多维标度法(multidimensional scaling,MDS)是一种在低维空间展示“距离”数据结构的多元数据分析技术,是一种将多维空间的研究对象( 样本 或 变量 ) 简化到低维空间进行定位.分析和归类, 同时又保留对象间原始关系的数据分析方法. 多维标度法与主成分分析(Principle Component Analysis,PCA).线性判别分析(Linear Discriminent Analysis,LDA)类似,都可以用来降维.(注:在PCA中,我们降维所用的方法依次寻找正交的

上篇介绍了隐马尔科夫模型 本文给出关于问题3解决方法,并给出一个例子的python代码 回顾上文,问题3是什么, 下面给出,维比特算法(biterbi) algorithm 下面通过一个具体例子,来说明维比特算法(biterbi) 下面附上该解决该例题的python代码 import numpy as np #you must install the numpy A=np.array([[0.5,0.2,0.3],[0.3,0.5,0.2],[0.2,0.3,0.5]]) B=np.array(

在GitHub上发现了一个比较有意思的项目,只需要一行Python代码就可以快捷方便生成普通二维码.艺术二维码(黑白/彩色)和动态GIF二维码. GitHub网站参见:https://github.com/sylnsfar/qrcode 用法比较简单,直接通过pip安装即可. pip3 install myqr 安装过程如下所示: 安装完成后,就可以基于命令指令生成想要的二维码了,myqr模块参数说明如下: 主要参数翻译如下: -v :定义二维码的大小,范围为 1 ~ 40,默认大小取决于输入的

Python 代码阅读合集介绍:为什么不推荐Python初学者直接看项目源码 本篇阅读的代码实现了二维数组的初始化功能,根据给定的宽高初始化二维数组. 本篇阅读的代码片段来自于30-seconds-of-python. initialize_2d_list def initialize_2d_list(w,h, val = None): return [[val for x in range(w)] for y in range(h)] # EXAMPLES initialize_2d_list

原理解析 KNN-全称K-Nearest Neighbor,最近邻算法,可以做分类任务,也可以做回归任务,KNN是一种简单的机器学习方法,它没有传统意义上训练和学习过程,实现流程如下: 1.在训练数据集中,找到和需要预测样本最近邻的K个实例: 2.分别统计这K个实例所属的类别,最多的那个类别就是样本预测的类别(多数表决法): 对于回归任务而言,则是求这K个实例输出值的平均值(选择平均法): 因此,该算法的几个重点在于: 1.K值的选取,K值的不同直接会导致最终结果的不同: 选择较小的k值,就相当

阶段性总结:      跌跌撞撞的用了一周左右的时间做完了网站自动升级功能,中间遇到了很多的问题,也学到了很多,在此做一个总结.   1.整体架构: 后台:nginx+uwsgi  #nginx提供web服务,uwsgi对python代码进行解析 前台:flask+bootstrap+html  #flask是python的一套web开发工具,bootstrap是一套现成的模板,html不用解释. 功能:shell+saltstack+svn #saltstack 功能的核心,自动化运维工具.

XGBoost参数调优完全指南(附Python代码):http://www.2cto.com/kf/201607/528771.html https://www.zhihu.com/question/41354392 [以下转自知乎] https://www.zhihu.com/question/45487317 为什么xgboost/gbdt在调参时为什么树的深度很少就能达到很高的精度? XGBoost除去正则和并行的优化,我觉得和传统GBDT最核心的区别是:1. 传统GBDT的每颗树学习的是

1基本概念 购物篮事务(market basket transaction),如下表,表中每一行对应一个事务,包含唯一标识TID,和购买的商品集合.本文介绍一种成为关联分析(association analysis)的方法,这种方法,可以从下表可以提取出,{尿布}->牛奶. 两个关键问题:1大型数据计算量很大.2发现的某种模式可能是虚假,偶然发生的. 2问题定义 把数据可以转换为如下表的二元表示,非二元不在本文讨论范围 项集 项集的支持度计数: 关联规则: 我们要发现,满足最小支持度与最小置信度

https://github.com/upsuper/blog/commit/0214fdd084c4adf2de2ed9912d644fb59ce13a1c +Title: [翻译] AST 模块:用 Python 修改 Python 代码+Date: 2012-03-03 16:47+Tags: PythonCategory: TechniqueSlug: static-modification-of-python-with-python-the-ast-moduleAuthor: Xido

前言: Life is short ,you need python. --Bruce Eckel 我与2048的缘,不是缘于一个玩家,而是一次,一次,重新的ACM比赛.四月份校赛初赛,第一次碰到2048,两周后决赛再次遇到2048,后来五月份的广东省赛,又出现了2048.在这三次比赛过程中,我一次2048都没玩过..全靠队友的解释,直到昨天,我突然想起写个2048吧,于是下了个2048玩了几盘,之后就開始用python来写了,心想就不写界面了,为了简洁. 我对python并不熟悉,可是我在之前

