http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48858661 海量数据挖掘Mining Massive Datasets(MMDs) -Jure Leskovec courses学习笔记之 Locality-Sensitive Hashing(LSH) 局部敏感哈希 {This is the first half of discussion of a powerful technique for focusing search on things

假定 X 是一个 0-1 元素构成的布尔矩阵,则对其取反,0 变成 1,1 变为 0(True 变为 False,False 变成 True),只需要一步简单的操作: Y = (X == False)

6.12自我总结 一.numpy模块 import numpy as np约定俗称要把他变成np 1.模块官方文档地址 https://docs.scipy.org/doc/numpy/reference/?v=20190307135750 2.创建矩阵 1.np.array import numpy as np #创建一维的ndarray对象 arr = np.array([1, 2, 3]) print(arr) #[1 2 3] #创建二维的ndarray对象 arr = np.array

  题目描述:   请设计一个函数,用来判断在一个矩阵中是否存在一条包含某字符串所有字符的路径.路径可以从矩阵中的任意一个格子开始,每一步可以在矩阵中向左,向右,向上,向下移动一个格子.如果一条路径经过了矩阵中的某一个格子,则之后不能再次进入这个格子. 例如 a b c e s f c s a d e e 这样的3 X 4 矩阵中包含一条字符串"bcced"的路径,但是矩阵中不包含"abcb"路径,因为字符串的第一个字符b占据了矩阵中的第一行第二个格子之后,路径不能

前言:这几天一直都在研究模糊聚类.感觉网上的文档都没有一个详细而具体的讲解,正好今天有时间,就来聊一聊模糊聚类. 一:模糊数学 我们大家都知道计算机其实只认识两个数字0,1.我们平时写程序其实也是这样if 1 then do.永远这种模式,在这种模式中,一个元素要么属于这个集合,要么不属于这个集合,但是对我们现在介绍的模糊集来说,某个元素可能部分属于这个集合,又可能部分属于另外的集合,显然,例如,一个男人(1表示),一个女人(0表示),但是随着科学技术的发展,出现了人妖这个生物(可能0.3属于男

n,m<=20,给两个n×m布尔矩阵,每次操作可将第一个矩阵的2个相邻元素互换.输出最少操作次数使得两个矩阵完全一样. 比赛的时候想过按照二分图完美匹配的类似做法构图,不过想到边太多以及卡各种题卡得没脾气,就先放放等赛后搞了... 看题解发现有更好的构图,所以就算当时搞了也是TLE.... 先对所有格子及其上下左右连条流量为inf,费用为1的边,表示使用这条边每次是花费1个操作. 然后将第一个矩阵为1的点连S,流量为1,费用0,表示这个1可以用于满足第二个矩阵的某一个需要 第二个矩阵为1的点连T

Apriori: 其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.经典的关联规则数据挖掘算法Apriori 算法广泛应用于各种领域,通过对数据的关联性进行了分析和挖掘,挖掘出的这些信息在决策制定过程中具有重要的参考价值. Apriori算法广泛应用于商业中,应用于消费市场价格分析中,它能够很快的求出各种产品之间的价格关系和它们之间的影响.通过数据挖掘,市场商人可以瞄准目标客户,采用个人股票行市.最新信息.特殊的市场推广活动或其他一些特殊的信息手段,从而极大地减少广告预算和增

多类分类问题本质上可以分解为多个二分类问题,而解决二分类问题的方法有很多.这里我们利用Keras机器学习框架中的ANN(artificial neural network)来解决多分类问题.这里我们采用的例子是著名的UCI Machine Learning Repository中的鸢尾花数据集(iris flower dataset). 1. 编码输出便签 多类分类问题与二类分类问题类似,需要将类别变量(categorical function)的输出标签转化为数值变量.这个问题在二分类的时候直

圣诞节玩的有点嗨,差点忘记更新.祝大家昨天圣诞节快乐,再过几天元旦节快乐. 来继续学习,在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ 下新建文件夹cifar10_train,用来保存训练时的日志logs,继续在/home/your_name/TensorFlow/cifar10/ cifar10.py中输入如下代码: def train(): # global_step global_step = tf.Variable(0, name = 'global_step'

给你一个正n(<10^9)边形和m(<10)种色料,要求给正n边形顶点染色并且规定k组颜色对不能相邻, 输入保证n与mod互质,计数染色总方案数(绕图形中心旋转后相同的方案算一种)对mod取模. 问题的关键在于保证给定的颜色对不相邻,而如果我们用传统的容斥来排除不合法的染色方案在题目给定的n的规模下是不具有可操作性的. 考虑n边形的σi旋转置换,显然有循环: 0 : 0 -> i % n -> 2 *i % n ->... -> 0 1 : 1 -> (i + 1

numpy 本文主要列出numpy模块常用方法 大部分内容来源于网络,而后经过自己的一点思考和总结,如果有侵权,请联系我 我是一名初学者,有哪些地方有错误请留言,我会及时更改的 创建矩阵(采用ndarray对象) 对于python中的numpy模块,一般用其提供的ndarray对象. 创建一个ndarray对象很简单,只要将一个list作为参数即可. 例如 import numpy as np #引入numpy库 #创建一维的narray对象 a = np.array([1,2,3,4,5])

