前言 在前面的文章中,涉及到的机器学习算法均为监督学习算法. 所谓监督学习,就是有训练过程的学习.再确切点,就是有 "分类标签集" 的学习. 现在开始,将进入到非监督学习领域.从经典的聚类问题展开讨论.所谓聚类,就是事先并不知道具体分类方案的分类 (允许知道分类个数). 本文将介绍一个最为经典的聚类算法 - K-Means 聚类算法以及它的两种实现. 现实中的聚类分析问题 - 总统大选 假设 M 国又开始全民选举总统了,目前 Mr.OBM 的投票率为48%(投票数占所有选民人数的百分比

最小的k个数 代码(C) 本文地址: http://blog.csdn.net/caroline_wendy 题目: 输入n个整数, 找出当中的最小k个数. 使用高速排序(Quick Sort)的方法求解, 把索引值(index)指向前k个数. 代码: /* * main.cpp * * Created on: 2014.6.12 * Author: Spike */ /*eclipse cdt, gcc 4.8.1*/ #include <stdio.h> #include <stdl

KNN K-Means 1.分类算法 聚类算法 2.监督学习 非监督学习 3.数据类型:喂给它的数据集是带label的数据,已经是完全正确的数据 喂给它的数据集是无label的数据,是杂乱无章的,经过聚类后才变得有点顺序,先无序,后有序 4.训练过程:没有明显的前期训练过程,属于memory-based learning 有明显的前期训练过程 5.K的含义:来了一个样本x,要给它分类,即求出它的y,就从数据集中,在x附近找离它最近的K个数据点,这K个数据点,类别c占的个数最多,就把x的label

Control ctl = this.GetControl(fieldKey); FieldEditor editCtl = ctl as FieldEditor; if (editCtl != null) { editCtl.MustInput = mustInput; } 使用视图类获得指定字段对应的控件,并设置控件的MustInput属性.

K-means是一种聚类算法: 这里运用k-means进行31个城市的分类 城市的数据保存在city.txt文件中,内容如下: BJ,2959.19,730.79,749.41,513.34,467.87,1141.82,478.42,457.64TianJin,2459.77,495.47,697.33,302.87,284.19,735.97,570.84,305.08HeBei,1495.63,515.90,362.37,285.32,272.95,540.58,364.91,188.63

题目 打印N 个数组整体最大的Top K java代码 package com.lizhouwei.chapter8; /** * @Description: 打印N 个数组整体最大的Top K * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/5/9 20:11 * @Modify by: * @ModifyDate: */ public class Chapter8_20 { public void printTopK(int[][] matrix, int

1.题目分析: 查找无序数组中的第K大数,直观感觉便是先排好序再找到下标为K-1的元素,时间复杂度O(NlgN).在此,我们想探索是否存在时间复杂度 < O(NlgN),而且近似等于O(N)的高效算法. 还记得我们快速排序的思想麽?通过“partition”递归划分前后部分.在本问题求解策略中,基于快排的划分函数可以利用“夹击法”,不断从原来的区间[0,n-1]向中间搜索第k大的数,大概搜索方向见下图: 2.参考代码: #include <cstdio> #define swap(x,y

本篇文章是原文的译文,然后自己对其中做了一些修改和添加内容(随机森林和降维算法).文章简洁地介绍了机器学习的主要算法和一些伪代码,对于初学者有很大帮助,是一篇不错的总结文章,后期可以通过文中提到的算法展开去做一些实际问题. Google的自驾车和机器人得到了很多新闻,但公司的真正未来是机器学习,这种技术使计算机变得更智能,更个性化.-Eric Schmidt (Google Chairman) 我们可能生活在人类历史上最具影响力的时期--计算从大型主机到PC移动到云计算的时期. 但是使这段时期有

一前言 感谢 @冰麟轻武 指出文章的错误之处,现已更正 对于IL代码没了解之前总感觉很神奇,初一看完全不知所云,只听高手们说,了解IL代码你能更加清楚的知道你的代码是如何运行相互调用的,此言一出不明觉厉. 然后开始接触IL,了解了一段时后才发现原来读懂IL代码并不难.进入正题  1.1  什么是IL IL是.NET框架中中间语言(Intermediate Language)的缩写.使用.NET框架提供的编译器可以直接将源程序编译为.exe或.dll文件,但此时编译出来的程序代码并不是CPU能直接

版本:v1.1更新时间:2013-05-25更新内容:优化性能功能说明: 可以有效防护XSS,sql注射,代码执行,文件包含等多种高危漏洞. 使用方法: 将waf.php传到要包含的文件的目录 在页面中加入防护,有两种做法,根据情况二选一即可: a).在所需要防护的页面加入代码就可以做到页面防注入.跨站 复制代码 require_once('waf.php'); 如果想整站防注,就在网站的一个公用文件中,如数据库链接文件config.inc.php,来调用本代码.常用php系统添加文件 PHPC

