inx 第3页

机器学习之K-近邻算法

importoperator;defclassfy(inx,dataset,lable,k):datasetsize=dataset.shape[0];diffmat=tile(inx,(datasize

放学小卖部见0·2020-09-12 23:57

vcpkg——微软开源的c/c++第三方库集成管理工具

在*inx中，我们有各发行版集成的包管理软件，如apt、yum等，使用它们可便捷的安装/卸载/升级第三方库。但是在Windows中并没有一个统一的(大多数人使用)集成管理工具。

灵魂制造者·2020-09-11 19:34

python for 循环一个 list 获取index

例如forinx,valinenumerate(['uyy','dfdf']):print(inx)print(val)结果是0uyy1dfdf

hqtc123·2020-09-11 08:31

《SQL入门经典》学习笔记

第一部分SQL概念综述第1章欢迎来到SQL世界1.4.1表命名标准表的名称以_TBL作为后缀，表的索引以_INX为后缀1.4.3表的构成字段是表里的一列，记录是表里的一行第二部分建立数据库第2章定义数据结构

jiangtaozy·2020-09-11 01:48

k-nearest neighbors[k-邻近法]

0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labelsgroup,labels=createDataSet()#print(group,labels)'''inX

Bigshow末日快乐·2020-09-10 22:52

感知机算法-原始形式

独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>一、感知机算法-原始形式算法描述：输入:数据集$T={(x_{1},y_{1}),(x_{2},y_{2}),..,(x_{n},y_{n})}$，其中$x_{i}\inX

weixin_33853827·2020-08-26 15:47

【leetcode】493. Reverse Pairs

而后遍历nums数组的每个元素i，通过二分查找的方法在newlist中找到值比i小的元素中下标最大的那个(记为inx)，那么符合条件i元素的reverseparis就是inx，累计所有的inx即可得到结果

weixin_33884611·2020-08-25 05:09

python删除list元素小结

问题#Deleteelementsfromalistdefremove_list(li,drop_list):foriinli:inx=li.index(i)ifiindrop_list:delli[inx

IceelfLuo·2020-08-24 12:03

python 中判断input函数输入是否为空

eval(input("请输入1个数"))print(x)请输入1个数Traceback(mostrecentcalllast):File"D:/Python/day2/input.py",line2,inx

IT_BULL·2020-08-23 09:45

01背包（要求恰好装满）

把dp[i][0]都看作是装满的，初始化为0，其他的都是-INX_MAX（足够小就行）；一维数组就是初始化dp[0]=0,其他为负值就可以了。然后按照01背包不一定完全装满的情况去做就行了。

Soar-·2020-08-23 07:59

Pandas筛选包含特定字符的列

问题提出：比如有一个三百多列的数据集，想要快速找到包含xxx的列，这里有三种方法if判断+列表解析式[xforxindf.columnsif'xxx'inx]str.contain()+列表解析式[xforxindf.columns

lightis_tian·2020-08-22 11:18

机器学习——决策树和随机森林

机器学习——决策树和随机森林决策树信息熵决策树决策树的结构、本地保存随机森林决策树信息熵公式：H(X)=−∑x∈XP(x)logP(x)H(X)=-\sum_{x\inX}P(x)logP(x)H(X)

yujie12345678·2020-08-22 04:42

「WC2020」有根树（轻重链剖分）

设剩下的www为集合XXX考虑一个调整的过程：如果∣S∣max⁡w∈Xw|S|\gt\max_{w\inX}w∣S∣>maxw∈Xw并且min⁡w∈Sw≤max⁡w∈Xw\min_{w\inS}w\leq

Freopen·2020-08-21 01:02

深度学习系列八：支持向量机

从线性回归出发本系列开篇讲过了线性规划，原始的SVM也是线性回归问题，考虑一个二分类问题：x∈X，y∈{1,−1}x\inX，y\in\{1,-1\}x∈X，y∈{1,−1}，我们建立一个线

m米咔00·2020-08-21 00:20

android对象适配器比较全的android 源码合集 + 企业级应用分享，从业的积累(967)