APRIORI Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法,其核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集.而且算法已经被广泛的应用到商业.网络安全等各个领域. Apriori算法   是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法.其核心是基于两阶段频集思想的递推算法.该关联规则在分类上属于单维.单层.布尔关联规则.在这里,所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集,简称频集. 算法思想 该算法的基本思想[2]  是:首先找出所有的频集,这些项集出现的频繁性至少和

NumPy数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推.在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量.比如说,二维数组相当于是一个一维数组,而这个一维数组中每个元素又是一个一维数组.所以这个一维数组就是NumPy中的轴(axes),而轴的数量——秩,就是数组的维数. 1.创建矩阵 Numpy库中的矩阵模块为ndarray对象,有很多属性:T,data, dtype,flags,flat,imag,real,size, itemsiz

题目类型:状压\(DP\) -> 矩阵乘法 绝妙然而思维难度极其大的一道好题! 传送门:>Here< 题意:有一个环形花圃,可以种两种花:0或1. 要求任意相邻的\(M\)个花中1的个数不超过\(k\)个.总共有\(N\)个花.问方案数 解题思路 非常巧妙的一道题. 先看如何拿到\(80pts\) \(N \leq 10^5\),也就是说可以\(O(n)\)带若干常数.我们发现影响当前状态的决策的仅仅就是离它最近的那\(M\)个花圃.由此可以进行状压\(DP\),\(dp[i][s]\)

1,获取矩阵行列数 Import numpyasnp #创建二维的naaray对象 a=np.array([[1,2,3,4,5],[6,7,8,9,10]]) print(a.shape)   #返回一个形状,是一个tuple print(a.shape[0])#获得行数,试想如果是多维的呢,所以你就会明白为什么是[0] print(a.shape[1])   #获得列数 2,矩阵的截取 importnumpyasnp #创建二维的naaray对象 a=np.array([[1,2,3,4,5

1.引言 图的连通性问题是图论研究的重要问题之一,在实际中有着广泛的应用.例如在通信网络的联通问题中,运输路线的规划问题等等都涉及图的连通性.因此传递闭包的计算需要一个高效率的算法,一个著名的算法就是warshall在1962年提出的WarShall算法. 2.算法描述 使用n阶布尔矩阵\(R^{(k)}(0\leq k\leq n)\)来表示有向图中任意一对节点 是否含有路径的信息.因此,可将原问题划分为如下决策阶段: \[R^{(0)},R^{(1)},\cdots,R^{(k)},\cdo

/** * * @author Zen Johnny * @date 2018年3月31日 下午8:13:09 * */ package freeTest; /* [动态规划系列:Warshall算法] 问题定义: 一个顶点有向图的传递闭包可以定义为一个n阶布尔矩阵T={t(i,j)}: 如果从第i个顶点之间存在一条有效的有向路径(即 长度大于0的有向路径), 矩阵第i行(1<=i<=n)第j列(1<=j<=n)的元素为1,否则为,t(i,j)为0 问题:计算有向图内各点传递闭包(

pandas快速入门 numpy之后让我们紧接着学习pandas.Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,后来因为其强大性以及友好性,在数据分析领域被广泛使用,下面让我们一窥究竟. 本文参考官网给出的10 Minutes to pandas 对象创建 创建Series #创建Series对象,index参数可省,默认为0~n-1的数字索引 #与numpy中的array一样,统一Series要求数据类型一致,这样可以加快处理速度 In [12]: s = pd.Series([1,2,3

一步步教你轻松学关联规则Apriori算法 (白宁超 2018年10月22日09:51:05) 摘要:先验算法(Apriori Algorithm)是关联规则学习的经典算法之一,常常应用在商业等诸多领域.本文首先介绍什么是Apriori算法,与其相关的基本术语,之后对算法原理进行多方面剖析,其中包括思路.原理.优缺点.流程步骤和应用场景.接着再通过一个实际案例进行语言描述性逐步剖析.至此,读者基本了解该算法思想和过程.紧接着我们进行实验,重点的频繁项集的生成和关联规则的生成.最后我们采用综合实例

Keras是一个用于深度学习的Python库,它包含高效的数值库Theano和TensorFlow. 本文的目的是学习如何从csv中加载数据并使其可供Keras使用,如何用神经网络建立多类分类的数据进行建模,如何使用scikit-learn评估Keras神经网络模型. 前言,对两分类和多分类的概念描述 (前言是整理别人博客的笔记https://blog.csdn.net/qq_22238533/article/details/77774223) 1,在LR(逻辑回归)中,如何进行多分类? 一般情