之前有文章介绍过决策树(ID3).简单回顾一下:ID3每次选取最佳特征来分割数据,这个最佳特征的判断原则是通过信息增益来实现的.按照某种特征切分数据后,该特征在以后切分数据集时就不再使用,因此存在切分过于迅速的问题.ID3算法还不能处理连续性特征. 下面简单介绍一下其他算法: CART 分类回归树 CART是Classification And Regerssion Trees的缩写,既能处理分类任务也能做回归任务. CART树的典型代表时二叉树,根据不同的条件将分类. CART树构建算法 与I

Solve[2 x - 3 == 0, x] x = x //. %[[1]]

描述 已知w是一个大于10但不大于1000000的无符号整数,若w是n(n≥2)位的整数,则求出w的后n-1位的数.   输入 第一行为M,表示测试数据组数.接下来M行,每行包含一个测试数据. 输出 输出M行,每行为对应行的n-1位数(忽略前缀0).如果除了最高位外,其余位都为0,则输出0. 样例输入 4 1023 5923 923 1000 样例输出 23 923 23 0我的程序: #include<iostream>#include<vector>#include<cm

题目:(来自光荣之路老师)a+b==valuea+b+c=valuea+b+c+d==valuea+b+c+d+...=valuea和b....取值范围都在0-value写一个方法 传进去列表和预期得value  求出所有变量得取值可能性 一个有顺序得数字序列  从小到大 不限制个数 序列里面随机两个数相加为value得可能性例子[1,2,3,4,5,6,12,19] value为2019+1==20只有一种可能性要求时间复杂度为O(n) 代码: #encoding=utf-8 seq=[1,1

题目: 如何用python去求出下一个(大于28的)完全数? (求出10000以内所有的完全数) 分析: 如果一个数恰好等于它的因子之和,则称该数为"完全数".各个小于它的约数(真约数,列出某数的约数,去掉该数本身,剩下的就是它的真约数)的和等于它本身的自然数叫做完全数,又称完美书或完备数. 1.第一个完全数是6,它有约数1,2,3,6,除去它本身6外,其余3个数相加为:1+2+3=6 2.第二个完全数是28,它有约数1,2,4,7,14,28,除去它本身28外,其余5个数相加为:1+

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share   多元共线性 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每一个变量与因变量之间的真实关系.例如

我们知道感知器算法对于不能完全线性分割的数据是无能为力的,在这一篇将会介绍另一种非常有效的二分类模型--逻辑回归.在分类任务中,它被广泛使用 逻辑回归是一个分类模型,在实现之前我们先介绍几个概念: 几率(odds ratio): \[ \frac {p}{(1-p)} \] 其中p表示样本为正例的概率,当然是我们来定义正例是什么,比如我们要预测某种疾病的发生概率,那么我们将患病的样本记为正例,不患病的样本记为负例.为了解释清楚逻辑回归的原理,我们先介绍几个概念. 我们定义对数几率函数(logit

Python难学吗?不难,我边做项目边学,过了半年就通过了出版社编辑的面试,接到了一本Python选题,并成功出版. 有同学会说,你有编程基础外带项目实践机会,所以学得快.这话不假,我之前的基础确实加快了我的学习进度.不过话说回来,我平时也做兼职培训,我的学生大多是没基础的,我用本文给出的资料和方法去培训他们,学的好的同学,3个月后能干基本的python项目,照此速度,用1年时间做到精通python,达到出书的程度,应该也不是难事. 所谓赠人玫瑰手有余香,本人将在这篇文章里,尽可能详细地复原本人

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2

Python算法与数据结构--求所有子数组的和的最大值 玄魂工作室-玄魂 玄魂工作室秘书 玄魂工作室 昨天 题目:输入一个整形数组,数组里有正数也有负数.数组中连续的一个或多个整数组成一个子数组,每个子数组都有一个和. 求所有子数组的和的最大值.要求时间复杂度为O(n). 这个题目有多个解法,比如可以用一个二维数组存之前每个数据的和,然后在进行大小比较:但是这样时间负责度就是O(n2)了. 换个思路思考下,因为是要最大数,那么就不需要存储,只需要找最大值就可以了.但是为了找子序列的最大和,在遇到

欢迎关注博主主页,学习python视频资源,还有大量免费python经典文章 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 在一个回归方程中,假如两个或两个以上解释变量彼此高度相关,那么回归分析的结果将有可能无法分清每

本文从以下四个方面,介绍用Python实现熵值法确定权重: 一. 熵值法介绍 二. 熵值法实现 三. Python实现熵值法示例1 四. Python实现熵值法示例2 一. 熵值法介绍 熵值法是计算指标权重的经典算法之一,它是指用来判断某个指标的离散程度的数学方法.离散程度越大,即信息量越大,不确定性就越小,熵也就越小:信息量越小,不确定性越大,熵也越大.根据熵的特性,我们可以通过计算熵值来判断一个事件的随机性及无序程度,也可以用熵值来判断某个指标的离散程度,指标的离散程度越大,该指标对综合评价