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当富网络·2020-08-20 13:57

深度学习神经网络 Tensorflow参数优化之损失函数

行2列的矩阵中取出一行，判断如果和小于1，给Y赋值1，如果和不小于1，给Y赋值0#作为输入数据集的标签（正确答案）Y=[[x1+x2+(rdm.rand()/10.0-0.05)]for(x1,x2)inX

Dezeming·2020-08-19 04:03

python3实现K-邻近算法(机器学习实战中代码)

fromnumpyimport*importoperator#inx：待预测数据dateSet：训练样本集labels：训练样本的标签k：k邻近算法的k值defclassify0(inX,dateSet

最光阴.·2020-08-19 03:35

《机器学习实战》第一个算法，k-邻值算法，代码解读

机器学习小白，各位多多交流defclassify0(inX,dataSet,labels,k):#这个函数就是分类器的函数，要输入4个参数，第一个为测试元素，第二个为数据集，第三个对#对应的标签，第四个为

day_day_uo·2020-08-19 01:24

K-近邻算法-代码实现

],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labelsgroup,labels=createDataSet()defclassify0(inX

放下扳手&拿起键盘·2020-08-19 00:02

逻辑回归最大熵模型 iis 牛顿法拟牛顿法

逻辑回归最大熵模型iis牛顿法拟牛顿法推导逻辑回归（梯度下降法）代码实现importnumpyasnpimportpandasaspddefsigmoid(inX):return1.0/(1+np.exp

ID3·2020-08-19 00:48

KNN实现

group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labels#k-邻近算法核心#inX

Edwards_June·2020-08-18 13:04

信息熵、条件熵、联合熵、互信息和条件互信息

设XXX是一个随机变量，则XXX的信息熵定义为：H(X)=−∑x∈Xp(x)log⁡p(x)(1)H(X)=-\sum_{x\inX}p(x)\logp(x)\tag{1}H(X)=−x∈X∑p(x)logp

Louis Neo·2020-08-18 10:48

为什么BIOS将MBR加载到0x7c00

翻译自["WhyBIOSloadsMBRinto0x7C00inx86?"]

纪卓志·2020-08-17 12:44

Windows 下 web.py上传图片乱码的解决办法

{})filedir='/path/where/you/want/to/save'#changethistothedirectoryyouwanttostorethefilein.if'myfile'inx

xiaoyulong007·2020-08-16 22:29

KNN手写数字识别（记录）

importnumpyasnpimportosfromosimportlistdirimportoperatordefclassify0(inX,dataSet,labels,k):dataSetSize

蔚蓝祥和的天空·2020-08-16 10:46

worst-case distribution的构造（ Yongpei Guan的一个paper学习笔记）

data-drivenrisk-aversestochasticoptimization）问题：(DD-SP)min⁡x∈XcTx+max⁡P^∈DEP^[Q(x,ξ)]\text{(DD-SP)}\quad\mathop{\min}\limits_{x\inX

zte10096334·2020-08-16 10:09

关于同构关系的一些证明(1)

定义一种集合乘法XY={xy∣x∈X,y∈Y}XY=\{xy|x\inX,y\inY\}XY={xy∣x∈X,y∈Y}.那么我们可以看见若H⩽GH\leqslantGH⩽G,则HH={hh′∣h,h′∈

Myriad_Dreamin·2020-08-15 13:23

转载：数据库篇---最左匹配原则详解

NOTNULLAUTO_INCREMENT,`name`varchar(255)DEFAULTNULL,`cid`int(11)DEFAULTNULL,PRIMARYKEY(`id`),KEY`name_cid_INX

coder_ldl·2020-08-15 10:25

树上差分小结

设val[x]val[x]val[x]表示点xxx的权值，b[x]b[x]b[x]表示xxx处差分数组的权值，他们的关系为val[x]=∑y∈xb[y]val[x]=\sum_{y\inx}b[y]val

Hypoc_·2020-08-13 12:54

python 编程中遇见的错误（一）

1.临时变量x='CDFAC'if'C'inx:x.replace('C','')printx输出结果并我不是我们想要得DFC，而仍是CDFAC。

寒风晓夜·2020-08-11 18:31

python3 找出两个字符串的所有公共子串

话不多说上代码：defab_max_inx(s_a,s_b):i,len_a,len_b=0,len(s_a),len(s_b)whilelen_a>iandlen_b>iands_a[i]==s_b[

