写在前面：我们主要还是分享算法的模板，而不是去刨析算法的原理！ 定义： 二分答案是指在答案具有单调性的前提下，利用二分的思想枚举答案，将求解问题转化为验证结果。...流程： 首先需要估计答案的上下界，然后不断取区间中点进行验证（这就要求答案的验证应当简单可行），并通过验证结果不断更新答案区间，最终得到答案。...不难看出，朴素的枚举验证时间复杂度是O(n)的，而二分可以做到O(logn) 特征： 1.答案具有单调性 2.二分答案的问题往往有固定的问法，比如：令最大值最小（最小值最大），求满足条件的最大（小...在单调递增序列a中查找x的数中最大的一个（即x或x的前驱） while (l < r) { int mid = (l + r + 1) / 2; if (a[mid] x) l = mid
写在前面：我们主要还是分享算法的模板，而不是去刨析算法的原理！ 定义： 二分答案是指在答案具有单调性的前提下，利用二分的思想枚举答案，将求解问题转化为验证结果。...流程： 首先需要估计答案的上下界，然后不断取区间中点进行验证（这就要求答案的验证应当简单可行），并通过验证结果不断更新答案区间，最终得到答案。...不难看出，朴素的枚举验证时间复杂度是O(n)的，而二分可以做到O(logn) 特征： 1.答案具有单调性 2.二分答案的问题往往有固定的问法，比如：令最大值最小（最小值最大），求满足条件的最大（小...实现： while (l < r) { int mid = (l + r) / 2; if (a[mid] >= x) r = mid; else l = mid + 1; }
X86 主导台式机、工作站、笔记本电脑和服务器市场，最初的芯片是 16 位，后来的版本是 32 位和 64 位。 ARM 在速度和长电池寿命方面超过了英特尔处理器。...它们可以在某些关键方面进行比较，例如它们采用的指令集、功耗、软件和应用程序。 指令系统 ARM 处理器属于精简指令集计算 (RISC) 架构。...虽然它必须执行多条指令，但由于其强大的处理器和流水线，整体速度更高。 X86 处理器遵循复杂指令集计算 (CISC) 架构。 复杂的指令在多个时钟周期中的单个步骤中处理。...台式机、笔记本电脑和服务器在为 X86 处理器开发的 Unix、Linux 和 Windows 等操作系统上运行。...一些接口软件允许任何操作系统在任何设备上运行，但基于 ARM 的系统在为 X86 开发的某些操作系统中运行存在限制。 由于 ARM 的流行，微软发布了新版本的 windows for ARM。
2021-05-08：给定两个非负数组x和hp，长度都是N，再给定一个正数range。x有序，x[i]表示i号怪兽在x轴上的位置；hp[i]表示i号怪兽的血量 。...range表示法师如果站在x位置，用AOE技能打到的范围是：[x-range,x+range]，被打到的每只怪兽损失1点血量 。返回要把所有怪兽血量清空，至少需要释放多少次AOE技能？...0开始，但在arr里是从1开始的 // sum[]模拟线段树维护区间和 // lazy[]为累加懒惰标记 // change[]为更新的值 // update[]为更新慵懒标记...{ ret.arr[i] = origin[i-1] } ret.sum = make([]int, MAXN的累加和信息...，先把sum数组，填好 // 在arr[l~r]范围上，去build，1~N， // rt : 这个范围在sum中的下标 func (this *SegmentTree) build(l int, r
线性回归 线性回归是通过拟合数据点上的最佳直线来预测连续变量的结果。最佳拟合线定义了因变量和自变量之间的关系。该算法试图找到最适合预测目标变量值的直线。...通过使数据点与回归线之间的差的平方和最小达到最佳拟合线。 ? 公式:Y = c + m₁X₁ + m₂X₂ + ….. +mₙXₙ 逻辑回归 逻辑回归是一种基于自变量估计分类变量结果的分类算法。...k -近邻 该算法也可用于回归和分类。该算法通过计算数据点与所有数据点的距离来找到k个数据点的最近邻。数据点被分配给k个邻居中点数最多的类(投票过程)。在回归的情况下，它计算k个最近邻居的平均值。...在分配数据点之后，计算每个聚类的质心，再次将数据点分配到最近的聚类中。此过程将重复进行，直到在每次连续迭代中数据点保持在同一簇中，或簇的中心不改变为止。...支持向量机试图在N维空间(N指特征的数量)中找到一个最优超平面来帮助分类不同的类。它利用Hinge损失函数，通过最大化类观测值之间的裕度距离来寻找最优超平面。超平面的维数取决于输入特征的数量。
