3、 另可以将代码改为Python，方便日后实时。（python目前还不熟悉所以此次没有使用python，把代码模板附在了附录。有兴趣的同学可以一起研究一下） ?...前期可以使用该算法进行测试样本，有了样本积累后，可以转向全监督算法，提高预测准确率。...附录： 一、常见的半监督学习大类：[2] 1. self-training(自训练算法) 2. generative models生成模型 3....SVMs半监督支持向量机 4. graph-basedmethods图论方法 5. multiview learing多视角算法 二、代码 Python：http://scikit-learn.org/...个真实1值 reslut<-LPA(lpa_waimaitest1,1,1)#使用LPA算法 lpa_waimaitest1_reslut<-as.data.frame(reslut) #sqlSave
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...目录 一、线性回归 1、代价函数 2、梯度下降算法 3、均值归一化 4、最终运行结果 5、使用scikit-learn库中的线性模型实现 二、逻辑回归 1、代价函数 2、梯度 3、正则化 4、S型函数（...五、K-Means聚类算法 全部代码 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python/blob/master/K-Means/K-Menas.py
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....02 — 代码实现 """ Dijkstra algorithm graphdict={"A":[("B",6),("C",3)], "B":[("C",2),("D",5)],"C":[("B",2)
kmp算法python实现 kmp算法 kmp算法用于字符串的模式匹配，也就是找到模式字符串在目标字符串的第一次出现的位置 比如 abababc 那么bab在其位置1处，bc在其位置5处 我们首先想到的最简单的办法就是蛮力的一个字符一个字符的匹配...，但那样的时间复杂度会是O(m*n) kmp算法保证了时间复杂度为O(m+n) 基本原理 举个例子： ?...所以说kmp算法对于这种情况就直接使用当前比较字符之前的最长相同的前后缀，然后将前缀与上面的长字符串对齐，继续比较后面的字符串。...这里kmp算法中的一个重要点就来了，如何找到模式字符串中每位字符之前的最长相同前后缀呢 这里继续用一个例子举例： ?...result_list[i] = j+1 j = j+1 i = i+1 return result_list def kmp(s,p): """kmp算法
前言冒泡排序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 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。
: if num[i] > num[j]: num[i], num[j] = num[j], num[i] return num 算法的稳定性定义为...：对于待排序列中相同元素的原来次序不被排序算法改变，则称该算法稳定。...堆 是一种完全二叉树，堆排序是一种树形选择排序，利用了大顶堆堆顶元素最大的特点，不断取出最大元素，并调整使剩下的元素使之还是大顶堆，依次取出最大元素就实现了排序。O(NlogN)，不稳定。...group //= step return lists print(shell_sort([49,38,65,97,26,13,27,49,55,4])) 7、归并排序 归并排序是利用归并的思想实现的排序方法...，该算法采用经典的分治（divide-and-conquer）策略（分治法将问题分(divide)成一些小的问题然后递归求解，而治(conquer)的阶段则将分的阶段得到的各答案"修补"在一起，即分而治之
排序算法有很多种，下面列举几种： 1.冒泡排序 2.选择排序 3.插入排序 4.希尔排序 5.快速排序 6.归并排序 1.冒泡排序 # -*- coding:utf-8 -*- def bubble_sort...insert_sort(a) print(a) # [6, 86, 3, 5, 0, 43, 90, 100] # [0, 3, 5, 6, 43, 86, 90, 100] 剩下3种算法在下一篇博客中
设计一个LRU cache，实现两个功能：(cache中存放着（key,value）键值对) get(key):获取key对应的value，如果key不在cache中那么返回-1（value 总是为正数
找图中函数在区间[5,8]的最大值 重点思路 爬山算法会收敛到局部最优，解决办法是初始值在定义域上随机取乱数100次，总不可能100次都那么倒霉。...实现 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math # 搜索步长 DELTA = 0.01 # 定义域x从5到8闭区间
Python 实现的PageRank算法，纯粹使用python原生模块，没有使用numpy、scipy。这个程序实现还比较原始，可优化的地方较多。...P = New_P New_P = matrix_add(r,matrix_multiN(d,matrix_multi(A,P))) #P=(1-d)*e/n+d*M'P PageRank 算法的核心
