于是, 我就在想, 如何用算法来实现这个匹配的过程呢? 单一匹配 将信息抽象化, 现有两个集合 M N, 每个集合中存在a个对象....别说, 我后面找了一下, 还真有这么一个算法. Gale-Shapley 算法 再来.现有两个集合 M N, 每个集合中分别存在a个对象....Gale-Shapley算法, 就是从中得出一个稳定匹配的算法....算法的思想通俗易懂, 一句话概括: 所有男生依次尝试想所有女生表白 算法的实现步骤如下: 找到一个还没有对象, 且未向所有女生表白的男生m 找到一个m还没有表白过的女生n 如果n还没有对象, 则进行匹配...算法优化 我们在最开始分析的时候, 时间复杂度是O(n^2), 现在再来看一下我们实现的时间复杂度.
Kmeans聚类 kmeans K-means算法是很典型的基于距离的聚类算法，采用距离作为相似性的评价指标，即认为两个对象的距离越近，其相似度就越大。...该算法认为簇是由距离靠近的对象组成的，因此把得到紧凑且独立的簇作为最终目标。...动图来源. k个初始类聚类中心点的选取对聚类结果具有较大的影响，因为在该算法第一步中是随机的选取任意k个对象作为初始聚类的中心，初始地代表一个簇。...如果在一次迭代前后，J的值没有发生变化，说明算法已经收敛。...随机数都在给定数据的范围之内dmin + (dmax - dmin) * np.random.rand(k)实现。
Apriori算法是数据挖掘中频发模式挖掘的鼻祖，从60年代就开始流行，其算法思想也十分简单朴素，首先挖掘出长度为1的频繁模式，然后k=2 将这些频繁模式合并组成长度为k的频繁模式，算出它们的频繁次数，...而且要保证其所有k-1长度的子集也是频繁的，值得注意的是，为了避免重复，合并的时候，只合并那些前k-2个字符都相同，而k-1的字符一边是少于另一边的。...以下是算法的Python实现： __author__ = 'linfuyuan' min_frequency = int(raw_input('please input min_frequency:')
当下 ║ 2018.12.12 人生苦短，我们都要用Python,不定期更新Python相关知识点 知识点 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。...影响内排序算法性能的三个因素： 时间复杂度：即时间性能，高效率的排序算法应该是具有尽可能少的关键字比较次数和记录的移动次数 空间复杂度：主要是执行算法所需要的辅助空间，越少越好。 算法复杂性。...选择排序（Selection sort）是一种简单直观的排序算法。...、个数加一的有序数据，算法适用于少量数据的排序，时间复杂度为O(n^2)。...“缩小增量排序”（Diminishing Increment Sort），是直接插入排序算法的一种更高效的改进版本。
算法 如果用通俗易懂的语言来说，算法就是“把解决问题的步骤无一遗漏地用文字或图表示出来”。要是把这里的“用文字或图表示”替换为“用编程语言表达”，算法就变成了程序。...而且请诸位注意这样一个条件，那就是“步骤必须是明确的并且步骤数必须是有限的”。 典型算法 计算不能自发地思考。因此计算机所执行的由程序表示的算法必须是由机械的步骤所构成。...由此所构成的算法被称为“典型算法”。 辗转相除法 辗转相除法（又称欧几里得算法）就是一个机械地求解最大公约数问题的算法。.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # minyt 2020.8.25 a = input("Please input num a: ") b =.../usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # minyt 2020.8.25 a = input("Please input num a: ") if
离散课上图论的时候讲了理论知识，但是还没实践过，于是拿python写了一下，顺便做个笔记防止忘记。...python自带的数据结构比较丰富，写起来的确顺滑很多，太香了md mymap = { 1:{1:0,3:10,5:30,6:100}, 2:{2:0,3:5}, 3:{3:0,4...:50}, 4:{4:0,6:10}, 5:{4:20,5:0,6:60}, 6:{6:0} } max_len = 1000000 T = set() #完成最短路搜索的点集..._min_k = get_min_key(dis) T.add(_min_k) #取出T集合外dis的最小值做最短路 '''到下一个点的最短路就是一条最短路...，因为如果有两条路的权加起来更短，则第一条路就要是最短的''' for i in mymap[_min_k].keys(): #遍历该点所有相邻点找更短路 if
