本博文(适合入门的股民朋友)内容来自网络,股市有风险,入市需谨慎 一.起源 K线图(Candlestick Charts)又称蜡烛图.日本线.阴阳线.棒线等,常用说法是“K线”,起源于日本十八世纪德川幕府时代(1603-1867年)的米市交易,用来计算米价每天的涨跌. 因其标画方法具有独到之处,人们把它引入股票市场价格走势的分析中,经过300多年 的发展,已经广泛应用于股票.期货.外汇,期权等证券市场. 二.作用 通过K线图,人们能够把每日或某一周期的市况表现完全记录下来:股价经过一段时间的盘档…

1598: [Usaco2008 Mar]牛跑步 题意:k短路 ~~貌似A*的题目除了x数码就是k短路~~ \[ f(x) = g(x) + h(x) \] \(g(x)\)为到达当前状态实际代价,\(h(x)\)为当前状态到目标状态的估计代价,需满足\(h(x) \le 到目标状态的实际最小代价\) k短路问题中,\(g(x)\)为当前到x的路径长度,\(h(x)\)为x到终点的最短路 根据dijkstra算法,节点i第k次出优先队列时就是s到i的k短路 但是这个算法可以被n元环卡成\(O(n…

Python3.6.3下修改代码中def classify0(inX,dataSet,labels,k)函数的classCount.iteritems()为classCount.items(),另外print在Python新版本下是函数,print后面需加上一对括号,否则执行会报错. classify0详解 import numpy as np #用于分类的输入向量是inX,输入的训练样本集为dataSet, #标签向量为 labels ,最后的参数 k 表示用于选择最近邻居的数目,其中标签向量…

这题对于能加入最多边缘点的center点,这个点就是最优的center ,对于center点,总共是n^2的,顶多也就1e6,所以直接双重循环就行了, 然后map<pair,set >映射一下,第二个用set是因为虽然同一个中心点,对应的边缘点不会出现两次,但是题目中允许一个点作为边缘点两次 ,所以去重的是自己和自己相同的点. 最后输出以下答案就可以了. #include <bits/stdc++.h> using namespace std; typedef pair<do…

目录 k近邻算法 一.k近邻算法学习目标 二.k近邻算法引入 三.k近邻算法详解 3.1 k近邻算法三要素 3.1.1 k值的选择 3.1.2 最近邻算法 3.1.3 距离度量的方式 3.1.4 分类决策规则 3.2 维数诅咒 四.k近邻算法的拓展 4.1 限定半径k近邻算法 4.2 最近质心算法 五.k近邻算法流程 5.1 输入 5.2 输出 5.3 流程 六.k近邻算法优缺点 6.1 优点 6.2 缺点 七.小结 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类,第一个是个体学习器之间存在强依赖关系,另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系.前者的代表算法就是是boosting系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 1. 回顾boosting算法的基本原理 在集成学习原理小结中,我们已经讲到了boosting算法系列的基本思想,如下图: 从图中…

一.前言 本K在经过两个星期的html和css学习之后,第一次去尝试完成一个网站主页的制作.在四天之后,本K也终于完成了杰瑞教育主页的html和css部分,至于部分涉及js的部分,因为本K还没有学习过这一块,所以就先做了个样式(网页部分效果如下图).在完成这一页面的时候,K又发现了许多我们还没有学到,但是在网页制作中经常会用到的一些属性,会遇到一些细节上的问题.因此,K写了这篇博文,来记录一下这些属性和问题. 二.属性记录 1.display display用来定义元素的框的类型,常用的有两个值…

在集成学习原理小结中,我们讲到了集成学习按照个体学习器之间是否存在依赖关系可以分为两类: 第一个是个体学习器之间存在强依赖关系: 另一类是个体学习器之间不存在强依赖关系. 前者的代表算法就是提升(boosting)系列算法.在boosting系列算法中, Adaboost是最著名的算法之一.Adaboost既可以用作分类,也可以用作回归.本文就对Adaboost算法做一个总结. 一 回顾boosting算法的基本原理 AdaBoost是典型的Boosting算法,属于Boosting家族的一员.…

1. 集成学习(Ensemble Learning)原理 2. 集成学习(Ensemble Learning)Bagging 3. 集成学习(Ensemble Learning)随机森林(Random Forest) 4. 集成学习(Ensemble Learning)Adaboost 5. 集成学习(Ensemble Learning)GBDT 6. 集成学习(Ensemble Learning)算法比较 7. 集成学习(Ensemble Learning)Stacking 1. 前言 前面我…

引子:自从11月份俱乐部第一批孩子开始英文阅读,到现在三.四个月的时间过去了.很多孩子从不知道怎么读绘本甚至排斥英语,到现在能很投入地看原版书, 有些甚至主动地去寻找拼读规律.我家小宝目前也从前期的阅读准备逐渐开始有拼读意识,估计不久的将来也要开始phonics旅程了. 最近从群里.论坛讨论的情况看,大家对phonics还有一些理解不到位的地方.尤其是如何配合孩子的需要,让phonics和前期的读绘本一样有趣,是我们后面三个月重点要解决的问题. 下面,我就根据北美对phonics的研究成果,结合…