学过统计的都知道，有相关系数这么一个东西，通常叫做r。但是其实应该叫做线性相关系数，应用领域还是很窄的。...而MIC这个东西呢，首先比较general，不管是什么函数关系，都可以识别，换句话说，正弦函数和双曲线函数和直线，对这个系数而言是一样的。...这里x和y是两个联系的随机变量，这个系数也可以用来衡量相关性，但是有很多缺点。比如，非均一性。不过这点在后面的论文中被推翻了，或者说，局部推翻。...很明显可以看到，左下角那个有点像三角函数的关系，Pearson系数(就是线性相关系数)为0，而MIC则有0.8。
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数 目的：Maximal Information Coefficient (MIC) 最大信息系数...然后计算随机变量X、Y的互信息。因为m乘以n的网格划分数据点的方式不止一种，所以我们要获得使互信息最大的网格划分。然后使用归一化因子，将互信息的值转化为(0,1)区间之内。...2.对最大的互信息值进行归一化 3.选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值 ?...（2）对最大的互信息值进行归一化 将得到的最大互信息除以log(min(X,Y))，即为归一化！...（3）选择不同尺度下互信息的最大值作为MIC值 上面讲述了给定i和j的情况下M(X,Y,D,i,j)的计算方法。
最大信息系数 maximal information coefficient (MIC)，又称最大互信息系数。
MIC是基于最大信息量的非参数探索(maximal information-based nonparametric exploration, MINE)统计的一部分，可以用来识别和描述数据集中的重要关系...具体算法我没看，应该看也看不懂。 MIC介绍：http://www.exploredata.net/ R包minerva可计算MINE的各种指数。
一、基尼系数是什么？ 1)定义 下面是摘自李航《统计学习方法》中基尼系数的定义，非常清晰。 2)基尼系数有什么意义？...) < 方案三(3个) < 方案四(4个) ，基尼系数为 方案一 < 方案三 < 方案四；而方案一和方案二类别个数相同，但方案一的类别集中度比方案二要高，而基尼系数为 方案一 < 方案二...基尼系数的特质是： 1) 类别个数越少，基尼系数越低; 2)类别个数相同时，类别集中度越高，基尼系数越低。...当类别越少，类别集中度越高的时候，基尼系数越低；当类别越多，类别集中度越低的时候，基尼系数越高。...也就是熵和基尼系数都有着类似的特质，它们都可以用来衡量信息的不确定性。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。
MIC MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。...所谓公平性，是指在样本量足够大时能为不同类型单噪声程度相似的相关关系给出相近的系数。例如，对于一个充满相同噪声的线性关系和一个正弦关系，一个好的评价算法应该给出相同或相近的相关系数。...算法原理的通俗解释 算法原理或许介绍的还是有点负责，下面还有一种简单带的解释： MIC计算分为三个步骤： 给定i、j，对XY构成的散点图进行i列j行网格化，并求出最大的互信息值 对最大的互信息值进行归一化...Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数 最大信息系数方法 wiki:Maximal information coefficient minepy中的python...API Maximal Information Coefficient (MIC)最大互信息系数 最大信息系数方法 结合Scikit-learn介绍几种常用的特征选择方法 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 基尼系数是指国际上通用的、用以衡量一个国家或地区居民收入差距的常用指标。是20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。...这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系数可在零和1之间取任何值。...收入分配越是趋向平等，洛伦茨曲线的弧度越小，基尼系数也越小，反之，收入分配越是趋向不平等，洛伦茨曲线的弧度越大，那么基尼系数也越大。如果个人所得税能使收入均等化，那么，基尼系数即会变小。...基尼系数最大为“1”，最小等于“0”。基尼系数越接近0表明收入分配越是趋向平等。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
