生存分析是对生存时间进行统计分析的一种技术,所谓生存时间,就是指从某一时间点起到所关心的事件发生的这段时间.这里的时间不一定就是钟表日历上的时间,也有可能是其他的度量单位,比如长度单位等. 生存时间有两个特点: 1.存在删失,是指由于某种原因导致生存时间没用被准确或完整的记录下来,这种情况很常见,如果不存在删失,那么生存分析和一般统计方法没用太大区别,但是一旦出现删失,就必须考虑其影响,一般统计方法将不再适用. 2.生存时间非负,且分布常常右偏,导致基于正态分布理论的常规统计方法不适用.用生存分

K近邻算法(KNN)是指一个样本如果在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.即每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法适合分类,也适合回归.KNN算法广泛应用在推荐系统.语义搜索.异常检测. KNN算法分类原理图: 图中绿色的圆点是归属在红色三角还是蓝色方块一类?如果K=5(离绿色圆点最近的5个邻居,虚线圈内),则有3个蓝色方块是绿色圆点的“最近邻居”,比例为3/5,因此绿色圆点应当划归到蓝色方块一类:如果K=3(离

题目链接 题目大意 给定a,b,c,d四个数,其中a<c,b<c,现在让你寻找一对数(x,y),满足一下条件: 1. a<x<c,b<y<d 2. (x*y)%(a*b)==0 题目思路 因为(x*y)%(a*b)==0\(\rightarrow\)x*y\(~\)=\(~\)k*a*b\(~\)=\(~\)k*k1*k2 所以我们要找的就是a,b的因子来保证a%k1\(~\)||\(~\)a%k2\(~\)||\(~\)b%k1\(~\)||\(~\)b%k2为0 而

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share  项目合作QQ:231469242 乳腺癌细胞数据,下面脚本解释了一个主成分就解释了0.98以上癌细胞方差,这和随机森林效果类似,spss和python

先贴上我对Opencv3.1中sift源码的注释吧,虽然还有很多没看懂.先从detectAndCompute看起 void SIFT_Impl::detectAndCompute(InputArray _image, InputArray _mask, std::vector<KeyPoint>& keypoints, OutputArray _descriptors, bool useProvidedKeypoints) { , actualNOctaves = , actualNL

A - Rewards 水题,把a累加,然后向上取整(double)a/5,把b累加,然后向上取整(double)b/10,然后判断a+b是不是大于n即可 #include <iostream> #include <vector> #include <algorithm> #include <cmath> using namespace std; int main(){ double a1,a2,a3; double b1,b2,b3; int n; cin

1.变量变换        as.array(x),as.data.frame(x),as.numeric(x),as.logical(x),as.complex(x),as.character(x),...转换变量类型:使用如下命令可得到全部列表,methods(as)        factor():将一个向量转化为一个因子2.变量信息        is.na(x),is.null(x),is.array(x),is.data.frame(x),is.numeric(x),is.compl

转自:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8198352 在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gauss

Diophantus of Alexandria Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others)Total Submission(s): 2269    Accepted Submission(s): 851 Problem Description Diophantus of Alexandria was an egypt mathematician living in Ale

聚类(1)——混合高斯模型 Gaussian Mixture Model http://blog.csdn.net/jwh_bupt/article/details/7663885 聚类系列: 聚类(序)----监督学习与无监督学习 聚类(1)----混合高斯模型 Gaussian Mixture Model 聚类(2)----层次聚类 Hierarchical Clustering 聚类(3)----谱聚类 Spectral Clustering -----------------------

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了详细说明.本文主要针对如何用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成,每个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率密度函

链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4609 题意: 给定 N 个正整数, 表示 N 条线段的长度, 问任取 3 条, 可以构成三角形的概率为多少~ 数据范围: N<=10^5 ~~ 思路:设三边分别为 x, y, z (x<=y<=z) 枚举 z ,统计 x+y 大于 z 的数目 . 比赛时能想到的只有 O(n^2) 的算法,无力 AC~ 赛后才知道有种东西叫 FFT ~ 以下为官方解题报告: /* 记录 A_i 为长度为 i 的

传送门:BestCoder Round #88 分析: A题统计字符串中连续字串全为q的个数,预处理以下或加个cnt就好了: 代码: #include <cstdio> #include <cstring> #include <cstdlib> #include <ctime> #include <cmath> #include <iostream> #include <algorithm> #include <st

