离散化第10页

树状数组求逆序对

特殊的离散化处理特殊的离散化处理特殊的离散化处理按照给定数组的大小关系求出它的索引数组即索引数组中的val值是原数组第key大的数字所在的下标#include#include#includeusingnamespacestd

向夕阳Salute·2023-04-07 05:02

蓝桥杯万字攻略：算法模板大放送！-c++

文章目录前言主要内容由数据范围反推算法复杂度以及算法内容基础算法快速排序算法模板归并排序算法模板整数二分算法模板浮点数二分算法模板高精度加法高精度减法高精度乘低精度高精度除以低精度一维前缀和二维前缀和一维差分二维差分位运算双指针算法离散化区间合并数据结构单链表双链表栈队列单调栈单调队列

编程启航·2023-04-07 02:25

初识线段树

而未优化的空间复杂度为2N，实际应用时一般还要开4N的数组以免越界，因此有时需要离散化让空间压缩。题目一：现在有100000个正整数，编号从1到100000。现给定一个区间[L,R]。求得区间L

Hayaizo·2023-04-06 11:26

(转)逻辑回归中常用的概念： WOE、IV详解

要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理/离散化处理（等宽切割，等高切割，或者利

达微·2023-04-06 06:11

8.14 类模板--pair基本操作与应用

目录一、类模板二、pair2.1pair与自定义的struct2.2pair的基本操作2.3pair应用2.3.1pair实现离散化2.3.2Dijkstra2.3.2pair与map一、类模板类模板（

狮院的万事通小姐·2023-04-06 02:23

我的PID学习历程---PID位置式和增量式

KP，KI，KD三个参数的作用三、PID算法的离散化1、什么是位置式PID？2、位置式PID实现3、什么是增量式PID？

藕粉-·2023-04-05 10:02

【推荐算法】CTR中embedding层的学习和训练

对连续值的处理方式是把所有的连续值输入到一个神经网络，然后通过神经网络把它压缩到一个embedding维度大小的一个向量上，然后将Embedding和其他离散特征EmbeddingConcat起来，再做后面根据它的模型去做不同的计算；同时离散化

山顶夕景·2023-04-05 00:27

【算法基础】(一)基础算法 --- 离散化

✨个人主页：bitme✨当前专栏：算法基础专栏简介：该专栏主要更新一些基础算法题，有参加蓝桥杯等算法题竞赛或者正在刷题的铁汁们可以关注一下，互相监督打卡学习区间和假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。现在，我们首先进行n次操作，每次操作将某一位置x上的数加c。接下来，进行m次询问，每个询问包含两个整数l和r，你需要求出在区间[l,r]之间的所有数的和。输入格式：第一行包含两个整数n和

bit me·2023-04-04 22:28

离散化介绍

一、前言离散化是程序设计中一个常用的技巧，它可以有效的降低时间复杂度。其基本思想就是在众多可能的情况中，只考虑需要用的值。离散化可以改进一个低效的算法，甚至实现根本不可能实现的算法。

笑看江湖路6·2023-04-04 07:57

题解，java(6)

E-Mayor'sposters线段树引入：离散化将l,r储存在一个数组，排序去重，以l,r为导引在数组寻找值的位置，也就是映射思路：线段树+离散化离散化时需要进行Hash[cnt++]=e[i].ri

炒饭加蛋挞·2023-04-03 20:48

数据挖掘(2.4)--数据归约和变换

目录1.数据归约1.1数据立方体聚合1.2特征选择1.3数据压缩1.4其他数据归约方法回归分析直方图聚类简单随机采样（SAS）2.数据离散化2.1基于信息增益的离散化2.2基于卡方检验的离散化2.3基于自然分区的离散化

码银·2023-04-02 17:17

算法竞赛进阶指南基本算法 0x05 排序

离散化可以把a数组排序并去掉重复的值，得到有序数组b，在b数组的下标i与数值b[i]之间建立映射关系；若要查询整数a[j](j≤nj\leqnj≤n)被哪个1～m之间的整数代替，只需在b数组中二分查找a