该算法试图找到最适合预测目标变量值的直线。通过使数据点与回归线之间的差的平方和最小达到最佳拟合线。 ?...它通过将数据拟合到logistic函数来预测某一事件发生的概率。通过最大化似然函数，对logistic函数中自变量的系数进行优化。优化决策边界，使成本函数最小。利用梯度下降法可以使代价函数最小化。...随机森林(来源:victorzhou) k-NN (k - Nearest Neighbors) 该算法也可用于回归和分类。该算法通过计算数据点与所有数据点的距离来找到k个数据点的最近邻。...在分配数据点之后，计算每个聚类的质心，再次将数据点分配到最近的聚类中。此过程将重复进行，直到在每次连续迭代中数据点保持在同一簇中，或簇的中心不改变为止。...它利用铰链损失函数，通过最大化类观测值之间的裕度距离来寻找最优超平面。超平面的维数取决于输入特征的数量。如果特征个数为N，则超平面的维数为N-1。 ?
之前文章 Dygraph 结合 Angular 实现多图表同步 中，在文末我们留了一个疑问，更多的操作解锁?...那么，我们在滑动的过程中，需要对滑块进行滑动，或者监听范围的改动，我们应该怎么做呢？ 使用 zoomCallback zoomCallback 监听两侧滑块的更改值。...那么，我们需要移动整个选中控件，起始点和结束点控件的值却没有发生改变，这个时候，如果要获取，我们应该如何操作呢？...使用 xAxisRange() 方法 这个方法 xAxisRange() 返回了起始点和结束点控件的值。...我们假设手动触发了获取起始点和结束点控件值的事件 triggerRangeSelector，如下代码展示： public triggerRangeSelector(): void { let that
理论上，同一组中的数据点应该具有相似的属性和/或特征，而不同组中的数据点应该具有高度不同的属性和/或特征。聚类是一种无监督学习的方法，是许多领域中常用的统计数据分析技术。...,uk)=m1i=1∑m∣∣X(1)−uc(i)∣∣2 其中 uc(i)u_{c^{(i)}}uc(i) 代表与 x(i)x^{(i)}x(i) 最近的聚类中心点。...K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。...没有明显的前期训练过程，属于memory based learning 有明显的前期训练过程 K的含义：一个样本x，对它进行分类，就从训练数据集中，在x附近找离它最近的K个数据点，这K个数据点，类别c占的个数最多...二分k-means算法：首先将整个数据集看成一个簇，然后进行一次k-means（k=2）算法将该簇一分为二，并计算每个簇的误差平方和，选择平方和最大的簇迭代上述过程再次一分为二，直至簇数达到用户指定的k
对于非凸形状的簇、大小和密度不同的簇，K-Means算法容易受到离群点的影响，导致聚类效果不佳。这时可以考虑使用基于密度的聚类算法，如DBSCAN算法。只能收敛到局部最小值，而不能找到全局最小值。...层级聚类算法可以分为两种：自底向上聚类（Agglomerative Clustering）和自上向下聚类（Divisive Clustering）1、自底向上聚类的原理：将每个数据点看作是一个单独的簇计算每对簇之间的距离...，选择距离最近的两个簇将距离最近的两个簇合并成一个新的簇重复步骤2和3，直到所有数据点都被合并成一个簇2、自上向下聚类的原理：将所有数据点看作是一个单独的簇将簇划分为两个子簇，使得子簇内部的相似度最高重复步骤...GMM聚类算法通过迭代来不断优化隶属度矩阵和聚类中心，以最小化数据点与高斯分布之间的误差。...EM算法最大值期望（Expectation-Maximization，EM）算法是一种用于在概率模型中估计参数的迭代算法。该算法通常用于处理带有潜在变量的数据集，其中观测数据是部分可观测的。