# KNN算法思路： #-----------------------------------------------------# #step1:读入数据，存储为链表 #step2:数据预处理，包括缺失值处理...、归一化等 #step3:设置K值 #step4:计算待测样本与所有样本的距离(二值、序数、连续) #step5:投票决定待测样本的类别 #step6:利用测试集测试正确率 #-------------...----------------------------------------# 注：因为是python的初学者，可能很多高级的用法还不会，所以把python代码写的像C还请大家不要吐槽。...同时希望大家指出其中的错误和有待提高的地方，大家一起进步才是最棒的。
原始链接：基于Python的机器学习实战：Apriori 原始链接里的代码是在python2下写的，有的地方我看的不是太明白，在这里，我把它修改成能在python3下运行了，还加入了一些方便自己理解的注释...Apriori算法的pyspark实现：pyspark实现Apriori算法、循环迭代、并行处理 #coding=utf8 #python3.5 #http://www.cnblogs.com/90zeng...D(记录或者transactions)中的支持度, 返回满足最小支持度的项集的集合，和所有项集支持度信息的字典。...support # 汇总支持度数据 return retList, supportData def aprioriGen( Lk, k ): # Aprior算法...D，python3中的写法，或者下面那种 #D=[var for var in map(set,myDat)] #D=[set(var) for var in myDat] #D: [
先上代码吧： import re def my_read(filename,row,col): # 读取各种矩阵----参数为文件名和目标矩阵的行列数 sz = [[0 for i in...for j in range(len(sz[0])): sz[i][j] = lists[i][j] return sz # 返回一个该矩阵的二维数组...col) y = n%col - 1 return [x,y] def replace(temp,rep,row,col): # 定义一个置换函数，参数temp为要替换的矩阵...，file为替换矩阵，row列，col行 new_temp = [[0 for i in range(col)]for i in range(row)] # 用来保存置换后的矩阵并作为返回值...#16轮循环 L = R0 temp = get_lastR(K,R0,num) temp = change(temp) #改变一下格式，使temp和L0格式一样，方便实现异或运算
引言 每一本《数据结构》方面的书应该都会讲KMP算法，KMP算法可以说是知名度非常高的算法之一，为什么会叫做KMP算法？...是因为KMP是由三位大牛：D.E.Knuth、J.H.Morris和V.R.Pratt几乎同时发现的。所以取了每个人的第一个字母叫做KMP算法。...O（m*n）小很多，这是因为在KMP算法中子串和母串不匹配的时候不会将子串向右挪移1位，而是将子串向后挪移k位。...如何确定子串向后挪移的位数呢？这个就像需要建立next数组来进行匹配，next数组就是子串中每一个位置的最大公共长度。最大公共长度在算法导论里面就被记为next数组。...结语 KMP算法的核心就是在于next数组的建立，建立正确的next数组至关重要，通过next数组里面的next值可以帮助我们有效的减少循环次数和节约大量的时间。
本文用python实现常用的排序算法，按时间复杂度分为： 时间复杂度为O(n^2)：冒泡排序，选择排序，插入排序。 时间复杂度为O(nlogn)：快速排序，归并排序，堆排序。...时间复杂度为O(n^2)的排序算法 1.1 冒泡排序 基本思想：从左到右遍历数组，比较相邻两个数字的大小，如果前者比后者大，则交换他们的位置（从小到大排列）。一次遍历，使得最大值到最右端。...，找到合适的位置插入，保持左边的元素有序。...时间复杂度为O(nlogn)的排序算法 2.1 快速排序 在冒泡排序中，每轮循环只能确定一个元素的位置，所以，需要n轮循环才能确定所有元素的位置。...对左右边的数组迭代进行刚才的操作（分治的思想）。最后组合在一起，就成了有序数组。
当我傻傻的用python写DBSCAN，我才突然想起来在scikit-learn中有DBSCAN，可以直接调用啊，我本来想要放弃快完成的代码，但是我想我可以发博客啊，好吧！...__setattr__(visited,value)#这个在python3上是没有问题的，但是在我python2.7上就老报错，所以就用了下面这种方式来代替 #self.visited...[] for index in range(len(loc_List)): tmp = loc_List.ix[index]#这个返回的是...p.visited = True for point in self.totalPoint: #排序point与p为同一个点的可能性...#把当前点也加入到聚簇中去 self.addCluster(cluster,parentCluster) #递归的加入点
原文博客：Doi技术团队 链接地址：https://blog.doiduoyi.com/authors/1584446358138 初心：记录优秀的Doi技术团队学习经历 本文链接：Python实现常见的排序算法...前言 本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。...分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。 创建一个比较大的list，用于测试排序算法使用。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。...，该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。
