朴素贝叶斯优点:在数据较少的情况下仍然有效,可以处理多类别问题缺点:对于输入数据的准备方式较为敏感适用数据类型:标称型数据朴素贝叶斯决策理论的核心思想:选择具有最高概率的决策朴素贝叶斯的一般过程(1)收集数据:可以使用任何方法.(2)准备数据:需要数值型或者布尔型数据.(3)分析数据:有大量特征时,回值特征作用不大,此时使用直方图效果更好(4)训练算法:计算不同的独立特征的条件概率(5)测试算法:计算错误率(6)使用算法:一个常见的朴素贝叶斯应用是文档分类.可以在任意的分类场景中使用朴素贝叶斯分

问题描述:产生40个数,范围是363-429之间,平均值为402 思路: 1 产生一个随机数 2 使用平均数减去随机数求出第二个数,生成20组 3 将排序打乱 # -*- coding: cp936 -*- import random import string ###################产生随机整数################### ###################第一个数随机产生,第二个使用平均数求出################### #count 数字的个数 #a

1.计算机组成结构:CPU.硬盘.内存.输入输出设备.主板.电源. 2.硬件之间的协作关系:是CPU运算完后给操作系统.专业术语叫指令. 3.键盘输入a之后发生的事情:键盘-CPU-操作系统-显卡-显示器 4.什么是编程语言:编程语言是用来定义计算机程序的形式语言. 5.解释型和编译型:解释型是代码一行一行解释.放到内存中由操作系统去分配执行. 编译型是写完代码整篇编译成一个文件(二进制文件),交给CPU直接执行. 肉眼能看到的全部是计算器通过显卡.显示器渲染出的画面. 6.Python安装:引

博主在上篇博文介绍了<Python实现加密的RAR文件解压(密码已知)>后,又尝试了ZIP文件的解压方法,下面开始分享. 当ZIP文件的压缩密码已知时,可以通过调用zipfile库进行解压: import zipfile zip_file = zipfile.ZipFile(r'C:\test.zip') # 文件的路径与文件名 zip_list = zip_file.namelist() # 得到压缩包里所有文件 for f in zip_list: zip_file.extract(f,

""" 已知三角形的边长求他的面积和周长 Author:罗万财 Date:2017-3-3 """ import math a=float(input('a=')) b=float(input('b=')) c=float(input('c=')) if a+b>c and a+c>b and b+c>a: d=a+b+c e=(a+b+c)/2 f=math.sqrt(e*(e-a)*(e-b)*(e-c)) print('三

词云图是根据词出现的频率生成词云,词的字体大小表现了其频率大小. 写在前面: 用wc.generate(text)直接生成词频的方法使用很多,所以不再赘述. 但是对于根据generate_from_frequencies()给定词频如何画词云图的资料找了很久,下面只讲这种方法. generate_from_frequencies适用于我已知词及其对应的词频是多少(已有数据库),不需要分词的情况下. 官方文档说generate_from_frequencies函数的参数是array of tupl

https://www.researchgate.net/post/How_to_determine_unknown_class_using_neural_network 里面有讨论,说是用rbf神经网络,O-SVM可以搞定 https://www.reddit.com/r/MachineLearning/comments/7t3xei/d_detecting_unknown_classes/ reddit上的讨论,有人专门提到svm是最适合解决这个问题的模型. I've spent lots

转自:http://www.cnblogs.com/ranranblog/p/5845010.html 风口之下,猪都能飞.当今中国股市牛市,真可谓“错过等七年”. 给你一个回顾历史的机会,已知一支股票连续n天的价格走势,以长度为n的整数数组表示,数组中第i个元素(prices[i])代表该股票第i天的股价. 假设你一开始没有股票,但有至多两次买入1股而后卖出1股的机会,并且买入前一定要先保证手上没有股票.若两次交易机会都放弃,收益为0. 设计算法,计算你能获得的最大收益. 输入数值范围:2<=

用我的方法来控制其他程序窗体上的窗口控件,必须先了解什么是 回调函数.我的理解是这样的: 回 调函数写出来不是自己的程序去调用的,反而是让其他的东西去调用,比如windows操作系统,比如其他的程序等等之类的.但是什么时候被调用却不知道 了.回调函数一般是按照调用者的要求定义好参数和返回值的类型,你向调用者提供你的回调函数的入口地址,然后调用者有什么事件发生的时候就可以随时按照你 提供的地址调用这个函数通知你,并按照预先规定好的形式传递参数.所以很多人打比方,说回调函数还真有点像您随身带的BP机

在我调试和研究 netscape 系浏览器插件开发时,注意到了这个问题.即,在对象布局已知(即对象之间具有继承关系)时,不同类型对象的指针进行转换(不管是隐式的从下向上转换,还是强制的从上到下转换)时,编译器会根据对象布局对相应的指针的值进行调整.不管是 microsoft 的编译器,还是 gcc 编译器都会做这个动作,因为这和 C++ 对象模型有关. 举一个简单的例子,如下代码: #include <stdio.h> class A { public: int x; void foo1()

