即：x = n-1 && y = n-1，满足条件时，我们将解决方案的最后一个位置标为1然后返回解决方案 判断迷宫x,y位置的值是否可走，判断条件为：x和y的值必须大于等于0且x和y的值必须必须小于迷宫的长度且...上述两个条件都无法满足，则表示老鼠水平和垂直都不能移动，则将该格子的值改为0，表示无法移动，回溯，即将当前层从递归栈中移除，寻找另一种解决方案。..., col 递归基线条件：格子不为空 为空格子填充数字，判断其是否满足数独的填充规则 如果满足规则就往空格子填充对应的数字 继续递归，寻找空格子进行填充 所有数字都尝试完后，仍然不满足规则，就填充0 回溯...，返回上一个递归栈 检查值是否满足填充规则的条件如下： 当前填充的数字在其行中不重复 当前填充的数字在其列中不重复 当前填充的数字在其3*3的矩阵中不重复 实现代码 接下来，我们将上述实现思路转换为代码...矩阵还包含了3*3的小矩阵，同样需要用这9个数字填满，填充时其值所在的小矩阵中不能有重复的数字 * 4.
上一篇文章提到了词向量的相关知识，可如何用计算机对一篇文章或者一些句子进行分词，从而让计算机更好理解句子呢？...训练方法： 线性链的条件随机场跟线性链的隐马尔科夫模型一样，一般推断用的都是维特比算法。这个算法是一个最简单的动态规划。首先我们推断的目标是给定一个X，找到使P(Y|X)最大的那个Y嘛。...2）CRF计算的是全局最优解，不是局部最优值。 3）CRF是给定观察序列的条件下，计算整个标记序列的联合概率。而HMM是给定当前状态，计算下一个状态。...Field)条件随机场算法。...HMM由隐含状态S、可观测状态O、初始状态概率矩阵π、隐含状态转移概率矩 阵A、可观测值转移矩阵B(又称为混淆矩阵，Confusion Matrix)； π和A决定了状态序列，B决定观测序列，因此HMM
它通过将待填充的数据集中的每个缺失值视为一个待估计的参数，然后使用其他观察到的变量进行预测。对于每个缺失值，通过从生成的多个填充数据集中随机选择一个值来进行填充。...生成多个填充数据集：每次迭代生成一个填充的数据集，直到达到设定的迭代次数或者满足收敛条件。...合并结果：最后，将生成的多个填充数据集进行合并，通常采用简单的方法（如取均值）来汇总结果，得到一个最终的填充数据集。 优点： 考虑了变量之间的相关性，能够更准确地估计缺失值。...需要根据实际情况选择合适的迭代次数和收敛条件，以确保填充结果的稳定性和准确性。 填充后的数据集可能会影响后续分析的结果，因此需要进行适当的验证和比较。...fancyimpute 提供了多种高级的缺失数据填充技术，包括矩阵分解、K-最近邻、插值和矩阵完成等。它的设计目标是提供一种方便、灵活且高效的方式来处理缺失数据，以便于后续的数据分析和建模。
参数: 传入一个具体的值时，生成一个对应长度的 ma满足正态分布的随机数组。...''' # 生成长度为3的 值满足正态分布的随机数组 np.random.randn(3) # 生成2行3列的 值满足正态分布 的随机数组 np.random.randn(2,3) （3）np.random.randint...# 获取位置3到5的元素 arr[3:5] # 获取某个位置之后的所有元素 arr[3:] # 获取某个位置之前的所有元素 arr[:3] # 正序位置和倒序位置混用 arr[3:-2] （3）传入某个条件...# 给数组传入某个判断条件，将返回符合该条件的元素 # 获取数组中大于3的元素 arr[ arr > 3 ] 2.多维数据选取 （1）获取某行数据 # 要获取某行数据，直接传入这行的位置(即第几行即可...''' arr = np.array( [55,70,99] ) np.where(arr>60,"及格",'不及格') # 若不写x，y，则返回满足条件的值对应的位置 np.where
如果状态有n种取值，在t时刻取任何一个值与t-1时刻取任何一个值的条件概率构成一个n×n的矩阵A，称为状态转移概率矩阵，其元素为 ?...该值表示t-1时刻的状态为i，t时刻的状态为j，即从状态i转移到状态j的概率。如果知道了状态转移矩阵，就可以计算出任意时刻系统状态取每个值的概率。状态转移概率矩阵的元素必须满足如下约束： ?...观测是能直接得到的值如人体各个关节点的坐标，隐马尔可夫模型的作用是通过观测值推断出状态值，即识别出动作。 除之前已定义的状态转移矩阵之外，再定义观测矩阵B，其元素为 ?...该值表示t时刻状态值为si时观测值vj 为的概率。显然该矩阵也要满足和状态转移矩阵同样的约束条件： ? 另外还要给出初始时状态取每种值的概率π。隐马尔可夫模型可以表示为一个五元组 ?...用同样的方法可以计算出bjk。由此得到求解隐马尔可夫模型训练问题的Baum-Welch算法。 用随机数初始化矩阵A和B的元素，矩阵元素要满足等式约束条件 ? 参考文献 [1] Baum, L.
