如果存在更快的算法，那么势必我们不能求出所有点对之间的距离，但如果我们连所有的距离都没有枚举过，如何可以判断我们找到的一定是对的呢？...在上图当中，一共有6个点，这6个点两两之间的最短距离是D，这是最极端的情况。无论我们如何往其中加入点，都一定会产生两个点之间的距离小于D。这是我们很直观的感受，有没有办法证明呢？...我们来分析一下，上图的每一个小矩形的长是 ，宽是 ，它的对角线长度是 。那么根据鸽笼原理，如果我们放入超过6个点，必然会存在一个小矩形内存在两个点。...而小矩形内最大的距离小于D，也就是说这两个点的距离必然也小于D，这就和我们之前的假设矛盾了，所以可以得出超过7个点的情况是不存在的。...我们可以利用二分法找到纵坐标大于 y - d的最小的点，然后依次枚举之后的6个点即可。 代码实现 在我们实现算法之前，我们需要先生成测试数据，否则如何验证我们的算法是否有问题呢？
推荐阅读时间：12min~14min 主题：使用Python伪造数据 工作中，有时候我们需要伪造一些假数据，如何使用 Python 伪造这些看起来一点也不假的假数据呢？...Python 有一个包叫 Faker，使用它可以轻易地伪造姓名、地址、手机号等等信息。...安装工具 pip install faker 创建 Faker 安装完成后，使用时需要先创建一个 Faker 对象，创建方法有两种，一种是直接通过构造函数来创建，另一种是通过工厂函数来创建。...本地化设置 上面生成的姓名都是英文姓名，如果想要生成中文姓名，该如何办呢？ Faker 支持创建时设置本地化，也就是指定区域。...生成更多类型的数据 使用 Faker 除了可以生成姓名之外，还可以生成很多其他类型的数据。以下列举出一些常用的类型数据生成方式。
一个图像有n个像素点，存储在一个长度为n的数组arr里， 每个像素点的取值范围[0,s]的整数， 请你给图像每个像素点值加上一个整数k（可以是负数）， 像素值会自动截取到[0,s]范围， 当像素值s，会更改为s， 这样就可以得到新的arr，想让所有像素点的平均值最接近中位值s/2, 向下取整。...答案2023-09-05： 根据代码和题目描述，可以将算法分为以下三种不同的方法： 方法一：暴力方法 • 这种方法通过枚举k的值来计算每个像素值加上k后的平均值，然后选择平均值最接近中位值s/2的k。...• 首先，确定k的取值范围为[-s, s]，然后进行二分查找来逼近平均值最接近中位值s/2的k。...• 时间复杂度：O(n*log(s)) • 空间复杂度：O(1) 方法三：正式方法（最优解） • 这种方法是一种最优解，通过先对数组arr进行排序，然后使用前缀和数组pre来存储累加和，以便在计算过程中快速计算区间和
有这样的一个业务场景：场景出现了3个并发分支，这个场景是在终端产品上运行，产品硬件资源非常有限，同时有Python和Rust融合编程，Python实现功能，Rust在外层封装并对外提供接口，通过这样的模式...由于未来根据应用场景的不断涌现，使用Rust语言和其他编程语言混合使用的场景会越来越丰富，甚至在未来三年会有一个爆发式小高潮，因此Rust语言未来会出现井喷式发展趋势。...例如它在安全方面的设计和限制因素，让很多语言的编程安全问题迎刃而解。例如，全局变量限制使用，内存泄漏的检查等，Rust有一套比较完整的机制措施。...这是对安全级别要求最高的领域，涉及国家机密，因此选择为编程安全而生的Rust是不二之选。机会点3——未来出现一些超大型超复杂的业务场景，例如航天场景和深海探索场景，很多是复合场景。...单一语言不能实现全部功能，需要结合另一种语言，二者融合在一个平台上应用。Rust编译框架适合语言混合使用的优势，让它跟其他编程语言共生，从而应用到超大型超复杂的业务场景。
如上图所示，假设数据集中一共含有两种类别，分别用五角星和三角形表示，待预测样本为各圆的圆心。如果以近邻个数k=5为例，就可以通过投票方式快速得到未知样本所属的类别。该算法的背后是如何实现上面分类的呢？...它的具体步骤可以描述为： 确定未知样本近邻的个数k值。 根据某种度量样本间相似度的指标（如欧氏距离）将每一个未知类别样本的最近k个已知样本搜寻出来，形成一个个簇。...基于这个思想，我们只需要依次计算每个样本点与它最近的K个样本的平均距离。再利用计算的距离与阈值进行比较，如果大于阈值，则认为是异常点。...不妨以最近的5个近邻为例，目测图中的五角星应该就是异常点，因为它到最近5个样本点的平均距离，一定超过其他点的最近5个邻居的平均距离。...为了验证我们的直觉，接下来通过构造自定义函数，计算每个点与剩余点的距离，并基于最近5个样本点算平均距离，寻找是否超过阈值的异常点（阈值的计算是《Python数据清洗--异常值识别与处理01》为中介绍的分位数法
