K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的

public class MinHeap { /* * * Top K个问题,求给定数据中最小的K个数 * * 最小堆解决:堆顶元素为堆中最大元素 * * * */ private int MAX_DATA = 10;//最小10个数 private int[] data;//存储数据 private int len;//当前存储长度,考虑到元素个数可能没有10个,这个时候全部输出 private MinHeap() { data = new int[MAX_DATA]; len=0; } pr

/** 题目:hdu6003 Problem Buyer 链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=6003 题意:给定n个区间,以及m个数,求从n个区间中任意选k个区间,满足m个数都能在k个区间中找到一个包含它的区间,如果一个区间包含了x,那么 该区间不能再去包含另一个数,即k>=m.求最小的k.如果不存在这样的k,输出“IMPOSSIBLE!”. 思路:贪心; 对n个区间,先左端点进行由小到大排序,然后右端点由大到小.对m个数由小到大排序. 对

<零起点,python大数据与量化交易>,这应该是国内第一部,关于python量化交易的书籍. 有出版社约稿,写本量化交易与大数据的书籍,因为好几年没写书了,再加上近期"前海智库·zw大数据"项目,刚刚启动. 因为时间紧,只花了半天时间,整理框架和目录. 说是v0.1版,但核心框架已经ok:从项目角度而言,完成度,已经超过70%,剩下的只是体力活. 完成全本书,需要半年以上连续时间,本人没空,大家不要再问:"什么时间可以完成." 配合zwPython,这

1.说白话一点:闭包就是由一个属性直接或间接推导出的所有属性的集合. 例(1):   设有关系模式R(U,F),其中U={A,B,C,D,E,I},F={A→D,AB→E,BI→E,CD→I,E→C},计算(AE)+ 解:  (1) 令X={AE},X(0)=AE (2)在F中寻找尚未使用过的左边是AE的子集的函数依赖,结果是: A→D, E→C:所以 X(1)=X(0)DC=ACDE, 显然 X(1)≠X(0). (3) 在F中寻找尚未使用过的左边是ACDE的子集的函数依赖, 结果是: CD→

=================================版权声明================================= 版权声明:原创文章 谢绝转载  请通过右侧公告中的“联系邮箱(wlsandwho@foxmail.com)”联系我 勿用于学术性引用. 勿用于商业出版.商业印刷.商业引用以及其他商业用途. 本文不定期修正完善. 本文链接:http://www.cnblogs.com/wlsandwho/p/4930415.html 耻辱墙:http://www.cnblo

小Hi:在上一周的Hiho一下中我们初步讲解了网络流的概念以及常规解法,小Ho你还记得内容么? 小Ho:我记得!网络流就是给定了一张图G=(V,E),以及源点s和汇点t.每一条边e(u,v)具有容量c(u,v).网络流的最大流问题求解的就是从s到t最多能有多少流量. 小Hi:那这个问题解决办法呢? 小Ho:解决网络流的基本思路就是寻找增广路,不断更新残留网络.直到找不到新的增广路,此时得到的流就是该网络的最大流. 小Hi:没错,看来你记得很牢嘛. 小Ho:哎嘿嘿,不过这里我有一个问题,为什么找不

Dual Core CPU Time Limit: 15000MS   Memory Limit: 131072K Total Submissions: 21453   Accepted: 9297 Case Time Limit: 5000MS Description As more and more computers are equipped with dual core CPU, SetagLilb, the Chief Technology Officer of TinySoft Co

转载自:https://www.cnblogs.com/chenxiwenruo/p/3546457.html KMP模板,最小循环节   下面是有关学习KMP的参考网站 http://blog.csdn.net/yaochunnian/article/details/7059486 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6111565 http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6545192

====数组篇==== 2.1 求最小的k个数: 题目描述:有n个整数,请找出其中最小的k个数,要求时间复杂度尽可能低. 解法一: 思路:快排后输出前k个元素,O(nlogn). writer: zzq function: 给定一个数组,寻找数组中最小的k个数. 方法一: 先对数组进行排序(快排), 然后选择前k个数. 快排思想: 分治+挖坑 挖坑: 1) 先找到一个基准值a[i],存到key里面,然后把a[i]挖空: 2) 从j开始往前找(j--),找到第一个比key小的数,就用当前的a[j]

Python数据挖掘——数据预处理 数据预处理 数据质量 准确性.完整性.一致性.时效性.可信性.可解释性 数据预处理的主要任务 数据清理 数据集成 数据归约 维归约 数值归约 数据变换 规范化 数据离散化 概念分层产生 数据清理(试图填充缺失的值,光滑噪声并识别离群点,纠正数据的不一致) 缺失值 忽略元组 人工填写缺失值 使用一个全局常量填充缺失值 使用属性的中心度量(均值/中位数)填充缺失值 使用与给定元组属于同一类的所有样本的均值/中位数 使用最可能的值 填充缺失值 注:某些情况,缺失值并