5pace·2023-04-01 21:43

数据分析的核心算法有哪些？

整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题4、图论算法5、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法6、最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法7、网格算法和穷举法8、一些连续离散化方法

偶数科技·2023-04-01 19:50

油漆面积 (扫描线：线段树魔改(非离散化))

ACwing:1228.油漆面积扫描线：对于扫描线，我们可以将线段树改进成真的线段树，进行操作，这样即可避免离散化，还可以避免在找区间的时候找到单点，这样就会很容易了，所以我们可以对线段树进行一波改进例如数据

_YangZiJiang_·2023-04-01 15:38

蓝桥杯油漆面积（线段树+扫描线）

intx,y1,y2;intk;//边的权值，左边为+1右边为-1}seg[N*2];//线段数量是矩形的2倍boolcmp(segmenta,segmentb){returna.xys;//y轴坐标离散化

林十六要努力·2023-04-01 14:32

常用算法模板——汇总

排序快速排序算法模板归并排序算法模板1.2二分整数二分算法模板浮点数二分算法模板1.3高精度高精度加法高精度减法高精度乘低精度高精度除以低精度1.4前缀和与差分一维前缀和二维前缀和一维差分二维差分1.5双指针算法1.6位运算1.7离散化

Jm呀·2023-03-31 14:15

变分系列 Deep Variational Instance Segmentation 论文阅读笔记

乄洛尘·2023-03-31 04:22

图片处理-opencv-13.图像量化处理

图像量化处理图像通常是自然界景物的客观反映，并以照片形式或视频记录的介质连续保存，获取图像的目标是从感知的数据中产生数字图像，因此需要把连续的图像数据离散化，转换为数字化图像，其工作主要包括两方面——量化和采样

lk311·2023-03-31 00:28

【刷题】算法基础刷题清单

目录一、基础算法1、排序2、二分查找3、高精度4、前缀和与差分5、双指针算法6、位运算7、离散化8、区间合并9、RMQ二、动态规划1、线性DP2、背包问题3、状态机模型4、状态压缩DP5、区间DP6、树形

seth25·2023-03-30 23:32

Python数据分析-数据预处理

Miracle Fan·2023-03-30 10:15

Pandas第三部分Day5练习题

（6）数据离散化，按照价格将酒店分为3个等级,0-5

听风倾雨·2023-03-30 10:05

【基础算法】1-8：离散化与区间合并

离散化与区间合并OVERVIEW离散化与区间合并1.离散化模板2.离散化练习（1）AcWing802.区间和（2）Unique函数实现：3.区间合并模板4.区间合并练习（1）AcWing803.区间合并

hello world 999·2023-03-29 22:04

Pandas分箱离散化方法：qcut()和cut()的用法

1.qcut()方法qcut()函数中的参数主要包括以下几个：参数名作用X只接收1维矩阵或Series.q整数或list-likeof整型。当q为整数时，代表分箱数。labels接收array型或False型数据，默认取值为None.这个参数需要和retbins参数一起使用。当labels=False时，只返回分箱的索引。当labels为array时，其长度要和bins的个数相等。retbins布

Sun_Sherry·2023-03-29 19:35

python中cut函数_pandas.cut函数说明

1，功能:将数据进行离散化pandas.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False)

weixin_39578674·2023-03-29 19:16

pandas cut函数

将数据进行离散化、将连续变量进行分段汇总pd.cut(x,bins,right=True,labels=None,retbins=False,precision=3,include_lowest=False

sxjjxc·2023-03-29 19:07

利用matlab：非线性微分方程离散化转差分方程（附代码）

关键字：机理模型、泰勒展开、传递函数、Z变换、连续系统离散化1.选定CFR(ContinuousFermentationReactor)的机理模型作为实例对象为生物浓度，作为输出；为稀释率，作为输入。