2023-05-10：给你一棵以 root 为根的二叉树和一个 head 为第一个节点的链表如果在二叉树中，存在一条一直向下的路径且每个点的数值恰好一一对应以 head 为首的链表中每个节点的值，那么请你返回...3.将 head 和 root 传入 isSubPath 函数中计算是否存在一条向下连续的路径恰好对应着链表中每个节点的值。...否则，将当前节点的值与链表中未匹配部分的第一个节点值比较，如果相等则继续往下递归，mi + 1 表示已经匹配的节点数要加 1，否则利用 next 数组回溯 mi 的值，继续比较。...时间复杂度：假设链表中的节点数为 n，二叉树的节点数为 m，则构造 next 数组的时间复杂度是 O(n)，搜索整个二叉树的时间复杂度是 O(mn)。因此总时间复杂度是 O(mn)。...空间复杂度：除了输入参数以外，算法使用了常数个大小为 n 的数组和常数个递归栈空间。因此空间复杂度是 O(n)。
当我们不知道未知电影史属于何种类型，我们可以通过计算未知电影和其他电影的距离，按照电影的递增排序，可以找到k个距离最近的电影。在距离最近的电影中，选择类别最多的那部电影，即可判断为未知电影的类型。...工作原理 存在一个样本数据集和数据标签，知道样本和标签的对应关系 输入没有标签的数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较 提取样本集中特征最相似数据的分类标签，只选取前k个最相似的数据，...一般k是小于20 算法步骤 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个点所在类别的出现频率； 返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类...Python3版本代码 伪代码 首先给出KNN算法的伪代码（对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作）： 计算已知类别数据集中的点和当前点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与当前距离最小的k...个点 确定k个点所在类别的出现频率 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 Python3实现 下面给出实际的Python3的代码。
我们看看下表的数据： [h6gjbdbs0w.jpeg] 当我们不知道未知电影史属于何种类型，我们可以通过计算未知电影和其他电影的距离，按照电影的递增排序，可以找到k个距离最近的电影。...工作原理 存在一个样本数据集和数据标签，知道样本和标签的对应关系 输入没有标签的数据，将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征进行比较 提取样本集中特征最相似数据的分类标签，只选取前k个最相似的数据，...一般k是小于20 算法步骤 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个点所在类别的出现频率； 返回前k个点所出现频率最高的类别作为当前点的预测分类...首先给出KNN算法的伪代码（对未知类别属性的数据集中的每个点依次执行以下操作）： 计算已知类别数据集中的点和当前点之间的距离 按照距离递增次序排序 选取与当前距离最小的k个点 确定k个点所在类别的出现频率...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 Python3实现 下面给出实际的Python3的代码。
这是一个更具技术性的解释，详细说明如何使用 Python 代码来获取 HTML 表格。 你可以将上面的代码复制粘贴到你自己的 Anaconda 中，如果你用一些 Python 代码运行，可以迭代它！...作为我们刚刚在 Python 中使用等号和赋值的一点深入了解，教程很有帮助。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组，并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。
之后然后将其扩展成多分类的场景，并通过使用Sci-kit Learn测试我们的模型来结束。 SVM概述 支持向量机的目标是拟合获得最大边缘的超平面(两个类中最近点的距离)。...为了实现这一点，SVM通过求解以下优化问题找到超平面的W和b: 它试图找到W,b，使最近点的距离最大化，并正确分类所有内容(如y取±1的约束)。...这可以被证明相当于以下优化问题: 可以写出等价的对偶优化问题 这个问题的解决方案产生了一个拉格朗日乘数，我们假设数据集中的每个点的大小为m: (\alpha_1,\alpha_2，…,\alpha_n)...但是可以通过某种转换函数z=Φ(x)将数据集中的每个点x映射到更高的维度，从而使数据在新的高维空间中更加线性(或完全线性)。...__name__, func) or func 拟合SVM对应于通过求解对偶优化问题找到每个点的支持向量α: 设α为可变列向量 (\alpha_1\alpha_2 ...