例如，由于测量设备出故障导致某些值缺失。 随机丢失（MAR，Missing at Random）： 在控制了其他变量已观测到的值后，某个变量是否缺失与它自身的值无关。...如所有的空值都用“unknown”填充。一般作为临时填充或中间过程。有时可能导致严重的数据偏离，一般不推荐。...当多重插补是在某个模型下的随机抽样时，按一种直接方式简单融合完全数据推断得出有效推断，即它反映了在该模型下由缺失值导致的附加变异。...downcast：默认为 None，如果需要将填充的值向下转换为适当的相等数据类型的数值，如将 float64 数据类型转换为 int64 数据类型时，则此参数的值为 ‘infer’。...随机森林填补法 任何回归都是从特征矩阵中学习，然后求解连续性标签y的值，之所以能实现这个过程，是因为回归算法认为，特征矩阵和标签之前存在着某种关系，实际上特征和标签是可以相互转化的，比如说用地区，环境，
，快速、节省空间 矩阵运算，无需循环，可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数、随机数生成 ndarray，N维数组对象（矩阵） 所有元素必须是相同类型 ndim属性，维度个数 shape...0或全1数组 注意：第一个参数是元组，用来指定大小，如(3,4) empty不是总是返回全0，有时返回的是未初始的随机值 创建ndarray...[:] 代表某个维度的数据 ?...条件索引 布尔值多维数组 arr[condition] condition可以是多个条件组合 注意，多个条件组合要使用 & |，而不是and or ?...np.all和np.any all，全部满足条件 any，至少有一个元素满足条件 np.unique 找到唯一值并返回排序结果 操作文本文件 读取 - np.loadtxt
模块里的axis，指定某个axis就是沿着axis做相关操作 创建简单的数组 numpy.array(object,dtype=None,copy=True,ndmin=0) 不同方式创建数组 创建指定维度和数据类型未初始化的数组... np.empty() 创建指定维度以0填充的数组 np.zeros() 创建指定维度以1填充的数组 np.ones() 创建指定维度和类型的数组并以指定值填充 np.full() 从数值范围创建数组... 生成(0,1)之间的随机数组 np.random.rand() 随机生成满足正态分布的数组 np.random.randn() 生成一定范围内的随机数组 np.random.randint...() 生成正态分布的随机数组 np.random.normal() Numpy的数据类型比Python数据类型增加了更多种类的数值类型，为了区别于Python的数据类型，像bool、int...指定按行排序还是按列排序 argsort():返加升序之后的数组值为从小到大的索引值 lexsort():用于对多个序列进行排序 NumPy常用分析函数
当i= j时，两个指标相同，因此同等重要记为1，这就解释了主对角线元素为1 aj >0 且满足 aij × aji = 1 (我们称满足这一条件的矩阵为正互反矩阵) 其余五个矩阵如下图: ----...因为一致矩阵的各行成比例且不是零矩阵，所以一致矩阵的秩一定为1。 由引理可知： 一致矩阵有一个特征值为 n，其余特征值均为 0。...A 为一致矩阵时当且仅当最大特征值 λ m a x = n λ_{max} = n λmax=n，且当正互反矩阵 A 非一致时，一定满足 λ m a x > n λ_{max} > n λmax...---- 填充权重矩阵 这里只拿第三种的结果填充权重矩阵 其余的矩阵以此类推，最终得到如下图所示的权重矩阵： ---- 计算得分，得出最终结果 苏杭得分：指标权重×苏杭与其他两种方案中的权重，即前两列相乘...如果说只想拿到的决策因素的权重向量，那大可不必这么麻烦，在第一步递阶层次结构的时候，只需要目标层和准则层即可，构造判断矩阵也只需要构造出一个，并进行检验，检验通过了，差不多就拿到了权重向量。
假设现在有 N 个数据点，我们认为这些数据点由某个GMM模型产生，现在我们要需要确定 πk,μk,σk 这些参数。...现在假设我们有 N 个数据点，并假设它们服从某个分布（记作 p(x) ），现在要确定里面的一些参数的值，例如，在 GMM 中，我们就需要确定 影响因子pi(k)、各类均值pMiu(k) 和 各类协方差pSigma...概率潜在语义分析与标准潜在语义分析的不同是，标准潜在语义分析是以共现表（就是共现的矩阵）的奇异值分解的形式表现的，而概率潜在语义分析却是基于派生自LCM的混合矩阵分解。...考虑到word和doc共现形式，概率潜在语义分析基于多项式分布和条件分布的混合来建模共现的概率。所谓共现其实就是W和D的一个矩阵，所谓双模式就是在W和D上同时进行考虑。...构建FP树的过程如下： 输入：数据集、最小值尺度 输出：FP树、头指针表 遍历数据集，统计各元素项出现次数，创建头指针表 移除头指针表中不满足最小值尺度的元素项 第二次遍历数据集，创建FP树。