相关概念 对于一个图G=(V, E),求图中两点u, v间最短路径长度,称为图的最短路径问题.最短路径中最长的称为图的直径. 其中,求图中确定的某两点的最短路径算法,称为单源最短路径算法.求图中任意两点间的最短路径算法,称为多源最短路径算法. 常用的路径算法有: Dijkstra算法 SPFA算法\Bellman-Ford算法 Floyd算法\Floyd-Warshall算法 Johnson算法 其中最经典的是Dijkstra算法和Floyd算法.Floyd算法是多源最短路径算法,可以直接求出图

线性回归: 注:为偏置项,这一项的x的值假设为[1,1,1,1,1....] 注:为使似然函数越大,则需要最小二乘法函数越小越好 线性回归中为什么选用平方和作为误差函数?假设模型结果与测量值 误差满足,均值为0的高斯分布,即正态分布.这个假设是靠谱的,符合一般客观统计规律.若使 模型与测量数据最接近,那么其概率积就最大.概率积,就是概率密度函数的连续积,这样,就形成了一个最大似然函数估计.对最大似然函数估计进行推导,就得出了推导后结果: 平方和最小公式 注: 1.x的平方等于x的转置乘以x. 2

[Python练习题 019] 有一分数序列:2/1,3/2,5/3,8/5,13/8,21/13...求出这个数列的前20项之和. ----------------------------------------------- 这题似乎也不难,规律是:后一个分数的分子=前一个分数的分子+分母,后一个分数的分母=前一个分数的分子,循环个20次就有结果.注意,假设分子为a,分母为b,虽然 a = a + b,但此时a已经变成 a+b 了,所以再给b重新赋值的时候,得是 (a+b)-b 才能等于原分

防御性编程习惯 程序员在编写代码的时候,预料有可能出现问题的地方或者点,然后为这些隐患提前制定预防方案或者措施,比如数据库发生异常之后的回滚,打开某些资源之前,判断图片是否存在,网络断开之后的重连次数或者是否连接备用网络,除法运算中的除数问题,函数或者类在接受数据的时候的过滤情况,比如如果输入一个指针参数,是否需要判断是不是空指针?输入一个字符串参数,是否需要判断字符串空否……总的来说就是防止出现不可预见的事情,设计出鲁棒性的代码. 看下面的例子 输入一个链表,输出链表中倒数第 m 个结点额内容

By listing the first six prime numbers: 2, 3, 5, 7, 11, and 13, we can see that the 6th prime is 13. What is the 10 001st prime number? 译文: 观察第一组质数可知,第6位质数为13,那么第10001位质数是多少呢? ============================ 第一次code: import java.util.ArrayList; import j

[Python练习题 028] 求一个3*3矩阵对角线元素之和 ----------------------------------------------------- 这题解倒是解出来了,但总觉得代码太啰嗦.矩阵这东西,应该有个很现成的方法可以直接计算才对-- 啰嗦代码如下: str = input('请输入9个数字,用空格隔开,以形成3*3矩阵:') n = [int(i) for i in str.split(' ')] #获取9个数字 mx = [] #存储矩阵 for i in ra

题目描述:题目:含有n个元素的整型数组,将这个n个元素重新组合,求出最小的数,如(321,3,32,) 最小数为321323 题目分析: 将数组中所有元素填充到个数相等,填充的数字为最后一位的数字,如这个case所示,填充之后为{321,333,322},然后按大小排序, 排序之后将填充的数字去掉,然后拼接之后的数字就为最小数,即排序之后为{321,322,333},去掉填充数字为{321,32,3},即为321323 Python实现 def mergeMinValue(lst): #生成字符

CART 是 classification and regression tree 的缩写,即分类与回归树. 博主之前学习的时候有用过决策树来做预测的小例子:机器学习之决策树预测--泰坦尼克号乘客数据实例,不过在那篇博客中并没有详细阐述算法的原理,本篇博客以学习 CART 里面的思想为主. 1 基于 CART 的回归 1.1 定义概述 CART 假设决策树是二叉树,因此回归树的生成式递归构建二叉树决策的过程.其核心思想是通过对特征空间分层预测,每个空间的观测值的均值即为该空间内所有观测值的预测值

原文链接:https://blog.csdn.net/qq_25352981/article/details/46914837#commentsedit 本文目标是通过使用SIFT和RANSAC算法,完成特征点的正确匹配,并求出变换矩阵,通过变换矩阵计算出要识别物体的边界(文章中有部分源码,整个工程我也上传了,请点击这里). SIFT算法是目前公认的效果最好的特征点检测算法,关于该算法的就不多说了,网上的资料有很多,在此提供两个链接,一个是SIFT原文的译文,一个是关于SIFT算法的详细解释: