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【Leetcode】447回旋镖的数量

，map（距离，存在的点个数）。...* 可选择的个数n！...* * 复杂度： * 时间O(N^2) * 空间O(N) * * 注意： * 空间越界int long * int float引发的问题可以用平方避免 * * 推荐149 */ public...class _447回旋镖的数量 { public int numberOfBoomerangs(int[][] points) { int ans = 0;...// i 遍历二维数组第一列 for (int i = 0; i < points.length; i++) { // map 中存储点 i 到所有其他点的距离出现的频次

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理解逻辑回归中的ROC曲线和KS值「建议收藏」

（例如预测明天的温度，23，24，25度）分类中比较常用的是二分类（label结果为0或1两种） 2.逻辑回归不是回归从名字来理解逻辑回归.在逻辑回归中,逻辑一词是logistics [lə’dʒɪstɪks...所以我们下面来做两件事: 找到一个办法解决掉回归的函数严重受离群值影响的办法....w%5E%7BT%7Dx)],逻辑回归的函数呢,我们目前就用sigmod函数,函数如下: 公式中,e为欧拉常数(是常数,如果不知道,自行百度),Z就是我们熟悉的多元线性回归中的,建议现阶段大家先记住逻辑回归的判别函数用它就好了...KS曲线的纵轴是表示TPR和FPR的值，就是这两个值可以同时在一个纵轴上体现，横轴就是阈值，，然后在两条曲线分隔最开的地方，对应的就是最好的阈值，也是该模型最好的AUC值，就比如是上图的AUC=0.810...KS值就是max(abs(TPR-FPR)),即：TPR和FPR只差最大的那个值。

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Android系列之Activity的传值和回传值

Android 组件系列之Activity的传值和回传值在这篇随笔里将讲解Activity的传值和回传值。...* requestCode: 表示的是启动一个Activity时传过去的requestCode值 * resultCode：表示的是启动后的Activity回传值时的resultCode值...我们看到这里还有一个 onActivityResult 方法，这个方法就是用来处理我们Activity的回传值的方法，所有的Activity回传值的操作都是在这个方法中完成。...finish(); } }); } } 这个类里面我们将MainActivity传过来的值给TextView赋上，然后通过点击按钮将值回传给我们的 MainActivity，通过 setResult...方法可以将我们的值保存在Intent对象中，并返回给MainActivity对象，通过的 onActivityResult 方法来处理得到的回传Intent对象。

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接口回的 Long 值，竟然被偷了

昨天下午，有伙伴儿在群里面问了下面这么个问题：数据库用bigint存储了记录的ID，Java代码用Long类型映射记录对应ID的值；前端调用SpringBoot的接口获取数据，后端debug时Long...型ID能正常取到值，但是返回到前端之后，ID后半段被“偷”了，查询id为1、2、3的时候又是正常的；数据如下：两值对比：后端的值：1508733541883731970 前端的值：1508733541883732000...原因这是因为Javascript中数字的精度是有限的，Java中的Long精度超出了Javascript的处理范围。...解决方案但实际开发过程中，数据库的bigint，Java的Long都是比较常用的数据类型，不可能因为前端JS的精度问题，而不去使用，因此，为了避免精度丢失，针对这种比较大的数值类型，可以将其以文本的形式返回...转换成了文本；Integer和Short类型的并未受到影响；以上三种方式都有各自适用的场景，相比而言，第一种和第三种用的相对普遍一点，可以根据自己的实际情况酌情选择；

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Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量)

Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) ---- 目录 Pandas数据处理4、DataFrame记录重复值出现的次数(是总数不是每个值的数量) 前言...环境基础函数的使用 DataFrame记录每个值出现的次数重复值的数量重复值打印重复的值总结 ---- 前言这个女娃娃是否有一种初恋的感觉呢，但是她很明显不是一个真正意义存在的图片...重复值的数量 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( {'name': ['张丽华', '李诗诗', '王语嫣...(df) print("----duplicated----") # duplicated count = df.duplicated(subset=['name']).sum() print("重复值数量..., i[0], "数量", i[1]) 倒序效果：希望能给大家带来一些帮助。

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Excel 技术篇-跨页签统计某一区域下符合条件值的数量方法，COUNTIF函数、数量统计公式的用法实例演示

计算全部人数方法： Sheet2 代表在名为它的页签取数， A:A 代表整个的范围是 A 列， * 号为通配符，代表匹配任意长度字符串， -1 表示减去列名，就是 “姓名” 这个列名。...A:A,"*") -1 计算名字里包含 “三” 字的人数方法： *三* 表示三的左右两边可是任意的字符串，也可以没有。 =COUNTIF(Sheet2!...A:A,"*三*") 计算名字的第二个字为 “三” 的人数方法：？表示匹配固定一位字符串，但不能没有。 =COUNTIF(Sheet2!A:A,"?三")

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2.2 线形回归

23.5 在一个多元回归中描述OLS估计值如果估计的b0，b1，b2让SSR最小，那么就是OLS estimator 23.6 计算和解释多元回归的合适度量 Standard Error of Regression...n是样本数量，k是多元X的个数决定系数由一组X决定的回归线到Y均值距离／Y实际值到Y均值的距离会随着X数量的增加而增加，这是一个问题 Adjusted 可以做到不随X数量的增加而变化, 比R2...23.7 解释多元线性回归的假设 X和Y有线性关系两个X之间无线性关系 error term的期望是0 error term的方差是恒定的一个观察的error term和另一个观察的error term...Y的determinant 2. omitted variable至少和一个X相关 24.7 解释多元回归中的 ?...不忽略一些X得到一个包含X1回归模型，计算X1的unrestricted 3. 用F-test来检验两个模型是否同方差

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R语言机器学习实战之多项式回归

一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。回归分析的目标是根据自变量（或自变量向量）x 的值来模拟因变量 y 的期望值。...在简单的线性回归中，使用模型其中ε是未观察到的随机误差，其以标量 x 为条件，均值为零。在该模型中，对于 x 值的每个单位增加，y 的条件期望增加 β1β1个单位。...拟合R语言中的多项式回归让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。 ...这可能导致像这样的情况，其中总成本不再是数量的线性函数：通过多项式回归，我们可以将n阶模型拟合到数据上，并尝试对非线性关系进行建模。如何拟合多项式回归这是我们模拟观测数据的图。...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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LASSO回归姊妹篇：R语言实现岭回归分析

要做的第一件事是使用print（）函数，该函数显示非零回归系数的值，解释百分比偏差或相应的lambda值。...1 ## [100,] 9 8.389e-01 0.03951 以第100行为例，可以看出非零回归系数，即模型中包含的特征数为9。在岭回归中，这个数字是常数。...svi、lcp、Gleason和pgg45的前10个观察值具有相同的数字，只有一个例外：Gleason的第三个观察值。...因为已经有一个变量指示观察值是否属于训练集，所以我们可以使用subset()函数将train变量中TRUE的观察对象分配给训练集，将train变量中FALSE的观察对象分配给测试集。...下图显示了岭回归中预测值和实际值之间的关系(图46)。同样，在较大的PSA测量值中有两个有趣的异常值。

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「回归分析」知识点梳理

由于存在许多不同的回归分析技术，因此很难找到非常狭窄的回归分析定义。大多数人倾向于将两种常见的线性或逻辑回归中的任何一种应用于几乎每个回归问题。...在简单线性回归中，仅使用一个独立变量X来预测因变量Y的值。另一方面，在多元回归分析中，使用多个自变量来预测Y，当然，在这两种情况下，只有一个变量Y，唯一的区别在于自变量的数量。...它们在任何两个给定值之间具有无限数量的值。示例包括视频的长度或收到付款的时间或城市的人口。另一方面，分类变量具有不同的组或类别。它们可能有也可能没有逻辑顺序。示例包括性别，付款方式，年龄段等。...像R-square和t-stats这样的统计值用于识别正确的自变量。当数据集具有高维度时，通常使用逐步回归。这是因为其目标是使用最少数量的变量最大化模型的预测能力。...结果，观察值与实际值有很大差异。岭回归通过在回归估计中增加一定程度的偏差来解决这个问题。这是岭回归方程式的样子： ? 在上面的等式中，收缩参数λ（λ）用于解决多重共线性的问题。 6.

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R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

p=14139 我们已经看到了如何考虑风险敞口，计算包含风险敞口的多个数量（经验均值和经验方差）的非参数估计量。让我们看看如果要对二项式变量建模。...这里的模型如下：未观察到该期间的索赔数量索偿的数量考虑一种情况，其中关注变量不是索偿的数量，而仅仅是索偿发生的标志。然后，我们希望将事件模型对比，解释为不发生和发生。...鉴于我们只能观察 vs 。利用泊松过程模型，我们可以获得这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。...假设可以通过一些链接函数（使用GLM术语）表示为一些协变量来解释没有索赔的概率，现在，因为我们确实观察到而不是我们有我们将使用的数据集 > T1= contrat$nocontrat...（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic

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Python 机器学习库 --- sklearn --- 线性模型

下面介绍的方法均是用于求解回归问题，其目标值预计是输入一个变量的一个线性组合，用数学语言表示的: \hat{y}是预测值，则有 \hat{y}(\...拟合的目标是要将线性逼近预测值X_{\omega} 和数据集中观察到的值y两者之差的平方和尽量降到最小，写成数学表达式为: \underset{\omega}{min}||X_{\omega}-y||..._{2}^{2} 线性回归中的fit方法接受数组X和y作为输入，将线性模型的系数\omega存在成员变量coef_中: >>> from sklearn import linear_model...，假设各项相关，矩阵X的列总体呈现出线性相关，那么X就会很接近奇异矩阵，其结果就是经过最小二乘得到的预测值会对原始数据中的随机误差高度敏感，从而每次预测都会产生比较大的方差，这种情况称为重共线性，例如，...此方法使用的X的奇异值分解来求解最小二乘如X是n*p矩阵，则算法复杂度为O(np^{2}){\ge}p，假设n .

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解读正则化

减小 t，圆柱体会向内缩，交点会向上移动，参数的值在减小，相当于增大了模型复杂度所占的权重。...和正则化的异同有偏估计我们将前面的三维立体图形映射成二维（从上往下看），可以清晰地看到：求解的交点不再是最小二乘的最小值（红点），而变成了与正则项的交点（黄点）。...能否使参数矩阵稀疏两种正则化方式对模型参数的调节方式不完全一致（数量和大小）前面我们说正则化是通过调整模型参数（数量和大小）来降低模型复杂度的，其实，这里说的数量和大小是和 L1 和 L2 正则化分别有着对应关系的...这个区别可以从二维图中更好地观察出来：岭回归中两个图形（没有棱角）的交点永远不会落在两个轴上，而 LASSO 回归中，正则化的几何图形是有棱角的，可以很好的让交点落在某一个轴上。...可以发现：最开始的时候岭回归下降的非常快，但是随着值越来越小，岭回归下降速度也越来越慢，当快接近 0 的时候，速度会非常慢，即很难减小到 0。

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机器学习：Logstic回归

一、分类如果某个问题的解可以分为几个离散的值，则称这种问题为分类问题。...，否则为负类，当然 h_{\theta}(x) = 0.5 时归为正类和负类都可以，这里归为正类，观察logistic函数图像，我们可以得知，当 z = \theta^Tx\ge0 时 g(z)...类似于线性回归中，可以在特征中添加额外的高次多项式项达到拟合非线性数据的目的，在Logistic回归中，也有这样的操作：四、代价函数如果使用线性回归中的代价函数，由于假设函数的改变，会使得代价函数变成一个非凸函数...，其函数图形（y=1时）如下：通过图像我们可以发现一下两个性质：如果预测值为1的概率为100%，且实际值为1时，代价为0 如果预测值为1的概率小于100%，且实际值为1时，预测的概率越小，代价越大...对于Logistic 回归，也会出现过拟合的现象：解决方法：减少属性的数量。手动选择需要保留的属性模型选择算法正则化。

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day39（多进程） - 管道、进程池、进程池的返回值、进程回调函数、进程之间的数据共享

p_consumer in p_consumer_list: p_consumer.join() consumer_obj.close() # 消费端结束 2.进程池，进程池的返回值...，进程池的回调函数 # apply_async(func[, args[, kwds[, callback]]]) 它是非阻塞 # apply(func[, args[, kwds]])是阻塞的（理解区别...# terminate() 结束工作进程，不再处理未完成的任务。 # join() 主进程阻塞，等待子进程的退出， join方法要在close或terminate之后使用。...): time.sleep(3) # 进程花了一些时间干了一些事 print('进程号', os.getpid(), '拿到了', item) return item + '的返回值...p_list.append(p) for p in p_list: # 必须全部 join()，否则主程序执行完毕直接报错 p.join() # 程序的最后打印这个值

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任意组合、编排的多线程并发框架，支持任意阻塞、等待、串并行组合，回调、超时、默认值等

