离散化

Mayor's posters（线段树+离散化+lazy）

Mayor'sposters（线段树+离散化+lazy）题目大意：在墙上贴海报，然后很多海报，一层又一层，问你最后可以看到多少张海报。
Angle_yin·2020-02-08 08:00

你的课人工智能培训班讲师盘点智能规划领域的难点及前景

你的课人工智能培训班讲师分析得知，目前人工智能应用于自由行行程规划主要的困难是：你的课人工智能培训班1.海量碎片化数据：除了数据获取难度本身，自由行相关的「吃住行游购娱」动辄上亿级别的数据最大的特征就是高度的碎片化、离散化
你的课张立·2020-02-07 20:27

数据清洗之数据预处理 重复值 缺失值 异常值 数据离散化

数据清洗之数据预处理摩托车的销售情况数据Condition：摩托车新旧情况（new：新的和used：使用过的）Condition_Desc：对当前状况的描述Price：价格Location：发获地址Model_Year：购买年份Mileage：里程Exterior_Color：车的颜色Make：制造商（牌子）Warranty：保修Model：类型Sub_Model：车辆类型Type：种类Vehic
星涅爱别离·2020-02-06 21:00

luogu P2412 【查单词】

这题我首先想到把字符串离散化成区间[1,n][1,n]的整数，然后放进线段树里做区间最值就好了。
Lates·2020-02-06 21:00

Codeforces 1295F Good Contest

\((2\leqn\leq50)\)将区间离散化，表示成若干个不相交的区间和。
Embiid·2020-02-06 19:00

特征工程

准确率特征获取方案获取方式系统或日志里的数据需要网上爬取的数据存储方式文本格式、CSV格式、关系表、键值对数据库的选择：关系数据库（MySql，Oracle），Nosql数据库（mongoDB，Redis）特征处理数据清洗异常处理数据采样预处理单个特征归一化离散化
MasterVan·2020-02-05 16:08

HDU5792 World is Exploding(树状数组+容斥原理)

根据对题目的观察，我们可以发现本题其实可以抽象成正序对和逆序对的个数的题目这就能让我们联想到使用树状数组来解决问题另外本题需要离散化，因为数据过大。
Isomorphic·2020-02-04 15:00

C4.5

ID3算法存在的不足,在C4.5里面有了改进不能处理连续特征的问题C4.5的思路是将连续特征离散化.比如m个样本,特征A有m个连续的值,取两个样本值的中位数,这样一共可以得到m-1个划分点,对每个划分点计算信息增益
zhouycoriginal·2020-02-04 15:10

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

1、特征构建为了提升线性分类器的效果，一般使用两种方式对特征进行转换：对于连续型特征，一般先分箱离散化，每个区间作为一个单独的特征。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-03 16:02

算法进阶

（离散化）从左往右动态维护一个数组\(B_i\),表示扫描到当前位置有多少个数的大小正好是\(i\)从左往右扫描每个数,对于\(A_i\),累加\(B_{A_i+1}
Sweetness·2020-02-02 22:00

为什么LR适用于离散型特征？

LR一般需要连续特征离散化原因：离散特征的增加和减少都很容易，易于模型快速迭代；稀疏向量内积乘法速廈快，计算结果方便存储，容易扩展；离散化的特征对异常数据有很强的鲁棒性(比如年龄为300异常值可归为年龄
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-02 08:12

Python数据挖掘017-中医证型关联规则

如下：image.png1.1数据变换主要采用属性构造和数据离散化两种方法来处理。首先
科技老丁哥·2020-02-02 02:32

洛谷P1533 可怜的狗狗题解

本题可以使用权值线段树+离散化+二分解答首先观察题目，题目要求i-j区间之内的第k大的树所以我们可以用权值线段树，但是权值线段树只能在查找全局最大值，本题要求i-j区间的最大值所以我们考虑使用莫队算法，
Isomorphic·2020-02-01 19:00

Mayor's posters (线段树+离散化)

Mayor'spostersDescriptionThecitizensofBytetown,AB,couldnotstandthatthecandidatesinthemayoralelectioncampaignhavebeenplacingtheirelectoralpostersatallplacesattheirwhim.Thecitycouncilhasfinallydecidedto
whitabbit·2020-01-31 16:00

Mayor's posters (线段树+离散化)

Mayor'spostersDescriptionThecitizensofBytetown,AB,couldnotstandthatthecandidatesinthemayoralelectioncampaignhavebeenplacingtheirelectoralpostersatallplacesattheirwhim.Thecitycouncilhasfinallydecidedto
whitabbit·2020-01-31 16:00