方法 , 您可以为每个数据点设置权重 ; 获取数据点和权重： 通过 getX 和 getY 函数 , 您可以获取已存储在 WeightedObservedPoints 对象中的数据点的 x 和 y 值...实例对象中的 数据点 和 权重值 ; WeightedObservedPoints 用于 拟合算法 , 会根据这些 数据点 和 权重 来拟合出最佳的 曲线 或 模型 ; 在 拟合问题 中 , 数据点...进行多项式拟合 , 只需要提供数据点的 x 值 和 y 值 , PolynomialCurveFitter 可以根据这些数据点拟合出最佳的多项式曲线 ; 自动选择阶数 : PolynomialCurveFitter...可以根据数据点的数量自动选择最佳的多项式阶数 ; 该机制使用了一种称为 " Akaike’s Information Criterion " 的 统计指标 来评估不同阶数的多项式模型的拟合效果 , 并选择具有最小信息准则值的阶数...create 方法 : 调用 PolynomialCurveFitter 的 create 方法 , 创建 PolynomialCurveFitter 对象 , 并指定 要拟合的多项式的最大阶数 ;
这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。...例如，简单线性回归，它有一个自变量（x 轴）和一个因变量（y 轴）。...超平面与最近的类点之间的距离称为边距。最优超平面具有最大的边界，可以对点进行分类，从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。 例如，H1 没有将这两个类分开。但 H2 有，不过只有很小的边距。...而 H3 以最大的边距将它们分开了。 06 K- 最近邻算法（KNN） K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。...神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。
这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。这个方法计算出最佳拟合线，以使得与直线上每个数据点的垂直距离最小。总距离是所有数据点的垂直距离（绿线）的平方和。...其思想是通过最小化这个平方误差或距离来拟合模型。 例如，简单线性回归，它有一个自变量（x 轴）和一个因变量（y 轴） 2....超平面与最近的类点之间的距离称为边距。最优超平面具有最大的边界，可以对点进行分类，从而使最近的数据点与这两个类之间的距离最大化。 例如，H1 没有将这两个类分开。但 H2 有，不过只有很小的边距。...而 H3 以最大的边距将它们分开了。 6. K- 最近邻算法（KNN） K- 最近邻算法（K-Nearest Neighbors，KNN）非常简单。...神经网络本质上是一组带有权值的边和节点组成的相互连接的层，称为神经元。在输入层和输出层之间，我们可以插入多个隐藏层。人工神经网络使用了两个隐藏层。除此之外，还需要处理深度学习。
降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，通常y的维度小于x的维度（当然提高维度也是可以的）。...PCA的输出就是Y = W*X，由X的原始维度降低到了k维。 PCA追求的是在降维之后能够最大化保持数据的内在信息，并通过衡量在投影方向上的数据方差的大小来衡量该方向的重要性。...但是这样投影以后对数据的区分作用并不大，反而可能使得数据点揉杂在一起无法区分。这也是PCA存在的最大一个问题，这导致使用PCA在很多情况下的分类效果并不好。...其中一个基本的想法就是，使类内方差最小的同时，使类外方差最大。...2）近邻数的选择：近邻数应足够大以便能够减少在路径长度和真实测地距离之间的不同，但要小到能够预防“短路”现象。
当评价新的数据时，把衰减因子alpha当做折扣加权应用到当前的点上，用以衡量当前预测的簇的贡献度量。...流式k-means算法的步骤如下所示： （1）分配新的数据点到离其最近的簇； （2）根据时间单元（time unit）计算折扣（discount）值，并更新簇权重； （3）应用更新规则； （4）应用更新规则后...（1）分配新到的数据到离其最近的簇，并计算更新后的簇的向量和以及点数量 //选择离数据点最近的簇 val closest = data.map(point => (this.predict(point...（4）调整权重最小和最大的簇 val weightsWithIndex = clusterWeights.view.zipWithIndex //获取权重值最大的簇 val (maxWeight,...largest) = weightsWithIndex.maxBy(_._1) //获取权重值最小的簇 val (minWeight, smallest) = weightsWithIndex.minBy