经常遇到需要在ArcGIS中,根据已知线图层(要素)切分已知面图层(要素).经过研究,利用topology拓扑菜单中的construct features可以实现.具体如下 现有用线图层A.面图层B,需使用A图层分割B图层,操作步骤如下: 1.打开Editor编辑工具条,单击Start Editing开始编辑. 2.调出topology拓扑菜单. 3.全选线层:右键单价A依次执行“选择/选择全部”. 4.点击拓扑工具条的工具构建要素(construct features). 5.在弹出的对话框中

第六题 5. (List)已知有一个Worker 类如下: public class Worker { private int age; private String name; private double salary; public Worker (){} public Worker (String name, int age, double salary) { this.name = name; this.age = age; this.salary = salary; } public

第二题 已知有十六支男子足球队参加2008 北京奥运会.写一个程序,把这16 支球队随机分为4 个组.采用List集合和随机数 2008 北京奥运会男足参赛国家: 科特迪瓦,阿根廷,澳大利亚,塞尔维亚,荷兰,尼日利亚.日本,美国,中国,新西 兰,巴西,比利时,韩国,喀麦隆,洪都拉斯,意大利 package Test03; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Random; public class

数据协定继承 已知类型和泛型解析程序 Juval Lowy 下载代码示例 自首次发布以来,Windows Communication Foundation (WCF) 开发人员便必须处理数据协定继承方面的麻烦(一个称为“已知类型”的问题). 在本文中,我首先说明这个问题的来源,讨论 Microsoft .NET Framework 3.0 和 .NET Framework 4 中的可用缓解方法,然后演示我用来完全解决这个问题的方法. 除此之外,还会介绍一些高级 WCF 编程技术. 按值与 按引用

36.引用自网友:longzuo(运算)谷歌笔试: 19n 支队伍比赛,分别编号为 0,1,2....n-1,已知它们之间的实力对比关系,存储在一个二维数组 w[n][n]中,w[i][j] 的值代表编号为 i,j 的队伍中更强的一支.所以 w[i][j]=i 或者 j,现在给出它们的出场顺序,并存储在数组 order[n]中,比如 order[n] = {4,3,5,8,1......},那么第一轮比赛就是 4 对 3, 5 对 8........胜者晋级,败者淘汰,同一轮淘汰的所有队伍排名不

public class Order { int findPosInInOrder(String str,String in,int position){ char c = str.charAt(position); int length = in.length(); for(int i=0;i<length;i++){ if(c==in.charAt(i)) return i; } return -1; } /** * 已知前序和中序,求后序 * @param preOrder * @para

注意点: 和上一篇的DS Tree 已知先序.中序 => 建树 => 求后序差不多,注意的地方是在aftorder中找根节点的时候,是从右往左找,因此递归的时候注意参数,最好是拿纸和笔模拟一遍. 代码(主体部分): /* FindRoot函数:根据后序.中序建树 */ Node* FindRoot(int aft_l, int aft_r, int mid_l, int mid_r) { if (aft_r - aft_l < 0) return NULL; Node *root = n

<style> .container{width:400px; height:400px; position:relative;} .center{position:absolute; left:0; top:0; bottom:0; right:0; margin:auto; width:50px; height:50px; //宽高可以不写 } </style> <div class="container"> <div class=&quo

本文主要提及一份问题清单,这些问题都可能对我们开发HoloLens应用造成困扰. Visual Studio 在使用VS 2015 Update 1连接HoloLens时,可能会有些小问题.但是这些小问题在Update 2里被修复了,推荐大家都使用Visual Studio 2015 Update 2. "DEP0001 : Unexpected Error: -2145615869" - 如果在调试完设备后重启它,再次调试的时候可能会看到这个错误.反正我经常碰到... 一旦碰到这个错

在看组合数学,看到逆序列这个概念.于是YY了一道题:已知逆序列,求出原序列. 例子: 元素个数 n = 8 逆序列 a={5,3,4,0,2,1,1,0} 则有原序列 p={4,8,6,2,5,1,3,7} 思路蛮简单的,但是复杂度是O(2*N*lgN)的,不知道有没有O(N)的算法. bit维护点[1,i]的所有空位置,则可以知道这个数列是单调递增的. 每一次去找满足i的逆序列ai+1的最左的空位pos(因为考虑不包括当前位置的空位数),然后更新[pos-1,n]所有空位-1(在pos处插入i

已知strcpy的函数原型:char *strcpy(char *strDest, const char *strSrc)其中strDest 是目的字符串,strSrc 是源字符串.不调用C++/C 的字符串库函数,请编写函数 strcpy. /*编写strcpy函数(10分)已知strcpy函数的原型是    char *strcpy(char *strDest, const char *strSrc);    其中strDest是目的字符串,strSrc是源字符串.(1)不调用C++/C的字