NumPy提供了许多高级的数值编程工具，如：矩阵数据类型、矢量处理，以及精密的运算库。专为进行严格的数字处理而产生。...多为很多大型金融公司使用，以及核心的科学计算组织如：Lawrence Livermore，NASA用其处理一些本来使用C++，Fortran或Matlab等所做的任务。...Numpy100道题 题目来源GitHub，Numpy100道题 这里我写的一写是适合我自己的题目，有需要的看全部的去github 15 创建一个2维数组，该数组边界值为1，内部的值为0 (★☆☆)...如何用0来填充一个数组的边界？...创建一个5x5的矩阵，且设置值1, 2, 3, 4在其对角线下面一行(★☆☆)** a18 = np.diag([1,2,3,4],k = -1) print(a18) 19.
分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。...降维：减少要考虑的随机变量的数量，常见的算法有：PCA（主成分分析）、feature selection（特征选择）、non-negative matrix factorization（非负矩阵分解），...预处理：特征提取和归一化，常用的模块有：preprocessing，feature extraction，常见的应用有：把输入数据（如文本）转换为机器学习算法可用的数据。...轴的最小值、最大值、步长生成数组 # 然后使用 meshgrid 函数生成一个网格矩阵 xx 和 yy（xx 和 yy 的形状都一样） xx, yy = np.meshgrid(np.arange(x_min..., x_max, h), np.arange(y_min, y_max, h)) # 调用 ravel() 函数将 xx 和 yy 平铺，然后使用 np.c_ 将平铺后的列表拼接 # 生成需要预测的特征矩阵
本文中主要是利用sklearn中自带的波士顿房价数据，通过不同的缺失值填充方式，包含均值填充、0值填充、随机森林的填充，来比较各种填充方法的效果 ?...，而一个缺失的数据需要行列两个指标 创造一个数组，行索引在0-506，列索引在0-13之间，利用索引来进行填充3289个位置的数据 利用0、均值、随机森林分别进行填充 # randint(下限,上限,n...由于是从最少的缺失值特征开始填充，那么需要找出存在缺失值的索引的顺序：argsort函数的使用 X_missing_reg = X_missing.copy() # 找出缺失值从小到大对应的索引值...上面 fillc = df.iloc[:, i] # 某个需要填充的列，索引为i # 没有被选中填充（!...T中的非空值 ytest = fillc[fillc.isnull()] # 被选中填充的特征矩阵T中的空值 Xtrain = df_0[ytrain.index, :] # 新特征矩阵上
，但是不建议使用 # print(ones) # # # 创建元素相同（）的矩阵 # full = np.full((2,3),2) #其中第一个括号表示矩阵大小，后面的数字表示填充的数字 # print...(full) # # # 创建对角数为1的矩阵 # diag = np.eye(3,3)#注意这里如果行列数不同，只会让行列下标相等的元素为1 # print(diag) # # # 创建随机矩阵(值在...先介绍一下np.arrange（）函数，表示创建一个从起始值到结束值少1（前面提到过，python中经常不到这个值）的行向量，也可以设定步长 # c = a[np.arange(4),b] #其实就是相当于矩阵方式索引一个矩阵中的元素...（这比MATLAB中更加自由一些） # print(c) # # 改变矩阵的指定元素 # a[np.arange(4),b] += 10 # print(a) # # # 布尔型阵列，可以用来索引一些满足特定条件的元素...# y__ = np.add(y,x_) # print(y__) # # 实际上，如果不对x进行处理，而直接将两者相加，如果x和y满足一些条件，x会自动复制 # # 条件是x和y在一个维度上相等，另一个维度上不一样并且可以通过复制可以实现维度相等