K-Means算法 K-means是一种基于划分的聚类算法，其基本原理是通过迭代计算，将数据集划分为K个簇，使得每个簇内的数据点到该簇中心的距离之和最小。...K-means算法的主要步骤: 初始化：选择K个初始质心； 分配：将每个数据点分配到距离最近的质心所在的簇； 更新：重新计算每个簇的质心； 迭代：重复分配和更新步骤，直到质心不再发生变化或达到最大迭代次数...初始化：将每个数据点视为一个簇； 合并：计算簇之间的距离，将距离最近的两个簇合并为一个新的簇； 迭代：重复合并步骤，直到所有数据点合并为一个簇或达到预设的簇数量。...在给定的示例中，有4个类别，它们的标准差分别为0.4、0.2、0.2和0.2。 random_state：表示随机数生成器的种子，用于控制随机性。在给定的示例中，随机数生成器的种子设置为9。...轮廓系数法 结合聚类的凝聚度和分离度，用于评估聚类的效果，使其内部距离最小化，外部距离最大化 计算样本到同簇其他样本的平均距离 ，距离越小样本的簇内不相似度越小，说明样本越应该被聚类到该簇。
监督学习和无监督学习在某些情况下可以互相转化。例如在卷积神经网络一文中，我们通过训练集中的图像与其类别得到模型，在测试集上完成了图像分类任务，这是有监督学习的过程。...，然后在计算所有数据各点到质心的距离，然后将是数据分配给距离最近的一类，用不同的颜色表示数据所属各类，然后经过第一轮的迭代后从各类中可以计算新的均值定量，然后计算每个数据点到个类之间的最近距离分到该类里面...average链接：将簇中所有点之间平均距离最小的两个类合并。complete链接：也称为最大链接，将簇中点之间最大距离最小的两个类合并。ward适用于大多数数据集。...这个规则就是根据这个随即被选中的数据点画一个圆圈，规定这个圆的半径以及圆内最少包含的数据数，然后在包含在内的数据中转移中心点，那么这个圆圈的圆心就转移到这个内部样本点，继续去圈附近其它的数据点，然后一直重复上述过程...第二个是距离的度量问题，即如何计算某样本和核心对象样本的距离。在DBSCAN中，一般采用最近邻思想，采用某一种距离度量来衡量样本距离，比如欧式距离。这和KNN分类算法的最近邻思想完全相同。
_——获取每个点到聚类中心的距离和- fit_predict(X)——先对X进行训练并预测X中每个实例的类，等于先调用fit(X)后调用predict(X)，返回X的每个类- transform(X)—...'：挑选两个簇来合并，使得所有簇中的方差增加最小 # 'complete'：将簇中点之间最大距离最小的两个簇合并 # 'average'：将簇中所有点之间平均距离最小的两个簇合并 # 'single...'：将簇中点之间最小距离最小的两个簇合并 linkage='ward', # 链接距离阈值，在该阈值以上，簇将不会合并 # 如果不为None，那么n_clusters必须是None，而且compute_full_tree...fit(X)——对数据X进行聚类- labels_——获取训练数据所属的类别，比设置的聚类中心个数少1- n_leaves_——层次树中的叶子数- children_——一个大小为[n_samples...（半径） eps=0.5, *, # 数据点半径为eps的邻域中数据点个数的最小个数 min_samples=5, # 可使用'euclidean', 'manhattan
基于密度的方法：LOF 五、 基于模型的方法：孤立森林、RNN 一、图形方法：箱型图 方框的底部和顶部分别为Q1（下四分位数）和Q3（上四分位数） 方框内的线段为第二四分位数（中位数） 大于下四分位数...+1.5IQR或小于上四分位数-1.5IQR的值为异常值（四分位距IQR=Q3-Q1） ?...(3) 已知新实例x，计算出p(x) ? (4) 若 p(x) < ε，则该数据为异常值 ? 2. 多变量高斯分布 ? ? 3. 问题 平均值和标准偏差对异常值非常敏感。...定义异常值的几种方法 在给定距离D之内相邻点少于p的点为异常值 与第k个相邻点的距离最大的前n个点为异常值 与k个最邻近点的平均距离最大的数据点为异常值 问题 该假设不一定适用于所有情况。...（6） 调节异常得分的粒度 ? ? 2.复制神经网络(RNNs) (1) 假设 RNN尝试在输出中重现输入模式。在训练期间，调整RNN的权重以最小化所有训练模式的均方误差（或平均重构误差）。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
腾讯会议
云直播
