a.每个数据点,计算它与其他点的距离 b.找到它的K近邻,计算LOF得分 clf=LocalOutlierFactor(n_neighbors=20,algorithm='auto',contamination=0.1,n_jobs=-1,p=2) 参数含义 ●n_neighbors=20:即LOF算法中的k的值,检测的邻域点个数超过样本数则使用所有的样本进行检测 ●algorithm = 'auto':使用的求解算法,使用默认值即可 ●contamination = 0.1:范围为 (0, 0

poj 1523Tarjan算法的含义——求取割点可以分出的连通分量的个数 题目大意:如题目所示 给你一些关系图——连通图,想要问你有没有个节点,损坏后,可以生成几个互相独立的网络(也就是连通分量),所以我们利用tarjan算法,求取一个联通分量的点,记录次数,因为访问几次,就代表这个点的不同方向上的联通分量的个数,记录下来,最后输出即可 至于根节点的选取,选谁都没什么问题的,我默认选的节点1 嗯,没什么了,tarjan算法到这算是入门啦 #include <iostream> #includ

需求:爬取“理财大视野”网站的排名.代码.名称.市净率.市盈率等信息,并分别写入txt.excel和mysql 环境:python3.6.5 网站:http://www.dashiyetouzi.com/tools/value/Graham.php 查看html源码:信息在html中以table形式存在,每个股票信息是一行,存放在tr中,单元格信息存放在td中 因此思路为:通过id或者class查找table→查找tr→查找td 第三方库 from bs4 import BeautifulSou

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写论文,没数据?R语言抓取网页大数据 纵观国内外,大数据的市场发展迅猛,政府的扶持也达到了空前的力度,甚至将大数据纳入发展战略.如此形势为社会各界提供了很多机遇和挑战,而我们作为卫生(医学)统计领域的一份子,更要把握好机会.放眼全球,大数据的应用规模仍在持续扩张,几乎每个行业都将目光瞄准了大数据背后的巨大价值.未来五到十年,是我国推进大数据发展的关键时期,打造高效的大数据应用机制和产业链迫在眉睫. 空格根据当前大数据行业发展的分析,我们着手大数据不妨从"可视化数据抓取"开始考虑.这里提

用php写算法切割数组,不用array_chunk();算法例如以下所看到的. <?php //$array 数组 //$size 每一个数组的个数 //每一个数组元素是否默认键值 function array_chunk_list($array, $size, $preserve_keys = false) { reset($array); $i = 0; foreach ($array as $key => $value) { // 是否存在这个值 if (! isset($newarra

基本原理: 费尔马小定理:如果p是一个素数,且0<a<p,则a^(p-1)%p=1.        利用费尔马小定理,对于给定的整数n,可以设计素数判定算法,通过计算d=a^(n-1)%n来判断n的素性,当d!=1时,n肯定不是素数,当d=1时,n  很可能是素数. 二次探测定理:如果p是一个素数,且0<x<p,则方程x^2%p=1的解为:x=1或x=p-1.        利用二次探测定理,可以再利用费尔马小定理计算a^(n-1)%n的过程中增加对整数n的二次探测,一旦发现违背二

当我学了廖大的Python教程后,感觉总得做点什么,正好自己想随时查阅,于是就开始有了制作PDF这个想法. 想要把教程变成PDF有三步: 先生成空html,爬取每一篇教程放进一个新生成的div,这样就生成了包含所有教程的html文件(BeautifulSoup) 将html转换成pdf(wkhtmltopdf) 由于廖大是写教程的,反爬做的比较好,在爬取的过程中还需要代理ip(蘑菇代理) BeautifulSoup Beautiful Soup 是一个可以从HTML或XML文件中提取数据的Pyt

目录 1 问题描述 2 解决方案   1 问题描述 有n*n个格子,每个格子里有正数或者0,从最左上角往最右下角走,只能向下和向右走,一共走两次(即从左上角往右下角走两趟),把所有经过的格子里的数加起来,求总和的最大值.如果两次经过同一个格子,则最后求得的总和中该格子中的数只加一次. 2 解决方案 此处采用动态规划法,可以较大的提高时间效率. 具体代码如下: package com.liuzhen.practice; import java.util.Scanner; public class