前言: Life is short ,you need python. --Bruce Eckel 我与2048的缘,不是缘于一个玩家.而是一次,一次,重新的ACM比赛.四月份校赛初赛,第一次碰到2048,两周后决赛再次遇到2048,后来五月份的广东省赛,又出现了2048. 在这三次比赛过程中,我一次2048都没玩过..全靠队友的解释,直到昨天.我突然想起写个2048吧,于是下了个2048玩了几盘,之后就開始用python来写了,心想就不写界面了,为了简洁. 我对python并不熟悉,可是我在之

Convex Hull 概述 计算n维欧式空间散点集的凸包,有很多的方法.但是如果要实现快速运算则其难点在于:如何快速判断散点集的成员是否是在凸集的内部.如果可以简化判断的运算过程,则可以极大简化迭代过程中的运算负荷.下面简述一下我用单纯形做的一个在高维欧式空间下快速实现Convex Hull函数的算法. 点的位置判断假定已知n维欧式空间的单纯形S,S以 为顶点,b为任意点.那么点和b在的超平面的不同侧当且仅当: 等价于: 根据单纯形的构造可知,b在S的内部当且仅当: 算法Step1.先选取散点

前些日子在做绩效体系的时候,遇到了一件囧事,居然忘记怎样在Excel上拟合正态分布了,尽管在第二天重新拾起了Excel中那几个常见的函数和图像的做法,还是十分的惭愧.实际上,当时有效偏颇了,忽略了问题的本质,解决数据分析和可视化问题,其实也是Python的拿手好戏. 例如,画出指定区间的一个多项式函数: Python 代码如下: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt X = np.linspace(-4, 4, 1024) Y =

200行Python代码实现2048 一.实验说明 1. 环境登录 无需密码自动登录,系统用户名shiyanlou 2. 环境介绍 本实验环境采用带桌面的Ubuntu Linux环境,实验中会用到桌面上的程序: LX终端(LXTerminal): Linux命令行终端,打开后会进入Bash环境,可以使用Linux命令 GVim:非常好用的编辑器,最简单的用法可以参考课程Vim编辑器 3. 环境使用 使用GVim编辑器输入实验所需的代码及文件,使用LX终端(LXTerminal)运行所需命令进行操

在github上,tensorflow的star是22798,caffe是10006,torch是4500,theano是3661.作为小码农的我,最近一直在学习tensorflow,主要使用python的接口进行学习.本博文主要以/tensorflow/tensorflow/models/image/mnist(github上下载)作为例程,讲解python代码的实现. 读代码的时候,建议大家理清主线,从主函数开始,调用到那个子函数时,再去阅读子函数的功能.我在minist的python代码中

Python开发者用Pythonic这个形容词来描述具有特定风格的代码.这种风格是大家在使用Python语言进行编程并相互协作的过程中逐渐形成的习惯.那么,如何以改风格完成常见的Python编程工作呢?本节将会回答这个问题. 第一条:确认自己所用的Python版本 第二条:遵循PEP8风格指南 第三条:了解bytes.str与unicode的区别 第四条:用辅助函数来取代复杂的表达式 第五条:了解切割序列的方法 第六条:在单次切片操作内,不要同时指定start.end和stride 第七条:用列

c/c++ 图的创建(二维数组法) 图的概念 图由点和线组成 知道了图中有多少个点,和哪些点之间有线,就可以把一张图描绘出来 点之间的线,分有方向和无方向 创建图 创建图,实际就是创建出节点,和节点之间的线,节点和节点之间的线,可以用二维数组,也就是矩阵来表示. 下面的代码实现了上面的图的创建 graph_mtx.h #include <stdio.h> #include <malloc.h> #include <assert.h> #define Default_ve

Python 有很多优雅有趣的代码写法,同时还很简短,以至于当我刚开始接触这个编程语言的时候,就爱不释手.而前几天的编程语言榜单中 Python 也超越了 Java 成为了第一,挺替 Python 开心的. Python 到底有多有趣呢?一行代码告诉你! 1)画爱心 print(''.join([''.join([('sergiojune'[(x-y)%10]if((x*0.05)**2+(y*0.1)**2-1)**3-(x*0.05)**2*(y*0.1)**3 这个可谓是表白神器,每逢过节

扫描左上角二维码,关注公众账号 数字货币量化投资,回复“1279”,获取以下600个Python经典例子源码 ├─algorithm│       Python用户推荐系统曼哈顿算法实现.py│      NFA引擎,Python正则测试工具应用示例.py│      Python datetime计时程序的实现方法.py│      python du熊学斐波那契实现.py│      python lambda实现求素数的简短代码.py│      Python localtime()方法计

Python的初学者,开发者都应该知道的代码可读性提高技巧,本篇主要介绍了如下内容: PEP 8是什么以及它存在的原因 为什么你应该编写符合PEP 8标准的代码 如何编写符合PEP 8的代码 为什么我们需要PEP 8? PEP 8 的存在是为了提高Python代码的可读性的.但为什么可读性如此重要?为什么编写可读代码是Python语言的指导原则之一? 正如Guido van Rossum所说:“代码的阅读频率远高于编写代码的频率”.比如,你可能花费几分钟或一整天的时间编写一段代码.一旦你写完它,