算法学习——离散化（整数离散化）

百度百科解释：离散化，把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据相对大小的条件下，对数据进行相应的缩小。
FLydoggie·2020-01-30 01:00

寒假数据结构训练计划(持续更新)

AcWing247线段树+扫描线Codeforces617E.XORandFavoriteNumber（莫队算法）P1494[国家集训队]小Z的袜子题解洛谷P1533可怜的狗狗题解(莫队算法+离散化+权值线段树
Isomorphic·2020-01-24 10:00

牛客网在线编程_特征提取

二元组用个pair或者hash一下然后用map离散化，然后反过来转化为每个特征对应出现的帧的下标值，得到这样一个邻接表，然后对于每个特征，就是要求出对应vector数组里最长连续加1上升子序列长度，简单的
Keane1998·2020-01-21 16:00

「POJ3613」Cow Relays

「POJ3613」CowRelays传送门就一个思想:\(N\)遍\(\text{Floyd}\)求出经过\(N\)个点的最短路看一眼数据范围,想到离散化+矩阵快速幂代码:#include#include
Sangber·2020-01-14 08:00

监督学习算法

处理连续数据数值问题的另一种常用技术是通过离散化连续数
三江渔者·2020-01-06 16:41

《数字图像处理与分析》学习笔记 1

数字图像处理及其特点】1.图像与数字图像图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界的重要来源凡是人类视觉上能感收到的信息图像分为两大类：•模拟图像，包括光学图像、照相图像、电视图像等•数字图像，将连续的模拟图像经过离散化处理后变成计算机能够辨识的点阵图像
刘必王A6·2020-01-05 07:36

基于R语言的卡方分箱

在做风控策略分析时，我们经常要对某个变量进行离散化，查看不同阶段的好坏用户分布情况，好的离散化方法可以让我们找到比较好的策略分界点。
鸣人吃土豆·2020-01-05 04:28

十大机器学习算法的优缺点

C4.5算法C4.5算法的核心思想是ID3算法，是ID3算法的改进：用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益来选择属性时变相选择取值多的属性的不足；在树的构造过程中进行剪枝；能处理非离散化数据；能处理不完整数据
Ten_Minutes·2020-01-05 01:45

Spark Streaming

和Spark基于RDD的概念很相似，SparkStreaming使用离散化流(discretizedstream)作为抽象表示，叫作DStream。DStream是随时间推移而收到的数据的序列。
raincoffee·2020-01-04 21:04

调研linux库alsa

一．声音参数基本概念：声音是连续模拟量，计算机将它离散化之后用数字表示，就有了以下几个名词术语。
cs1001·2020-01-04 04:20

离散化

离散化指把连续型数据切分为若干“段”，也称bin，是数据分析中常用的手段。切分的原则有等距，等频，优化，或根据数据特点而定。在营销数据挖掘中，离散化得到普遍采用。究其原因，有这样几点：①算法需要。
remychan·2020-01-03 00:19

ALSA库

一．声音参数基本概念：声音是连续模拟量，计算机将它离散化之后用数字表示，就有了以下几个名词术语。
cs1001·2020-01-01 02:04

项目简介

同时也需要统计15分支内的异常ip信息.下面就来介绍下什么是sparkstreaming吧.sparkstreaming以下是摘抄自>的原文:和spark基于RDD的概念很相似,sparkstreaming使用离散化流
PigPIgAutumn·2019-12-31 00:00

【转】特征工程-连续特征离散化达到更好的效果,特征选择的工程方法

连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？
jlinleung·2019-12-30 01:50

建模之三快速傅里叶变换

在数字电路的传输中，为了避免信号干扰，需要把一个连续信号x（t）先通过取样，离散化为一列数字脉冲信号x（0），x（1），…，然后再通过编码送到传输电路中。
非问·2019-12-29 11:23

机器学习 Day 11 | 决策树案例实现（1）

特征：1.不浮出水面是否可以生存2.是否有脚蹼开发流程收集数据：可以使用任何方法准备数据：树构造算法（这里使用的是ID3算法，因此数值型数据必须离散化。）分析数据：可以使用任何方法，
raphah·2019-12-29 10:10

3-3节 决策树|选择最好的数据集划分方式|机器学习实战-学习笔记

特征：1.不浮出水面是否可以生存2.是否有脚蹼开发流程：收集数据：可以使用任何方法准备数据：树构造算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化分析数据：可
durian221783310·2019-12-28 17:01

Hadoop生态架构之Spark Streaming

Streaming定位是Spark体系内的流式处理框架（和Storm对比）2、和Storm对比Storm：数据像水流一样，最基本的单位是tuple——毫秒级Streaming：把水状的数据，按照时间进行离散化处理
勇于自信·2019-12-28 07:19

