转自http://blog.csdn.net/pennyliang/article/details/6838956 Clustering coefficient的定义有两种:全局的和局部的. 全局的算法基于triplet.triplet分为开放的triplet(open triplet)和封闭的triplet(closed triplet)两种(A triplet is three nodes that are connected by either two (open triplet) or

$(1+x+x^2+\cdots+x^{100})^3$展开式中$x^{150}$前的系数为_____ 解答:$(1+x+x^2+\cdots+x^{100})^3=(1-x^{101})^3\sum\limits_{k=0}^{+\infty}C_{k+2}^2x^k$$=(1-3x^{101}+3x^{202}-x^{303})\sum\limits_{k=0}^{+\infty}C_{k+2}^2x^k$所以$x^{150}$前的系数为$C_{152}^2-3C_{51}^2$

template <class T1, class T2>double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) { if(inst1.size() != inst2.size()) { std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n"; return 0; } size_t n=inst1.s

我为什么学Rust? 2019年6月18日,Facebook发布了数字货币Libra的技术白皮书,我也第一时间体验了一下它的智能合约编程语言MOVE,发现这个MOVE是用Rust编写的,看来想准确理解MOVE的机制,还需要对Rust有深刻的理解,所以又开始了Rust的快速入门学习. 欧拉计划 看了一下网上有关Rust的介绍,都说它的学习曲线相当陡峭,曾一度被其吓着,后来发现Rust借鉴了Haskell等函数式编程语言的优点,而我以前专门学习过Haskell,经过一段时间的入门学习,我现在已经喜欢

SAS中的聚类分析方法总结 说起聚类分析,相信很多人并不陌生.这篇原创博客我想简单说一下我所理解的聚类分析,欢迎各位高手不吝赐教和拍砖. 按照正常的思路,我大概会说如下几个问题: 1.     什么是聚类分析? 2.     聚类分析有什么用? 3.     聚类分析怎么做? 下面我将分聚类分析概述.聚类分析算法及sas实现.案例三部分来系统的回答这些问题. 聚类分析概述 1.     聚类分析的定义 中国有句俗语叫"物以类聚,人以群分"--剔除这句话的贬义色彩.说白了就是物品根据物品

1.在MATLAB命令窗口输入fdatool后回车,打开“Filter Designer & Analysis Tool”工具界面: 2.点击左下角的Set quantization parameter,设置Filter arithmetic为Fixed-point(定点,由于有些FPGA中是不能直接对浮点数进行操作的,只能采用定点数进行数值运算,参考http://blog.csdn.net/gsh_hello_world/article/details/78742769): 3.点击左下角的D

来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决] 2. 无法计算两个完全相同的items [-1, 1] Euclid

metrics是sklearn用来做模型评估的重要模块,提供了各种评估度量,现在自己整理如下: 一.通用的用法:Common cases: predefined values 1.1 sklearn官网上给出的指标如下图所示: 1.2除了上图中的度量指标以外,你还可以自定义一些度量指标:通过sklearn.metrics.make_scorer()方法进行定义: make_scorer有两种典型的用法: 用法一:包装一些在metrics中已经存在的的方法,但是这种方法需要一些参数,例如fbeta

杰卡德相似系数(Jaccardsimilarity coefficient) (1)杰卡德相似系数 两个集合A和B交集元素的个数在A.B并集中所占的比例,称为这两个集合的杰卡德系数,用符号 J(A,B) 表示.杰卡德相似系数是衡量两个集合相似度的一种指标(余弦距离也可以用来衡量两个集合的相似度). jaccard值越大说明相似度越高. (2)杰卡德距离 与杰卡德相似系数相反的概念是杰卡德距离(Jaccard Distance),可以用如下公式来表示: 杰卡德距离用两个两个集合中不同元素占所有元素

在实际的聚类应用中,通常使用k-均值和k-中心化算法来进行聚类分析,这两种算法都需要输入簇数,为了保证聚类的质量,应该首先确定最佳的簇数,并使用轮廓系数来评估聚类的结果. 一,k-均值法确定最佳的簇数 通常情况下,使用肘方法(elbow)以确定聚类的最佳的簇数,肘方法之所以是有效的,是基于以下观察:增加簇数有助于降低每个簇的簇内方差之和,给定k>0,计算簇内方差和var(k),绘制var关于k的曲线,曲线的第一个(或最显著的)拐点暗示正确的簇数. 1,使用sjc.elbow()函数计算肘值 sj

序言: 对于小目标图像分割任务,一副图画中往往只有一两个目标,这样会加大网络训练难度,一般有三种方法解决: 1.选择合适的loss,对网络进行合理优化,关注较小的目标. 2.改变网络结构,使用attention机制. 3.类属attention机制,即先检测目标区域,裁剪后再分割训练. 场景: 现在以U-net网络为基础,使用keras进行实现小目标的分割. Loss函数: 1.Log loss 对于二分类任务,log loss如下: 其中,yi为输入实例xixi​的真实类别, pi为预测输入实

