柱状图(条状

个人背景: 上午9:30放学,然后因为学校举办读书工程跟同学去书城选书,中午回来开始打比赛,下午又回老家,中间抽出一点时间调代码,回家已经8:50了 也许是7月月赛时“连蒙带骗”AK的太幸运然而因同学的id评测过判代码雷同扣100分后while(true) rp--;本次是一个凄惨..... 我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了 我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了我太弱了 我太弱了我

并查集 并查集(Union-Find Sets)是一种非常精巧而实用的数据结构,它主要用于处理一些不相交集合的合并问题,在合并之前,需要先判断两个元素是否属于同一集合,这就需要用查找操作来实现.一些常见的用途有求连通子图(判断连通性).求最小生成树的 Kruskal 算法和求最近公共祖先(Least Common Ancestors, LCA)等. 并查集的实现原理也比较简单,就是使用树来表示集合,树的每个节点就表示集合中的一个元素,树根对应的元素就是该集合的“代表”,如下图所示. 图中有两棵树

网易公开课,第13,14课 notes,9 本质上因子分析是一种降维算法 参考,http://www.douban.com/note/225942377/,浅谈主成分分析和因子分析 把大量的原始变量,浓缩成少数几个因子变量 原始变量,代表浅层的表面现象,所以一定是很多和繁杂的 而因子变量,是代表深层的本质,因,是无法直接观察到的 所以因子分析,就是拨开现象发现本质的过程...很牛逼的感觉 举个例子,观察一个学生,你可以统计到很多原始变量, 代数,几何,语文,英语各科的成绩,每天作业时间,每天笔记

8-14-小练 这次是我这组出题......我出的是B.C.D[虽然本来是想出的很难......╮(╯▽╰)╭但是,没找到AC1000+同时又让我想出的难题......SO...我出的真的不难= =],荆红出的是A,从此不再出的是D...... A.HDU 1789    Doing Homework again 用贪心做~先按分数从大到小排,若分数相同则按天数从大到小排.排好后,从头开始扫描,扫到未标记的点,就进行标记(A),同时看A点后是否还有要在A点的天数之内一定要完成的作业,直到把A点的

Average Score Time Limit: 2 Seconds      Memory Limit: 65536 KB Bob is a freshman in Marjar University. He is clever and diligent. However, he is not good at math, especially in Mathematical Analysis. After a mid-term exam, Bob was anxious about his

SQL Server 2005基础应用   一．数据库的基本操作 --创建数据库 create database new_db2 on primary ( name='new.mdf', filename='e:\new.mdf', size=5mb, maxsize=50mb, filegrowth=10% ) --收缩数据库 alter database new_db modify file ( name='new_db', size=15mb ) --压缩数据库 dbcc shrinkda