原文地址:http://www.cnblogs.com/zery/p/3366175.html 一前言 感谢 @冰麟轻武 指出文章的错误之处,现已更正 对于IL代码没了解之前总感觉很神奇,初一看完全不知所云,只听高手们说,了解IL代码你能更加清楚的知道你的代码是如何运行相互调用的,此言一出不明觉厉. 然后开始接触IL,了解了一段时后才发现原来读懂IL代码并不难.进入正题  1.1  什么是IL IL是.NET框架中中间语言(Intermediate Language)的缩写.使用.NET框架提供

题意: Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity. (Hard) 分析: 方法1: 利用做过的merge 2 sorted list,将头两个归并,结果再与下一个归并,以此类推,归并完所有. 时间复杂度分析是个小问题, merge 2 sorted list的复杂度是O(n),本以为结果就是O(n * k). 但是仔细考虑,随着归并不断进行,其

这篇博客源自对一个内存无法处理的词频统计问题的思考,最后给出的解决办法是自己想的,可以肯定这不是最好的解法.但是通过和同学的讨论,仍然感觉这是一个有意义及有意思的问题,所以和大家分享与探讨. 如果有误,请大家指正.如果有更好的方法,望不吝赐教. 1.提出问题 实际问题: 当前有10T中文关键词数据,需要统计出词频最高的1000个词.可用的只有1G内存和磁盘.那么如何提取? 大概估算一下这个问题,设中文词汇平均长度2.3,每次汉字用utf-8编码是3B,那么10T数据大概有 10T/7B ~ 1.

1.第K顺序统计量概念 在一个由n个元素组成的集合中,第k个顺序统计量是该集合中第k小的元素.例如,最小值是第1顺序统计量,最大值是第n顺序统计量. 2.求Top K元素与求第K顺序统计量不同 Top K元素:是指求数组中的最大(或者最小的)K个元素,一般K比较小,采用最大(或者最小)堆实现.之前写过的一篇有关文章是: 海量数据处理的 Top K算法(问题) 小顶堆实现 第K顺序统计量:只求解数组中的第K大元素,是求解一个元素.一般使用“快速排序”的思想,将数组划分求解. 3.第K顺序统计量求解

The world famous scientist Innokentiy almost finished the creation of perpetuum mobile. Its main part is the energy generator which allows the other mobile's parts work. The generator consists of two long parallel plates with n lasers on one of them

http://www.lintcode.com/zh-cn/problem/permutation-sequence/# 原题 给定 n 和 k,求123..n组成的排列中的第 k 个排列. 注意事项 1 ≤ n ≤ 9 样例 对于 n = 3, 所有的排列如下: 123 132 213 231 312 321 如果 k = 4, 第4个排列为,231. 解题思路 使用递归得到全排列的所有解,接着从这些解中找到第K个 代码实现 # 递归的方法,创建一个visit判断此值是否已经添加过,每一层不断

KNN原理与代码实现 本文系作者原创,转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/further-further-further/p/9670187.html 1. KNN原理 KNN(k-Nearest Neighbour):K-近邻算法,主要思想可以归结为一个成语:物以类聚 1.1 工作原理 给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的 k (k <= 20)个实例,这 k 个实例的多数属于某个类, 就把该输入实例分为这个类. https://w

简介 Dijkstra最短路+A*搜索. 先逆向求所有点到终点的最短路 \(dis[i]\). 定义估价函数 \(f[i] = d[i] + dis[i]\) , 其中 \(d[i]\) 表示当前起点到 \(i\) 点的路径长度, 则 \(f[i]\) 表示一条从 \(u\) 到 \(v\) 经过 \(i\) 点的路径长度. 与Dijkstra算法类似, 将 \(f[i]\) 放到堆中, 每次求出 \(f[i]\) 最小的节点 \(u\) , 维护相邻节点 \(v\) : \[ d[v] = d

python3 爬取全名k歌 代码: import re import requests import ssl ssl._create_default_https_context=ssl._create_unverified_context k=0 if __name__ == '__main__': url = 'https://kg.qq.com/node/personal?uid=649c9583262436' params={ 'uid':'649c9583262436' } heade

1.当项目开发是几个人的时候,难免会出现代码冲突,使用git命令行解决冲突的方法如下: git checkout develop git pullgit checkout feature/新建会员功能git merge develop 将develop merge到 分支上git status 查看状态在ide下解掉冲突 :wq git add web-app/source/app/胜利iews/member/students.html 冲突的文件git commitgit push origi

Merge k Sorted Lists Merge k sorted linked lists and return it as one sorted list. Analyze and describe its complexity. Show Tags 参考资料: http://blog.csdn.net/linhuanmars/article/details/19899259. SOLUTION 1: 使用分治法.左右分别递归调用Merge K sorted List,然后再使用merg