<深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>全书共13章,分为2篇,第1篇基础知识,第2篇实例精讲.用通俗易懂的文字表达公式背后的原理,实例部分提供了一些工具,很实用. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>从架构.业务.技术三个维度深入浅出地介绍了大数据处理领域端到端的知识. <深度学习与计算机视觉 算法原理.框架应用>PDF,带书签,347页. <大数据架构详解:从数据获取到深度学习>PDF,带书签,373页. 配套源代码. 网盘下载:http://1

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题目描述: 源码: 运用Java大数求解. import java.math.BigInteger; import java.util.*; public class Main { //主函数 public static void main(String[] args) { int n, index; BigInteger f1, f2, fn; Scanner cin = new Scanner(System.in); n = cin.nextInt(); for(int i = 0; i <

import requests from pyquery import PyQuery as pq base_headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/54.0.2840.71 Safari/537.36', 'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, sdch', 'Accept-L

前言 上一篇文章:基于uFUN开发板的心率计(一)DMA方式获取传感器数据,介绍了如何获取PulseSensor心率传感器的电压值,并对硬件电路进行了计算分析.心率计,重要的是要获取到心率值,本篇文章将介绍一种采样数据处理算法--动态阈值算法,来获取心率值,这种算法来自于一位网友:玩的就是心跳 -- 使用 PulseSensor 脉搏传感器测量心率,本文部分内容摘自这篇文章. IBI和BPM 心率,指的是一分钟内的心跳次数,得到心率最笨的方法就是计时一分钟后数有多少次脉搏.但这样的话每次测心率都

http://blog.csdn.net/wangyibo0201/article/details/51705966 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊.伪基站.金融诈骗等领域.  异常检测方法,针对不同的数据形式,有不同的实现方法.常用的有基于分布的方法,在上.下α分位点之外的值认为是异常值(例如图1),对于属性值常用此类方法.基于距离的方法,适用于二维或高维坐标体系内异常点的判别,例如二维平面坐

参考文档: Adaptive Thresholding for the DigitalDesk.pdf       Adaptive Thresholding Using the Integral Image.pdf 一.问题的由来 一个现实: 当用照像机拍摄一副黑纸白字的纸张时,照相机获得的图像并不是真正的黑白图像.不管从什么角度拍摄,这幅图像实际上是灰度或者彩色的.除非仔细的设置灯光,否则照相机所拍摄的放在桌子上的纸张图像并不能代表原始效果.不像在扫描仪或打印机内部,想控制好桌子表面的光源是

迭代硬阈值类(IHT)算法总结 斜风细雨作小寒,淡烟疏柳媚晴滩.入淮清洛渐漫漫. 雪沫乳花浮午盏,蓼茸蒿笋试春盘.人间有味是清欢. ---- 苏轼 更多精彩内容请关注微信公众号 "优化与算法" 迭代硬阈值(Iterative Hard Thresholding)算法是求解基于 \({\ell _0}\) 范数非凸优化问题的重要方法之一,在稀疏估计和压缩感知重构等领域应用较多.IHT最初由Blumensath, Thomas等人提出,后来许多学者在IHT算法的基础上不断发展出一些改进算法

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One

1.插入排序算法 插入排序的基本思想是在遍历数组的过程中,假设在序号 i 之前的元素即 [0..i-1] 都已经排好序,本趟需要找到 i 对应的元素 x 的正确位置 k ,并且在寻找这个位置 k 的过程中逐个将比较过的元素往后移一位,为元素 x "腾位置",最后将 k 对应的元素值赋为 x ,一般情况下,插入排序的时间复杂度和空间复杂度分别为 O(n2 ) 和 O(1). /** @param int[] 未排序数组 @return int[] 排完序数组 */ public int[