该_大白·2023-03-29 17:39

特征处理总结

目录1.特征类别2.数值特征2.1稠密向量2.1数据离散化2.1.1等距分桶2.1.2等频分桶3.类别特征3.1单值类别特征3.1.1one-hot编码3.1.2标签编码LabelEncoder3.2多值类别特征

识醉沉香·2023-03-28 20:19

OpenCV图像模糊：高斯滤波、双边滤波

一种是离散化窗口滑窗卷积，另一种方法是通过傅里叶变化。离散化窗口划船卷积时主要利用的是高斯核，高斯核的大小为奇数，因为高斯卷积会在其覆盖区域的中心输出结果。

℉AVE·2023-03-27 09:21

【数据分析与挖掘】数据预处理

目录概述一、数据清洗1.1缺失值处理1.1.1拉格朗日插值法1.1.2牛顿插值法1.2异常值处理二、数据集成2.1实体识别2.2冗余属性识别三、数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.3连续属性离散化

mossloo·2023-03-27 09:18

一般哈希思想与模板代码

与离散化思想类似，当我们要对若干复杂信息进行统计时，可以用Hash函数把这些复杂信息映射到一个容易维护的值域内。因为值域变简单、范围变小有可能造成两个不同的

Alkali！·2023-03-27 08:44

线段树---初体验

以后有时间再更深入了解下;总体感悟:线段树解决问题像是dp思想的一种延伸,用更高效的数据结构存储中间结果,便于更新和查询;情况一:区间更新,区间查询题:####850.矩形面积II/***采用从底向上线性扫描;*线性扫描+离散化

桂老七·2023-03-26 02:34

【数据分析】数据预处理—最小-最大规范化、z-score规范化、小数定标规范化

z-score规范化小数定标规范化小结数据预处理数据变换数据变换的目的是将数据转换成适合分析建模的形式前提条件：尽量不改变原始数据的规律数据规范化最小-最大规范化z-score规范化小数定标规范化数据离散化非监督离散化监督离散化数据规范化数据规范化目的

之墨_·2023-03-24 19:27

【数据分析】数据预处理—数据离散化、信息熵

【数据分析】数据预处理—数据离散化数据离散化非监督离散化有监督离散化信息熵熵与数据离散化基于熵的离散化数据离散化数据离散化连续数据过于细致，数据之间的关系难以分析划分为离散化的区间，发现数据之间的关联，

之墨_·2023-03-24 19:27

Android直播从入门到精通（2）：PCM数据采集与处理

声音的模拟数字转换声波从模拟信号转化为数字信号，要经过采样、量化、编码三个步骤采样采样就是在时间轴上对信号离散化，如下图所示image人耳只能听到频率20Hz～20kHz的声音，根据耐奎斯特采样理论，采样频率必须是信号最高频率的两倍

安然_42c2·2023-03-23 08:02

Kaggle实战入门：泰坦尼克号生还预测（进阶版）

1.加载数据由于针对训练数据集、测试数据集均要做空值填充、编码转换、离散化、归一化等处理，因此可以加载训练数据集、测试数据集对其统一进行处理。tra

机器学习Zero·2023-03-22 07:21

软件行业的最后十年【ChatGPT】

预测被离散化为5个阶段，总体轨迹趋向于完全接管。但首先，一个简短的前言。推荐：用NSDT场景设计器快速搭建3D场景。

新缸中之脑·2023-03-20 13:22

（1）sparkstreaming结合sparksql读取socket实时数据流

SparkStreaming是构建在SparkCore的RDD基础之上的，与此同时SparkStreaming引入了一个新的概念：DStream（DiscretizedStream，离散化数据流)，表示连续不断的数据流