下面一段是H264官方中文版中给出的解释: “类别(在表中以C 表示)规定条带数据可以至多划分为三种条带数据类别.条带数据类别A 包含了类别2的所有语法元素.条带数据类别B 包含了类别3 的所有语法元素.条带数据类别C 包含了类别4 的所有语法元素.其他类别值的含义不作规定.某些语法元素需要使用两个类别值,这两个值通过竖线分开.在这些情况下,本文将会进一步说明应用的类别值的含义.对于在其他语法结构中使用的语法结构,它所包含的所有语法元素的类别值都应列出,通过竖线来分开.如果语法元素或者语法结构的

很久没更新过APS系列文章了,这段时间项目工作确实非常紧,所以只能抽点时间学习一下运筹学的入门知识,算是为以后的APS项目积累点基础.看了一些运筹学的书(都是科普级别的)发现原来我目前面对的很多排产.排班.资源分配和路线规划问题,都是运筹学上的典型案例.与此同时,除了继续使用Optaplanner来做我们的规划类项目外,还花点时间去研究了一下Google OR-Tools开源规划引擎,这是Google旗下的一个开源求解器,接下来我会专门写一些关于Google OR-Tools应用的文章,并与Op

(%%%hmr) 计算系数[传送门] 算法呀那个标签: (越来越懒得写辽)(所以今天打算好好写一写) 首先(ax+by)k的计算需要用到二项式定理: 对于(x+y)k,有第r+1项的系数为:Tr+1=Cnran-rbr 这样对于(ax+by)k而言,第r+1项的系数就为:akbkCnran-rbr 然而这样算,到就爆掉了呢! 显然不能暴算,然鹅实际上,二项式定理中的系数T,我们可以看成神奇的杨辉三角形: 这样复杂度就降下来了呀,所以又半途而废了 直接带代码: #include<iostream>

神经网络中损失函数后一般会加一个额外的正则项L1或L2,也成为L1范数和L2范数.正则项可以看做是损失函数的惩罚项,用来对损失函数中的系数做一些限制. 正则化描述: L1正则化是指权值向量w中各个元素的绝对值之和; L2正则化是指权值向量w中各个元素的平方和然后再求平方根; 一般都会在正则化项之前添加一个系数,这个系数需要用户设定,系数越大,正则化作用越明显. 正则化作用: L1正则化可以产生稀疏权值矩阵,即产生一个稀疏模型,可以用于特征选择,一定程度上,L1也可以防止过拟合;L2正则化可以防止

数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中心化. 一.标准化(Standardization),或者去除均值和方差进行缩放 公式为:(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差.最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1. 首先说明下skl

突然有个想法,能否通过学习一阶RC电路的阶跃响应得到RC电路的结构特征——时间常数τ(即R*C).回答无疑是肯定的,但问题是怎样通过最小二乘法.正规方程,以更多的采样点数来降低信号采集噪声对τ估计值的影响.另外,由于最近在捣鼓Jupyter和numpy这些东西,正好尝试不用matlab而用Jupyter试试看.结果是意外的好用,尤其是在Jupyter脚本中插入LaTeX格式的公式的功能,真是太方便了!尝试了直接把纸上手写的公式转换到Jupyter脚本中的常见工具软件. 以下原创内容欢迎网友转载,

SPSS分析技术:二阶聚类分析:为什么出现大学生"裸贷"业务,因为放贷者知道贷款者还不起 今天将介绍一种智能聚类法,二阶聚类法,在开始介绍之前,先解答很多人在后台提出的一个疑问:那就是很多分析者发现,对同一套数据应用不同的聚类分析方法,其结果经常是不一致的,甚至完全不一样,到底哪个结果是"正确"的呢? 草堂君来解释一下:聚类分析在众多数据分析方法中,其应用范围和作用都是非常亮眼的表现,但是聚类分析与其它数据分析方法之间还有一个重要的区别,就是聚类分析是一种探索性的分

来源:https://ww2.mathworks.cn/help/matlab/ref/polyfit.html?searchHighlight=polyfit&s_tid=doc_srchtitle#bue6sxq-1-n polyfit 多项式曲线拟合 全页折叠 语法 p = polyfit(x,y,n) [p,S] = polyfit(x,y,n) [p,S,mu] = polyfit(x,y,n)   说明 示例 p = polyfit(x,y,n) 返回次数为 n 的多项式 p(x)

题目:http://acm.hrbust.edu.cn/index.php?m=ProblemSet&a=showProblem&problem_id=2297 前置技能:(千万注意是从0开始数的 康托展开表示的是当前排列在n个不同元素的全排列中的名次.比如213在这3个数所有排列中排第3. 那么,对于n个数的排列,康托展开为: 其中表示第i个元素在未出现的元素中排列第几.举个简单的例子: 对于排列4213来说,4在4213中排第3,注意从0开始,2在213中排第1,1在13中排第0,3在

Overview 在 Kubernetes的 kube-controller-manager , kube-scheduler, 以及使用 Operator 的底层实现 controller-rumtime 都支持高可用系统中的leader选举,本文将以理解 controller-rumtime (底层的实现是 client-go) 中的leader选举以在kubernetes controller中是如何实现的. Background 在运行 kube-controller-manager 时