还需要注意的是，fill函数只能等量复制相同的值，无法按照某种规律变化，如果需要按照某种规律填充序列，可以使用generate函数。...算法函数，用于从给定序列中删除满足某个条件的元素。...Remove_copy 算法函数，用于将满足某个条件的元素从一个源序列复制到目标序列中，同时去除不满足条件的元素。...，使得满足条件的元素全部在一组，不满足条件的元素在另一组，最终返回第一个不满足条件的元素的位置。...具体流程是，首先在序列中选定一个元素作为分界点，然后将序列中的其他元素依次与分界点比较，如果满足条件则移动到左边，否则移动到右边，最终左边的所有元素都满足条件，右边的所有元素都不满足条件。
然后在喜欢物品的表达形式上，可以是如上的这种二值分类，即Yes Or No，也可以是带有评分的程度描述，比如对于某个物品打多少分的这种表现形式。...而满足这种分解，并且每个用户对应于物品都有评分，必定存在与某组隐含的因子，使得用户对于物品的评分逼近真实值，而我们的目标就是通过分解矩阵得到这些隐性因子，并且通过这些因子来预测还未评分的物品。...首先对于ALS来说，首先随机化矩阵A，然后通过目标函数求得B，然后对B进行归一化处理，反过来求A，不断迭代，直到A*B满足一定的收敛条件即停止。...对于随机梯度下降法来说，首先我们的目标函数是凹函数或者是凸函数，我们通过调整因子矩阵使得我们的目标沿着凹函数的最小值，或者凸函数的最大值移动，最终到达移动阈值或者两个函数变化绝对值小于阈值时，停止因子矩阵的变化...通过AB测试必须满足以下几个条件：流量必须能够控制，这是为了保证线上效果的稳定性；必须保证流量的随机性，这样的结果才具有说服力。
从 P0 开始，计算完该点的梯度，函数就根据梯度移动到下一点 P1。在 P1 点，梯度再次被重新计算，并沿着新的梯度方向移动到 P2 。如此循环迭代，直到满足停止条件。...用向量来表示的话，梯度上升算法的迭代公式如下: ? 该公式将一直被迭代执行，直至达到某个停止条件为止，比如迭代次数达到某个指定值或者算法达到某个可以允许的误差范围。...开发流程 收集数据: 给定数据文件 准备数据: 用 Python 解析文本文件并填充缺失值 分析数据: 可视化并观察数据 训练算法: 使用优化算法，找到最佳的系数 测试算法: 为了量化回归的效果，需要观察错误率...下面给出了一些可选的做法： 使用可用特征的均值来填补缺失值； 使用特殊值来填补缺失值，如 -1； 忽略有缺失值的样本； 使用有相似样本的均值添补缺失值； 使用另外的机器学习算法预测缺失值。...基于上述原因，将缺失值用 0 代替既可以保留现有数据，也不需要对优化算法进行修改。此外，该数据集中的特征取值一般不为 0，因此在某种意义上说它也满足 “特殊值” 这个要求。
虽然在一次随机试验中某个事件的发生是带有偶然性的，但那些可在相同条件下大量重复的随机试验却往往呈现出明显的数量规律。 机器学习除了处理不确定量，也需处理随机量。...如果一个函数 是随机变量 的PMF，那么它必须满足如下三个条件： 的定义域必须是x的所有可能状态的集合； ； .我们把这一条性质称之为 归一化的（normalized）。...1.4.5 连续型随机变量和概率密度函数 如果一个函数 是随机变量x的PDF，那么它必须满足如下三个条件： 的定义域必须是x的所有可能状态的集合； 注意，我们并不要求 ，因为此处 不是表示的对应此状态具体的概率...由此，我们无法求得具体某个状态的概率，我们可以球的的是某个状态 落在某个区间 内的概率为 。...1.4.7 联合概率与边缘概率联系区别 区别： 联合概率：联合概率指类似于 这样，包含多个条件，且所有条件同时成立的概率。联合概率是指在多元的概率分布中多个随机变量分别满足各自条件的概率。
第一部分介绍元素函数，它针对矩阵内元素进行操作，如将矩阵里的数据取绝对值、取余等等；第二部分介绍矩阵的函数操作，它针对整个矩阵操作，如查询矩阵的列数、行数等信息、将矩阵分块、插入一个子矩阵、生成一个随机数矩阵等...矩阵函数 矩阵函数将对整个矩阵进行操作： 矩阵查询函数可以查询矩阵的一些基本信息，如行数、列数、行最大值、列最大值等等； 矩阵生成函数可以对矩阵进行分块、取对角线等，生成一个新的矩阵。...（1）矩阵查询函数 all (条件)：当矩阵所有元素都满足条件时，返回1，否则返回0； any (条件)：只要矩阵中有一个元素满足条件，就返回1，否则返回0。...loc(条件)：返回满足条件的元素的标号，还可以与截取运算符[]搭配使用，获取标对应的数值。...uniform(seed)：生成（0,1）均匀分布的伪随机数； normal(seed)：生成均值为0，方差为1的伪随机数； 例子 proc iml; a=normal(1); b=normal
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