NBI大数据可视化分析·2023-03-18 15:01

数据挖掘2.3——数据预处理知识点整理

数据挖掘2.3——数据预处理知识点整理1.数据质量2.数据预处理方法2.1数据清洗2.2数据集成1.模式集成2.实体识别问题3.数据冲突检测2.3数据规约1.降维2.降数据3.数据压缩2.4数据转换和离散化

是Yu欸·2023-03-18 07:13

数据挖掘实战—餐饮行业的数据挖掘之数据预处理

牛顿差值法2.异常值的处理二、数据集成1.实体识别2.冗余属性识别3.数据变换3.1简单函数变换3.2规范化3.2.1最小-最大规范化3.2.2零-均值规范化（标准化）3.2.3小数定标规范化3.3连续属性离散化

哎呦-_-不错·2023-03-18 07:41

【建议收藏】机器学习数据预处理（三）——数据分桶及数据标准化（内附代码）

数据分桶️数据分桶的原因离散化连续特征，例如将不同年龄段的人分成不同的类别。是否使用特征离散化，其实是使用“海量离散特征+简单模型”，还是“少量连续特征+复杂模型”的问题。

生鱼同学·2023-03-18 07:39

数据挖掘04-不同数据类型的特征处理

数据挖掘04-不同数据类型的特征处理一、特征与目标的概念二、数值型特征处理2.1归一化2.2离散化2.3.1离散化的两种方式2.3.2两种方式对比2.3特征缩放2.4特征标准化三、类别型特征处理3.1标签编码

SeafyLiang·2023-03-18 07:00

【算法模板】离散化

目录一、模板二、例题三、代码一、模板有许多数分布在数轴上，数的取值范围很广，但是这些数的个数相对来说不是很多，要求对数轴上某个区间上的数进行求和等操作，可使用离散化模版，将数值映射到下标。

鲑鱼弥勒·2023-03-17 20:01

KNN的核心算法kd-tree和ball-tree

分类模型和回归模型本质一样，分类模型是将回归模型的输出离散化。一般来讲：回归问题是对真实值的定量逼近预测，通

吴智深·2023-03-17 05:18

哈希学习

学长让我做这个东西，简单查了一下第一步：先对原空间的样本进行降维,得到1个低维空间的实数向量表示第二步：对得到的实数向量进行量化(即离散化)得到二进制哈希码，可以对每一维二分或者四分然后这两步结合在一起通过机器学习的方法来计算看起来也许不是很难

lby2013·2023-03-16 22:34

【数据挖掘】数据变换与离散化讲解与实战（超详细附源码）

数据离散化是一种数据变换的形式一、数据变换的策略1.光滑数据光滑用于去掉数据中的噪声。

showswoller·2023-03-16 20:07

谈谈 WOE和IV

要对一个变量进行WOE编码，需要首先把这个变量进行分组处理（也叫离散化、分箱等等，说的都是一个意思）。

Bigvan·2023-03-16 07:26

python如何求解微分方程_用Python数值求解偏微分方程

数值求解微分方程的基本思路是先把时间和空间离散化，然后将微分化为差分，建立递推关系，然后利用计算机强

weixin_39953481·2023-03-15 08:26

【Python偏微分方程】

数值求解PDE的大多数技术都基于将PDE问题中的每个因变量离散化的思想，从而将微分问题变换为代数形式。将PDE转化为代数

2345VOR·2023-03-15 08:53

数据分析之Pandas（2）

Pandas3.3Pandas进阶3.3.1数据重塑和轴向旋转（1）层次化索引Series的层次化索引DataFrame的层次化索引层次化——电影数据示列（2）数据旋转3.3.2数据分组、分组运算3.3.3离散化处理

Maverick_曲流觞·2023-03-15 08:41

粒子群优化算法(PSO)之基于离散化的特征选择(FS)（一）

前言：在机器学习中，离散化(Discretization)和特征选择(FeatureSelection,FS)是预处理数据的重要技术，提高了算法在高维数据上的性能。

人工智能遇见磐创·2023-03-14 14:43

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