CART算法 CART Classification and Regression Tree(CART) 是决策树的一种用基尼指数来选择属性 (分类) ，或用均方差来选择属性 (回归)顾名思义，CART...算法既可以用于创建分类树，也可以用于创建回归树，两者在构建的过程中稍有差异。...连续特征处理 具体思路: 有m个样本，从小到大排列，取相邻两样本值的平均数做划分点，一共取m - 1个其中第m个划分点分别计算以这m-1个点作为二元分类点时的基尼系数。...基尼系数 样本集合 D 的基尼指数（CART） \operatorname{Gini}(D)=1-\sum_{k=1}^{K}\left(\frac{\left|C_{k}\right|}{|D|}\right
使用两种方法，通过python计算基尼系数。 在sql中如何计算基尼系数，可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同，可以结合去看。 文章中方法1的代码来自于：（加入了一些注释，方便理解）。...如果对于基尼系数概念不太清楚，可以看原文的第一部分。 基尼系数计算方法 – longwind09 – 博客园 方法2和3借鉴资料：方法2和3是近似算法。其中方法3:只适用于一些特殊情况。...如果分组数量降低，获得的基尼系数将稍低于准确的基尼系数，因为更多的将非直线的曲线假设成了直线，即梯形的一边。...如果不能均匀分配，可能取m的方式需要优化，应该采取python内含的最大力度均匀分组的函数。...本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 举报，一经查实，本站将立刻删除。
前言 EK算法是求网络最大流的最基础的算法，也是比较好理解的一种算法，利用它可以解决绝大多数最大流问题。...但是受到时间复杂度的限制，这种算法常常有TLE的风险 思想 还记得我们在介绍最大流的时候提到的求解思路么？ 对一张网络流图，每次找出它的最小的残量（能增广的量），对其进行增广。...没错，EK算法就是利用这种思想来解决问题的 实现 EK算法在实现时，需要对整张图遍历一边。 那我们如何进行遍历呢？BFS还是DFS？....^#) 所以我们选用BFS 在对图进行遍历的时候，记录下能进行增广的最大值，同时记录下这个最大值经过了哪些边。...通过上图不难看出，这种算法的性能还算是不错， 不过你可以到这里提交一下就知道这种算法究竟有多快(man)了 可以证明，这种算法的时间复杂度为 大体证一下： 我们最坏情况下每次只增广一条边，则需要增广
轮廓系数最高的簇的数量表示簇的数量的最佳选择。 ? 一般来说，平均轮廓系数越高，聚类的质量也相对较好。在这，对于研究区域的网格单元，最优聚类数应该是2，这时平均轮廓系数的值最高。...当 k=6 时，SEE 的值会低很多，但此时平均轮廓系数的值非常高，仅仅比 k=2 时的值低一点。因此，k=6 是最佳的选择。...1.1 Adjusted Rand index 调整兰德系数 ?...metrics.adjusted_rand_score(labels_true, labels_pred) 0.24 . 1.2 Mutual Information based scores 互信息...与轮廓系数的对比，笔者觉得最大的优势：快！相差几百倍！
之前的 SVM 推导得到了一堆关于拉格朗日系数的表达式，但是没有求解，本文记录 SMO 解决 SMV 问题的思想流程。...SVM 回顾 之前经过对 SVM 推导 得到了最终需要求解拉格朗日系数的步骤： 其中 \alpha_i 为拉格朗日系数，y_i 为数据标签， n 为数据个数， x_i 为数据向量，\Phi 为核函数映射...SMO 简介 SMO (Sequential Minimal Optimization)，翻译过来是序列最小优化算法。...算法的核心思想是由于我们需要寻找的是一系列的 α 值使得原始优化问题取极值，但问题是这一系列的值我们很难同时优化。...所以SMO算法想出了一个好办法解决这个问题，把这一系列的 α 中的两个看成是变量，其它的全部固定看成是常数，通过不断迭代优化这两个变量来优化目标函数。
问题描述 对于n个数，从中取出m个数，如何取使得这m个数的乘积最大呢？...输出格式 每组数据输出1行，为最大的乘积。