帅气的Antony·2020-08-11 17:33

kNN算法原理与实战

python实现#_*_coding:utf-8_*_fromnumpyimport*importoperator'''kNN:k近邻Input:inX:待分类向量(1xN)dataSet:先验数据集(

yangzheng0515·2020-08-11 15:11

knn 第一个学习的深度学习算法

其实这个算法算是入门级的，用来练手刚刚好写完以后觉得，机器学习比较麻烦的是处理数据，输入数据，困难的是对于数据的建模，代码其实写不来多少话不多说附上我的核心源码test.pydefclassify0(inX

litianqwe·2020-08-11 10:52

非凸问题的求解方法以及连续凸逼近SCA（Successive Convex Approximation）方法

非凸问题的求解方法以及连续凸逼近SCA（SuccessiveConvexApproximation）方法非凸问题的转换形式针对形如下式的函数：min⁡x∈XV(x)=F(x)+G(x)\min\limits_{{\bf{x}}\inX

凉皮933·2020-08-11 02:13

vue项目中时间戳的转换

res.data.Message.Data,'222')res.data.Message.Data.forEach((e)=>{if(e.ColumnId==this.ColumnId&&e.ChapterId==inx

热心市民张大春·2020-08-09 14:34

EventHub与设备、Input事件的交互

关于EventHub的学习有一点前置知识很重要，就是epoll和inotify机制，可以参考这篇博文：www.cheelok.com/_inx/88。

weixin_34261739·2020-08-09 14:52

KNN算法

代码部分#coding=utf-8importnumpyasnpimportoperatordefclassify(inX,dataSet,labels,k):m,n=dataSet.shapediffMat

Herumw·2020-08-09 06:06

蓝桥杯单片机组经验分享之（三）各模块用法（3）继电器、蜂鸣器

锁存器驱动能力不够，因此锁存器后加入了ULN2003提高带负载能力，驱动电流型设备，连接如下图继电器、蜂鸣器分别接于QUT5、OUT7，锁存器的操作方式同与前篇所讲相同ULN2003中，公共端COM接VCC，当INx

floatinglong·2020-08-08 10:13

雷电小知识

游戏，这些多少也是基础，有用了可以看看初始化多个子弹(原理是子弹运动的角度不同)voiddoFire(){intm=0;for(inti=0;i=5)break;}}小球撞墙,宝物移动之前初始化x,y和inx

iteye_1577·2020-08-06 12:18

k-近邻算法详细解释--Python

计算已知类别数据集中的点到当前点的距离2、将这个距离按照升序排序3、选取k个与当前距离最小的点4、统计这K个点中所在类别的出现次数5、返回出现次数最多的的类别作为当前的预测分类#通过Python来实现#在算法里面，传入标签向量inx

Able~a·2020-08-04 09:35

机器学习0529

group=array([[1.0,1.1],[1.0,1.0],[0,0],[0,0.1]])labels=['A','A','B','B']returngroup,labelsdefclassify0(inX

The Cure·2020-08-04 06:41

SPSS—回归—曲线估计方程案例解析（转）

将关系转换成线性关系，可能会造成数据失真或更为复杂的计算，导致结果出现偏差回归分析中，变量转换的方法，如下所示：举例说明一下公式的转换过程：幂函数:我们将两边取对手(以自然数e为底的对数）得到Y'=Inyx'=Inx

dihong0615·2020-08-03 16:58

机器学习第七篇：Knn、kd树

算法流程：计算已知类别数据集中的点与当前点之间的距离按照距离递增次序排序选取与当前点距离最小的k个点确定前k个点所在类别出现的频率返回前k个点出现频率最高的类别作为当前点的预测分类defclassify0(inX

一个小路人·2020-08-03 00:46

02 ML KNN 简单计算坐标点的位置

个距离最近的点统计这K个距离最近点的类别出现点数类别最多的类别即为所预测的目的类别fromnumpyimport*importoperatorfromosimportlistdirdefknn_class(inx

peimin·2020-07-31 20:19

mysql索引最左匹配原则的理解