Synopsys逻辑工艺库(DC综合) 逻辑库包括仅与综合过程有关的信息且通过DC用于设计的综合和优化. 这一信息包括引脚到引脚的时序.面积.引脚类型和功耗以及其他DC需要的必须数据. 逻辑库是一个文本(通常扩展名".lib"),通过使用Library Compiler(LC)编译生成带有扩展名名".db"的二进制文件. 以SMIC的逻辑综合库为例:库文件下载地址 逻辑库基础 逻辑库包括一下信息: 库类 库级属性 环境描述 单元描述 库类 库类语句指定库名,接着是一

A:Rewards: 题目链接:http://codeforces.com/problemset/problem/448/A 题意:Bizon有a1个一等奖奖杯,a2个二等奖奖杯,a3个三等奖奖杯,b1个一等奖奖牌,b2个二等奖奖牌,b3个三等奖奖牌,和一个有n个架子的橱柜.如今Bizon想把这些奖牌和奖杯放在橱柜里,可是要遵循以下的规则:一个架子上不能同一时候放奖杯和奖牌:一个架子上的奖杯数量不能超过5个.奖牌数量不能超过10个. 问能不能把这些奖杯和奖牌所有放进去. 分析:依照贪心原则.一个

在聚类算法K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut一文中我们给出了GMM算法的基本模型与似然函数,在EM算法原理中对EM算法的实现与收敛性证明进行了具体说明. 本文主要针对怎样用EM算法在混合高斯模型下进行聚类进行代码上的分析说明. 1. GMM模型: 每一个 GMM 由 K 个 Gaussian 分布组成.每一个 Gaussian 称为一个"Component",这些 Component 线性加成在一起就组成了 GMM 的概率

题目链接:hdu 4944 FSF's game 题目大意:给定N,能够用不大于N的长a和宽b.组成N∗(N−1)2种不同的矩形,对于每一个矩形a∗b要计算它的值,K为矩形a,b能够拆分成若干个K∗K的正方形.∑a∗bgcd(a/k,b/k),输出全部矩形值的和. 解题思路:如果有边a和b.那么k肯定即使a的因子也是b的因子. 定义f(n)为矩形最长边等于n的情况下全部矩形值的和.那么f(n)=val(1∗n)+val(2∗n)+⋯+val(n∗n),枚举n的因子作为k,如今如果有因子k,使得n

题目:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4542 小明系列故事--未知剩余系 Time Limit: 500/200 MS (Java/Others)    Memory Limit: 65535/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 889    Accepted Submission(s): 207 Problem Description "今有物不知其数,三三数之有二,五五数之有三,七七数之有

原文请戳:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/8170687 聚类算法是ML中一个重要分支,一般采用unsupervised learning进行学习,本文根据常见聚类算法分类讲解K-Means, K-Medoids, GMM, Spectral clustering,Ncut五个算法在聚类中的应用. Clustering Algorithms分类 1. Partitioning approach: 建立数据的不同分割,然后用相同标准

假设有一堆数据点,它是由两个线性模型产生的.公式如下: 模型参数为a,b,n:a为线性权值或斜率,b为常数偏置量,n为误差或者噪声. 一方面,假如我们被告知这两个模型的参数,则我们可以计算出损失. 对于第i个数据点,第k个模型会预测它的结果 则,与真实结果的差或者损失记为: 目标是最小化这个误差. 但是仍然不知道具体哪些数据由对应的哪个模型产生的. 另一方面,假设我们被告知这些数据对应具体哪个模型,则问题简化为求解约束条件下的线性方程解 (实际上可以计算出最小均分误差下的解,^-^). 这两个假

第一次学FFT，先膜拜一下法法塔大神ORZ 关于FFT的话，有一篇博文特别赞http://z55250825.blog.163.com/blog/static/150230809201431274653644/ 他后面还有关于高精度和jsoi2014 力的题解写的特别好 其次算导讲的真的不错 不过这篇博文讲得更算导差不多了ORZ 直接上代码吧 尼玛重载运算符老写错QAQ 好吧突然发现以前有一点错误，然后插了别人的代码来check，后来自己的就没了= = sorry CODE： #include<