问题描述 给定一个数组，求如果排序之后，相邻两数的最大差值，要求时间复杂度O(N) 例子： 5,9,8,3,15 那么排序后的数，3,5,8,9,15，因此相邻最大差值为15-9=6 解题思路 由于时间复杂度要求为...这里我们需要借助桶排序的思想： 1）找出数组的最大值max和最小值min 2）将区间均等的划分为 N + 1份，即有N + 1个桶。...依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 实现代码 public static int maxGap(int[] nums) { if (nums ==...null || nums.length < 2) { return 0; } // 1）找出数组的最大值max和最小值min int max =...// 依次比较每两非空桶，即后桶的min减去前桶的max 的差值，即可获得最大的差值 for(int i = 0; i <= len; i++) { if (hasNum[i]) {
问题描述： （这个问题描述可能不太准确 是根据我个人的理解写出来的） 输入一个序列的数字 求他的最大子序列 包括空集合 例如说
输出格式 输出文件仅一行包含一个整数，表示要求的最大的结果 样例输入 5 2 1 2 3 4 5 样例输出 120 样例说明 (1+2+3)*4*5=120...] sum = new long[20]; static long[][] dp = new long[20][20]; /* * dp[i][j]代表前i个数中有j个乘号的最大值
一、题目 1、算法题目 “给定包含0和1的二维矩阵，找出只包含1的最大矩阵，返回其面积。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接：85....最大矩形 - 力扣（LeetCode） (leetcode-cn.com) 2、题目描述 给定一个仅包含 0 和 1 、大小为 rows x cols 的二维二进制矩阵，找出只包含 1 的最大矩形，并返回其面积...首先，说一下暴力解法：列举所有可能出现的矩形，枚举矩形所有的左上角和右下角坐标，并检查该矩形是否是面积最大的，但是这样做时间复杂度过高，会超时。我发现在学算法之前我写出来的算法都是暴利解法。。。...那么就可以使用单调栈的做法，找到最高的柱子，并找到它左右的最大高度，拼接成最大的矩形，得到面积就是想要的结果。...思路就是： 枚举矩形的下边界，枚举下边界的每一列的高度 找到最高的柱子向左右寻找最大的矩形 得到矩形求出面积
前置知识 网络最大流入门 前言 Dinic在信息学奥赛中是一种最常用的求网络最大流的算法。 它凭借着思路直观，代码难度小，性能优越等优势，深受广大oier青睐 思想 Dinic算法属于增广路算法。...它的核心思想是：对于每一个点，对其所连的边进行增广，在增广的时候，每次增广“极大流” 这里有别于EK算法，EK算法是从边入手，而Dinic算法是从点入手 在增广的时候，对于一个点连出去的边都尝试进行增广...，即多路增广 Dinic算法还引入了分层图这一概念，即对于$i$号节点，用dis(i)表示它到源点的距离，并规定，一条边能够被增广，当且仅当它连接的两个点$u,v$满足：dis(v)=dis(u)+1，...Dinic算法的性能在比赛中表现的非常优越。...按照集训队大佬ly的说法，我们可以认为Dinic算法的时间复杂度是线性的（比某标号算法不知道高到哪里去了） 代码 题目链接 #include #include #include
互信息 互信息可以度量两个变量x，y之间的相关关系。如下图所示： ? 考虑特征x与分类目标c，计算I（x，c），I（x，c）的大小代表了x与c之间的关联度的大小。...从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。 最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ?...可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。 S很可能包含相关度很大的特征，也就是说特征之间存在冗余。集合S的冗余度如下式所示： ?...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。...主要步骤： 将数据进行处理转换的过程（注：为了计算两个特征的联合分布和边缘分布，需要将数据归一化到[0,255]之间，并且将每一维特征使用合理的数据结构进行存储） 计算特征之间、特征与响应变量之间的分布及互信息
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