“ Python实现一个算法总是比你理解这个算法更简单,这也是Python如此流行的原因之一。” 在前面的文章中讲过数据离散化和KMeans算法的理论理解。...参见：数据离散化及其KMeans算法实现的理解 这篇文章来看看怎样用Python实现这个事。 ?...01 — 目标 有下图所示的一系列数据，总共有900多条，这是《Python数据分析与挖掘实战》这本书第4章的案例数据。 ?...第1-3行，就是拿Step2中的数据用KMeans算法给聚类，不是会得到4个分类么？每个分类不是会有一个中心点么？如果忘记了，请回过头去看看这篇文章：数据离散化及其KMeans算法实现的理解。...04 — 小结 用Python做数据分析的感觉就是：做之前没头绪、做之后感觉挺简单。
编写软件最基础莫过于算法了。今天在翻阅python的学习资料时，看到了别人用python实现的8大排序算法。很惭愧作为一个9年工作经验的程序员，现在还记得的排序只剩下冒泡排序、快速排序等寥寥几个了。...于是花了数个小时将这些排序算法又仔细揣度了一番，同时再一次感叹python语言的精练。...算法实现： def select_sort(lists): # 选择排序 count = len(lists) for i in range(0, count):...归并排序的算法我们通常用递归实现，先把待排序区间[s,t]以中点二分，接着把左边子区间排序，再把右边子区间排序，最后把左区间和右区间用一次归并操作合并成有序的区间[s,t]。...python里也有heapq模块可用。 如果待排序的元素是整数，并待排序的元素个数较大，也可以选择基数排序。 如果很关心稳定性，可选择冒泡排序、选择排序、直接插入排序、归并排序。
计算从s到t的最短距离 算法如下 ?
本算法是CTR中的系列算法之一，具体的原理就不说了。网上其他的博客一大堆。都是互相抄来抄去，写上去之后容易让人误会。因此我只传上代码实现部分。大家做个参考。...这里我们的FFM算法是基于Tensorflow实现的。 为什么用Tensorflow呢？...比如Xgboost是已经封装好可以用在GPU上的算法库，而那些没有GPU版本的封装算法库时，例如我们此次采用的FFM算法，我们可以借助Tensorflow的GPU版本框架设计算法，并完成模型训练。...FFM.py 主要包括线性部分及非线性部分的代码实现。 tools.py 主要包括训练集的构造。
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，...以下是算法的Python实现： __author__ = 'linfuyuan' min_frequency = int(raw_input('please input min_frequency:')
常见排序算法-Python实现 python 排序 算法 1.二分法 python 32行 #coding=utf-8 def binary_search(input_array, value...print (binary_search(test_list, test_val1)) print (binary_search(test_list, test_val2)) 2.冒泡法 python...flag return array test = [21, 4, 1, 3, 9, 20, 25, 20, 3] print(insert_sort(test)) 4.归并排序 python... return result a = [1,2] test = [21, 4, 1, 3, 9, 20, 25] print(merge_sort(test)) 5.选择排序 python...[i] return array test = [21, 4, 1, 3, 9, 20, 25, 20, 3] print(select_sort(test)) 6.快速排序 python
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。
比如下面这两种就可以消除： 算法原理 这里用广度优先算法就可以，从一个起点开始，查看其上下左右的点，如果有一样的，加入待访问列表中； 然后从访问列表中拿出第一个点继续重复上面操作，直到待访问列表为空为止...伪代码算法： 创建一个列表all_points = [] 保存连通的点 创建search_queue = [start_point] 保存待访问点 创建visted_queue = []保存访问过点 获取点击的点...表示已访问过 获取 point 四周围的点,保存到points变量中 遍历points中的点 如果该点没访问过 将其添加到 search_queue 队列中 python...代码实现： import numpy as np # 找到当前位置一样的所有相邻点 def find_neighbor_point(point,array): points = []...px = [-1, 0, 1, 0] # 通过px 和 py数组来实现左下右上的移动顺序 py = [0, -1, 0, 1] row = point[0] col = point
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