前言 本章介绍使用Python实现场景的几种排序算法。分别有冒泡算法、快速排序、插入排序、希尔排序、选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序。...创建一个比较大的list，用于测试排序算法使用。...这个算法的名字由来是因为越小的元素会经由交换慢慢"浮"到数列的顶端。...但希尔排序是非稳定排序算法。希尔排序的基本思想是：先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录"基本有序"时，再对全体记录进行依次直接插入排序。...，该算法是采用分治法的一个非常典型的应用。
排序算法是算法中最基本的算法，本文通过python实现选择排序、冒泡排序、插入排序以及各种改进方法,后台回复“代码”获取代码文件。...、选择排序 排序算法的逻辑非常简单，首先搜索整个列表，找到最小项的位置，如果该位置不是列表的第1项，就交换这两个位置的元素。...然后从列表的第2个元素开始，重复上述过程，直到算法达到整个过程的最后一个位置，图形解释如下 ?...这个过程的效果就是将最大的项以冒泡的方式排到算法的末尾。然后算法从列表开头到倒数第二项重复这一过程，依次类推，图形解释如下。 ? ?...希尔算法的逻辑是，先将整个待排序的记录序列分割成为若干子序列分别进行直接插入排序，待整个序列中的记录“基本有序”时，再对全体记录进行依次直接插入排序，具体步骤如下： 设定一个较大间隔gap，对所有间隔为
今天，我们来一起学习KNN算法的基本原理，并用Python实现该算法，最后，通过一个案例阐述其应用价值。...它并未试图建立一个显示的预测模型，而是直接通过预测点的临近训练集点来确定其所属类别。 K近邻算法的实现主要基于三大基本要素： K的选择； 距离度量方法的确定； 分类决策规则。...下面，即围绕这三大基本要素,探究它的分类实现原理。...KNN算法的算法实现 importosos.chdir('D:\\my_python_workfile\\Project\\Writting')os.getcwd() 'D:\\my_python_workfile...下面的函数则实现了解决方案中的第三种分类决策方法。
本文实例为大家分享了python实现梯度下降算法的具体代码，供大家参考，具体内容如下 简介 本文使用python实现了梯度下降算法，支持y = Wx+b的线性回归 目前支持批量梯度算法和随机梯度下降算法...(bs=1) 也支持输入特征向量的x维度小于3的图像可视化 代码要求python版本 3.4 代码 ''' 梯度下降算法 Batch Gradient Descent Stochastic...__call__(self, bs=1, lr=0.1, epoch=10): if sys.version_info < (3, 4): raise RuntimeError('At least Python...epoch) pass pass if __name__ == "__main__": if sys.version_info < (3, 4): raise RuntimeError('At least Python...以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助。
小编邀请您，先思考： 1 您使用Python做过什么？ 2 如何用Python实现决策树系列算法？ 人生苦短，就用 Python。...那么，用Python实现出来的机器学习算法都是什么样子呢？...营长刚好在 GitHub 上发现了东南大学研究生“Lawlite”的一个项目——机器学习算法的Python实现，下面从线性回归到反向传播算法、从SVM到K-means聚类算法，咱们一一来分析其中的Python...、K-Means聚类算法 1、聚类过程 2、目标函数 3、聚类中心的选择 4、聚类个数K的选择 5、应用——图片压缩 6、使用scikit-learn库中的线性模型实现聚类 7、运行结果 六、PCA主成分分析...scikit-learn库中的PCA实现降维 七、异常检测 Anomaly Detection 1、高斯分布（正态分布） 2、异常检测算法 3、评价的好坏，以及的选取 4、选择使用什么样的feature
代码部分： #test.py def swap(arr, i, j): tmp = arr[i] arr[i] = arr[j] arr[j] = tm...
01 — Dijkstra算法的理论部分 关于Dijkstra算法的原理部分，请参考之前的推送： 图算法|Dijkstra最短路径算法 Dijkstra算法总结如下： 1....此算法是计算从入度为0的起始点开始的单源最短路径算法，它能计算从源点到图中任何一点的最短路径，假定起始点为A 2....选取一个中心点center，是S集合中的最后一个元素，注意起始点到这个点的最短距离已经计算出来，并存储在dist字典中了。 3....因为已经求出了从A->center的最短路径，所以每次迭代只需要找出center->{有关系的节点nodei}的最短距离，如果两者的和小于dist(A->nodei)，则找到一条更短的路径。...02 — 代码实现 """ Dijkstra algorithm graphdict={"A":[("B",6),("C",3)], "B":[("C",2),("D",5)],"C":[("B",2)
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