02 信任这个网站的一些代码 这是一个更具技术性的解释，详细说明如何使用 Python 代码来获取 HTML 表格。...作为我们刚刚在 Python 中使用等号和赋值的一点深入了解，很有帮助。...在 Excel 中，你可以右键单击并找到将列数据转换为不同类型的数据的方法。你可以复制一组由公式呈现的单元格，并将其粘贴为值，你可以使用格式选项快速切换数字，日期和字符串。...我们为一个新的 dataframe 分配一个布尔索引的过滤器，这个方法基本上就是说「创建一个人均 GDP 超过 50000 的新 dataframe」。现在我们可以显示gdp50000。 ?...Pandas 和 Python 共享了许多从 SQL 和 Excel 被移植的相同方法。可以在数据集中对数据进行分组，并将不同的数据集连接在一起。你可以看看这里的文档。
它通过距离函数来实现，这个函数为数据集中的每个元素提供了一种相互关系的度量。你可能好奇，这些距离函数究竟是什么，它们是如何工作的，又是如何决定数据中某个元素与另一个元素之间关系的？...根据维基百科的定义 马氏距离是点P和分布D之间距离的度量。测量的想法是，P距离D的平均值有多少个标准差。 使用马氏距离的好处是，它考虑了协方差，这有助于测量两个不同数据对象之间的强度/相似性。...然后，计算测试数据点与训练集中每个数据点的距离，并选择K个最近的数据点。这些最近邻的多数类别将成为测试数据点的预测类别。...在K-means中，通常使用欧几里得距离来衡量数据点之间的相似性。 在鸢尾花数据集的例子中，首先随机选择三个质心，然后根据每个数据点与这些质心的欧几里得距离，将它们分配到最近的质心所代表的聚类中。...为了理解余弦相似度的应用，可以通过一个简单的例子来演示： 为语料库和查询创建向量形式 import math import numpy as np import pandas as pd import
p=10911 最近我们被客户要求撰写关于推荐系统的研究报告，包括一些图形和统计输出。 用户和产品的潜在特征编写推荐系统矩阵分解工作原理使用潜在表征来找到类似的产品 1....但要做到这一点，我们必须已经知道用户属性和电影属性。为每个用户和每部电影提供属性评级并不容易。我们需要找到一种自动的方法。我们来看看电影评分矩阵， 它显示了我们数据集中的所有用户如何评价电影。...首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。接下来，我们从已知的评论中分解出一个U矩阵和一个M矩阵。最后，我们将把我们找到的U和M矩阵相乘，得到每个用户和每部电影的评分。但是还有一个问题。...首先，我将使用pandas read_csv函数将检查数据集加载到名为raw_dataset_df的数据集中。 然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。
3.1 使用geopandas找到街景点（方法1） 1）读取阿姆斯特丹矢量道路数据 2）对建筑做缓冲区 3）裁剪道路数据 4）使用shapely的nearest_point找出最近的两个点 5）使用向量相乘的原理计算两个点间的角度...此时Point S的方位角（以北为起点，顺时针旋转的角度）叫做 θ，就是网页中需要填入的角度。那如何找到此点，论文提出了一种方法找到此点。...找到最近的点Point C：对于建筑物的每个边的中心点，计算它到道路的每个段的最近距离。 计算点到线段的垂直距离，可以通过向量数学或使用一些专用的几何算法来完成。...也可以使用Shapely库计算最短距离。 对于每个中心点，您将遍历道路上的所有线段，找到点到线段的最近距离。保存这个距离和对应的线段。...3.1 使用geopandas找到街景点（方法1） 建议用方法一，因为速度更快。如果你想学如果使用ArcGIS Python也就是Arcpy如何处理空间数据，也推荐看看第二种方法。
最近有不少粉丝问我关于Python批量操作Excel的问题。 大家的关注点主要是如何循环遍历表格、如何用Pandas批量处理，当然，还有在996的压迫下如何提效（来挤出更多摸鱼时间）。 ?...要一张大表，包含每个月搜索人数TOP5的品牌相关数据，以及对应品牌在当月的搜索份额和排名。 2. 在现有数据基础上，找到最近一年投放效果还不错的品牌，要吹吹牛，做年度表彰。...项目一：Python批量操作 开始动手前，我们要明确需求。 再回顾一下首席吹牛官的第一个需求：要一张大表，包含每个月搜索人数TOP5品牌的相关数据，以及对应品牌在当月的搜索份额和排名。...面对需求的临时改动，见过大风大浪的我们内心没有一丝波澜，甚至还有一点想笑。小事一桩，改改Pandas逻辑就好了。 先找到目标品牌凌云： ? 再按照顺延的逻辑，定位TOP5品牌相关数据： ?...目前能够拿到的，只有品牌、搜索人数、点击人数和对应支付人数这几个指标。 要找到最近一年投放效果还不错的品牌，我们可以用漏斗思维，从量级（人数）和效率（转化率）两个角度来考虑： ?