机器学习-数据预处理

数据立方体，文件（3）数据变换：规范化（消除冗余属性）和聚集（数据汇总），将数据从一个较大的子空间投影到一个较小的子空间（4）数据归约：得到数据集的压缩表示，量小，但可以得到相近或相同的结果（5）数据离散化
文哥的学习日记·2019-12-28 01:51

【题解】PKUWC2018简要题解

1号点权值第i小的可能性的权值是\(V_i\)，它的概率为，求：\[\sumiV_iD_i^2\]\(n\le3e5\)先离散化一下所有叶
谁是鸽王·2019-12-26 15:00

决策树分类鸢尾花数据集python实现

特征值离散化的思路：既然最终的分类是分成三种，那我猜测每个特征的取值也可以分成三个区间，那也就是求两个分割值。求分割值用双层for循环找使得信息熵最小的下标i和j。
小太阳花儿·2019-12-23 23:04

Mysql优化思路

对于该问题只需将缓存的失效时间处理成不要相近时间同时失效，失效时间尽量离散化，或
有虫子啊·2019-12-23 21:00

Mysql优化思路

对于该问题只需将缓存的失效时间处理成不要相近时间同时失效，失效时间尽量离散化，或
有虫子啊·2019-12-23 21:00

iOS音频能力提升——PCM基础

为了使得计算机具备音频的能力，必须支持连续音频信号的离散化描述，而PCM具备这个能力。正文PCM脉冲编码调制(PulseCodeModula
落影loyinglin·2019-12-23 02:16

离散化

离散化：如果数据范围很大，但是分布稀疏，可以考虑离散化做题，就是将在一个大范围里面把所有用到的数据映射到一个小范围里面比如下面的这个题eg求区间和：假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。
青春无悔，我在路上·2019-12-22 10:00

因子变换

个股分类的方法实际是将连续函数离散化，放松了对模型的限制，只要满足
勾陈一_2255·2019-12-21 23:55

连续特征离散化达到更好的效果,特征选择的工程方法

http://www.zhihu.com/question/31989952连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？
MapleLeaff·2019-12-21 13:08

POJ2182题解——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。2.
Warframe-Gauss·2019-12-20 19:00

python3.6 pandas 数据规整-如何合并数据集，转换数据，检测和过滤异常值，排列和随机抽样，计算指标/哑变量

1.1.2.多对多合并1.1.3.索引上的合并1.1.4.轴向连接1.1.5.合并重叠数据重塑和轴向旋转数据转换3.1.移除重复项3.2.利用函数或映射进行数据转换3.4.替换值3.5.重命名轴索引3.6.离散化和面元划分
LeeMin_Z·2019-12-20 19:12

迈向连续的疆域

离散化究竟会不会造成关键信息的损失？这个问题可以通过假设能够处理连续实值输入的计算模型中找到答案。处理离散输入的标准计算模型是图灵机，不失一般性，我们设其输入/输出皆为自然数。
十酒三·2019-12-17 23:24

链家数据分析一--数据离散化处理

关于学习日月光华老师的《Python数据分析从入门到机器学习》，通过写该文来巩固数据分析中使用的知识点。主要是针对链家的数据进行各个不同方向的分析，本文是第一篇,针对数据中各个房源成交单价的分析。准备工具：Anaconda、juyternotebook类库：numpy、pandas、matplotlib分析及代码实现想要进行数据分析，首先肯定是要读入整个的数据，由于整个数据有有个.csv文件,如下
s_nash·2019-12-17 13:39

特征工程属性选择

当特征值都是离散型变量的时候这种方法才能用，如果是连续型变量，就需要将连续变量离散化
AsdilFibrizo·2019-12-16 17:42

创新产品的需求分析：未来的图书会是什么样子？

根据用户需求信息具有模糊语义、缺失信息、冗余信息的特点，首先采用模糊集对模糊语义信息做量化处理，再利用模糊集中的隶属度将其离散化；然后，采用粗糙集对需求信息做粒化处理以补全缺失信息，再利用其属性约简消除需求信息中的冗余信息
wzzgeorge·2019-12-15 19:00

元胞自动机实现生命游戏

元胞自动机（CA）是一种新的研究复杂系统的模型，主要将连续系统离散化，方便研究具有相互作用系统的动力学及其时空演化过程。如雪花以及湍流等复杂现象的形成过程。
下水道潜水员·2019-12-14 08:02

spss学习3--数据合并、分组

步骤：数据+合并文件+添加个案+浏览数据+打开+继续+添加个案3.4数据分组根据分析目的价格数值型数据进行灯具或者费灯具分组(数据离散化，
Joypang·2019-12-14 04:13
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