/** 题目:poj3565 Ants km算法求最小权完美匹配,浮点权值. 链接:http://poj.org/problem?id=3565 题意:给定n个白点的二维坐标,n个黑点的二维坐标. 求是否存在n条边,每条边恰好连一个白点,一个黑点,且所有的边不相交. 输出所有黑点连接的白点编号. 思路:最小权完美匹配. 假定有白点1(a1,b1), 2(a2,b2), 黑点3(a3,b3),4(a4,b4); 如果1(a1,b1)与3(a3,b3)相连,2(a2,b2)与4(a4,b4)相连,如

[POJ 2400] Supervisor, Supervisee(KM求最小权匹配) Supervisor, Supervisee Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 2538   Accepted: 719 Description Suppose some supervisors each get to hire a new person for their department. There are N

题目链接: https://vjudge.net/problem/POJ-2195 题目大意: 给定一个N*M的地图,地图上有若干个man和house,且man与house的数量一致.man每移动一格需花费$1(即单位费用=单位距离),一间house只能入住一个man.现在要求所有的man都入住house,求最小费用. 思路: KM算法传送门: 理解篇    运用篇 每个man和house建立带权二分图,曼哈顿距离就是边的值,这里要求最小费用,也就是二分图最小权值匹配,但是KM算法求的是二分图最

Python之数据规整化:清理.转换.合并.重塑 1. 合并数据集 pandas.merge可根据一个或者多个不同DataFrame中的行连接起来. pandas.concat可以沿着一条轴将多个对象堆叠到一起. 实例方法combine_first可以将重复数据编接在一起,用一个对象中的值填充另一个对象中的缺失值. 2. 数据风格的DataFrame合并操作 2.1 数据集的合并(merge)或连接(jion)运算时通过一个或多个键将行链接起来的.如果没有指定,merge就会将重叠列的列名当做键

HDU 1394 Minimum Inversion Number(线段树求最小逆序数对) ACM 题目地址:HDU 1394 Minimum Inversion Number 题意:  给一个序列由[1,N]构成.能够通过旋转把第一个移动到最后一个.  问旋转后最小的逆序数对. 分析:  注意,序列是由[1,N]构成的,我们模拟下旋转,总的逆序数对会有规律的变化.  求出初始的逆序数对再循环一遍即可了. 至于求逆序数对,我曾经用归并排序解过这道题:点这里.  只是因为数据范围是5000.所以全

题目链接:https://vjudge.net/problem/POJ-2185 题意:给定由大写字母组成的r×c矩阵,求最小子矩阵使得该子矩阵能组成这个大矩阵,但并不要求小矩阵刚好组成大矩阵,即边界部分可以空缺(见样例). 思路: 把每一行视作一个字符,然后对r行求next数组,那么r-nex[r]即为以行为单元的最小循环节大小ans1. 把每一列视作一个字符,然后对c列求next数组,那么c-nex[c]即为以列为单元的最小循环节大小ans2. 最终答案即ans1*ans2.(子矩阵的面积)

Python拥有着极其丰富且稳定的数据科学工具环境.遗憾的是,对不了解的人来说这个环境犹如丛林一般(cue snake joke).在这篇文章中,我会一步一步指导你怎么进入这个PyData丛林. 你可能会问,很多现有的PyData包推荐列表怎么样?我觉得对新手来说提供太多的选择可能会受不了.因此这里不会提供推荐列表,我要讨论的范围很窄,只集中于10%的工具,但它们可以完成你90%的工作.当你掌握这些必要的工具后,你就可以浏览PyData工具的长列表了,选择自己接下来要使用的. 值得一提的是,我介

用 Python 排序数据的多种方法 目录 [Python HOWTOs系列]排序 Python 列表有内置就地排序的方法 list.sort(),此外还有一个内置的 sorted() 函数将一个可迭代对象(iterable)排序为一个新的有序列表. 本文我们将去探索用 Python 做数据排序的多种方法. 排序基础 简单的升序排序非常容易:只需调用 sorted() 函数,就得到一个有序的新列表: 你也可以使用 list.sort() 方法,此方法为就地排序(并且返回 None 来避免混淆).

excl剔除不合格数据求平均值 trimmean函数 正态分布: CONFIDENCE.NORM 函数

描述 http://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1001 1001: [BeiJing2006]狼抓兔子 Time Limit: 15 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 17068  Solved: 4171[Submit][Status][Discuss] Description 现在小朋友们最喜欢的"喜羊羊与灰太狼",话说灰太狼抓羊不到,但抓兔子还是比较在行的, 而且现在的兔子还比较笨,它们只有两