目录 一个简单的例子，了解KNN背后的直觉 KNN算法如何工作？ 点之间距离的计算方法 如何选择k因子？ 处理数据集 额外资源 1.一个简单的例子，了解KNN背后的直觉 让我们从一个简单的例子开始。...该算法使用“ 特征相似度 ”来预测任何新数据点的值。 这意味着，根据新点与训练集中的点的相似程度为其分配一个值。...值的平均值被认为是最终预测。 以下是该算法的逐步说明： 首先，计算新点与每个训练点之间的距离。 ? 选择最接近的k个数据点（基于距离）。 在此示例中，如果k的值为3，则将选择点1、5、6。...在接下来的几节中，我们将详细讨论这三个步骤。 3.点间距离的计算方法 第一步是计算新点与每个训练点之间的距离。...完整的Python代码在下面，但是我们在这里有一个非常酷的编码窗口，您可以在其中用Python编写自己的k最近邻居模型： ''' The following code is for the K-Nearest
原理:给定一个数据集,对新输入的实例,在训练集中找到与该实例最邻近的k个实例,这K个实例多数属于某一类就把输入的实例分为这个类....(x_N,y_N)} 根据给定的距离度量，在训练集T中找出与x最邻近的k个点，涵盖这k个点的x 的邻域记作...对于输入的实例点（特征向 量）x，最近邻法将训练数据集中与x最邻近点的类作为x的类。...原理 三个要素-距离度量,k值选择,分类决策规则 两个点的距离是相似程度的反应.使用欧式距离或者Lp距离或Minnkowski距离. k值选择关键,因为K值的减小意味着整体的模型变得复杂,容易发生过拟合...构造kd树相当于不断地用垂直于 坐标轴的超平面将k维空间切分，构成一系列的k维超矩形区域。kd树的每个结点对应于一 个k维超矩形区域。
但要做到这一点，我们必须已经知道用户属性和电影属性。为每个用户和每部电影提供属性评级并不容易。我们需要找到一种自动的方法。我们来看看电影评分矩阵， 它显示了我们数据集中的所有用户如何评价电影。...首先，我们创建了我们在数据集中所有用户评论的矩阵。接下来，我们从已知的评论中分解出一个U矩阵和一个M矩阵。最后，我们将把我们找到的U和M矩阵相乘，得到每个用户和每部电影的评分。但是还有一个问题。...以前，当我们为每个用户和每部电影手工创建属性时，我们知道每个属性的含义。我们知道第一个属性代表动作，第二个代表剧情，等等。但是当我们使用矩阵分解来提出U和M时，我们不知道每个值是什么意思。...首先，我将使用pandas read_csv函数将检查数据集加载到名为raw_dataset_df的数据集中。 然后我们使用pandas数据透视表函数来构建评论矩阵。...我们可以通过查看movies_df数据框并使用pandas的loc函数通过其索引查找行来做到这一点。让我们打印出该电影的标题和流派。 接下来，让我们从矩阵中获取电影ID为5的电影属性。
注意点2：如何确定k也是一个技术活，我们将k按照机构层级控制在一定范围内，如一级机构k的取值范围可以是3-5，然后再使用轮廓系数进行评价，选出最优的k。...实现：皮尔森相关系数 两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商： 我们在项目中使用的是pandas里面的corr函数和复杂的SQL查询语句计算，以下是我找到的一些实现方法： Excel...那如何判断第一次建模的时候哪些点是极端异常值呢？将所有点的相对残差做一次Z-Score，找到±3σ以外的点，这些点就是极端异常值。...在一个平稳数据集中，可能 1.1 已经是一个异常值，而在另一个具有强烈数据波动的数据集中，即使 LOF 值为 2 可能仍是一个正常值。...由于方法的局限性，数据集中的异常值界定可能存在差异所以我们面临的问题是如何选择一个好的k值和异常值阈值。
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