并发场景可能存在的需求之——每个执行结果的回调传统的Future、CompleteableFuture一定程度上可以完成任务编排，并可以把结果传递到下一个任务。...如CompletableFuture有then方法，但是却无法做到对每一个执行单元的回调。...我的框架提供了这样的回调功能。并且，如果执行失败、超时，可以在定义这个执行单元时就设定默认值。并发场景可能存在的需求之——执行顺序的强依赖和弱依赖如上图的3，A和B并发执行，最后是C。...并发场景可能存在的需求之——全组任务的超时一组任务，虽然内部的各个执行单元的时间不可控，但是我可以控制全组的执行时间不超过某个值。通过设置timeOut，来控制全组的执行阈值。...如a、b、c的串行，a、b的串行同时与c并行，a、b、c的并行 > 2 为每个执行单元提供执行成功、失败、超时、异常的回调 > 3 支持为单个执行单元设置异常、失败后的默认值 > 4 支持为整个group

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用于时间序列概率预测的分位数回归

data = pd.read_csv('/bike_sharing_daily.csv') data.tail() 图(B): 共享单车绘制共享单车的数量图。...我们观察到，需求量在第二年有所增加，而且有季节性规律。...它估计自变量与因变量条件分布的不同量化值之间的关系。其次，它们的计算方法不同：在线性回归中，置信区间是对自变量系数的区间估计，通常使用普通最小二乘法 (OLS) 找出数据点到直线的最小总距离。...系数的变化会影响预测的条件均值 Y。在分位数回归中，你可以选择依赖变量的不同量级来估计回归系数，通常是最小化绝对偏差的加权和，而不是使用OLS方法。...第三，它们的应用不同：在线性回归中，预测的条件均值有 95% 的置信区间。置信区间较窄，因为它是条件平均值，而不是整个范围。在分位数回归中，预测值有 95% 的概率落在预测区间的范围内。

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正则化(1)：通俗易懂的岭回归

通过观察可知，小鼠的体积和对应的体重数据趋近于围绕一条直线分布，故可基于最小二乘法对其拟合线性回归模型（Size = 0.9 + 0.75 x Weight）。...接着将最小二乘法拟合的直线参数带入岭回归公式中，令λ=1，计算得出该拟合直线在岭回归中的值为1.69。 ?...如何确定λ值：将不同的λ值带入岭回归，并在数据集中使用交叉验证（通常为十折交叉验证），最后选取方差（variance）最小时对应的λ值。 2....在logistic回归中：岭回归模型满足（似然值之和+惩罚项）总和最小。 ? 在较复杂的模型中：岭回归模型中的惩罚项包括除截距外的所有参数，如下图所示。...岭回归在样本数少于参数数量时的重要作用 ?

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R语言机器学习实战之多项式回归

一个简单的方法就是将每一个特征的幂次方添加为一个新的特征，然后在这个拓展的特征集上进行线性拟合，这种方法成为多项式回归。回归分析的目标是根据自变量（或自变量向量）x 的值来模拟因变量 y 的期望值。...在简单的线性回归中，使用模型 ? 其中ε是未观察到的随机误差，其以标量 x 为条件，均值为零。在该模型中，对于 x 值的每个单位增加，y 的条件期望增加 β1β1个单位。...拟合R语言中的多项式回归让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。如下所示： ?...但购买和出售，我们可能要考虑一些其他相关信息，就像当：购买显著数量很可能是我们可以要求并获得折扣，或购买更多更重要的是我们可能会推高价格。...这可能导致像这样的情况，其中总成本不再是数量的线性函数： ? 通过多项式回归，我们可以将n阶模型拟合到数据上，并尝试对非线性关系进行建模。如何拟合多项式回归这是我们模拟观测数据的图。

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机器学习入门 6-3 线性回归中的梯度下降法

本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节主要介绍在线性回归中使用梯度下降法。一线性回归中的梯度下降法前几小节为了更好的介绍梯度下降法的过程，我们将损失函数定义成二次曲线的形式。...在这一小节将梯度下降法真正的应用在线性回归中。 ? 此时将梯度下降法应用于线性回归中，相应的损失函数变成了真实值与预测值之间差值的平方之和，而参数不再是仅仅是一个theta而是一个向量θ。...由于此时theta不在是一个值，因此不能用导数来表示。对于多元变量进行求导，也就是梯度值，此时梯度就是损失函数J对θ向量中每一个参数都求偏导的结果，因此此时的梯度本身也是一个向量。...二线性回归中梯度下降法的公式推导前几个小节介绍的线性回归损失函数如下所示，此时使用样本中有n个特征的多元线性回归问题为例，当然简单线性回归也是一样的。 ?...对于最右边式子的每一项都是m项的求和，显然梯度的大小和样本数量有关，样本数量越大，求出来的梯度中，每一个元素相应的也就越大，这个其实是不合理的，求出来的梯度中每一个元素的值应该和m样本数量是无关的，为此将整个梯度值再除上一个

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