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Python:二元决策树

二元决策树就是基于属性做一系列的二元(是/否)决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后,要么引出另外一个决策,要么生成最终的结果。一个实际训练...

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Python | 蓄水池实现随机抽样

现在有一组数,不知道这组数的总量有多少,请描述一种能够在这组数据中随机抽取k个数,使得每个数被取出来的概率相等。 01—蓄水池游泳池(蓄水池)大家都不陌生,有些游泳池中的水是活的,有入水管也有出水管,那么和泳池体积相当的水流过之后,是不是泳池中所有的水都会被替换呢? 仿照这种现象,蓄水池抽样诞生了,蓄水池的关键在于保证流入蓄水池的水和已经在池中的水以相同的概率留存在蓄水池中。 并且蓄水池可以在不预先知道总量的情况下,在时间复杂度O(N)的情况下,来解决这类采样问题。02—核心原理这一部分涉及公式,为了保证效果直接贴了图过来。? 03—Python实现接下来尝试用Python实现一下蓄水池,由于蓄水池是在事先不知道总量的情况下抽样的,所以定义一个方来接收单个元素,并且把这个方放在类中,以持有采样后的数据。

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    Python 基于python一些程序等

    没特意去研究,只是这对群友在QQ群里(7156436)提出的一些小程序实现、编程题,、问题等,本着学习的心态,根据自己的想帮忙去编实现而已。 usrbinenv python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = shouke def findstr(str_obj): str_list_final = ): usrbinenv python# -*- coding:utf-8 -*-__author__ = shouke if __name__ == __main__: for num in range(1 flag == 1: print(%d是质数 % num)运行结果:题目3:给定一个只包含正整数而且非空的数组,返回该数组中重复次数最多的前N个数字(返回结果按重复次数从多到少降序排列,N不存在取值非的情况

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    LeetCode 剑指 Offer 22. 链表中倒数第k个节点

    输入一个链表,输出该链表中倒数第k个节点。为了符合大多数人的习惯,本题从1开始计数,即链表的尾节点是倒数第1个节点。

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    LeetCode 1109. 航班预订统计

    有一份航班预订表 bookings ,表中第 i 条预订记录 bookingsi = firsti, lasti, seatsi 意味着在从 firsti 到 ...

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    LeetCode 1381. 设计一个支持增量操作的栈

    https://leetcode-cn.com/problems/design-a-stack-with-increment-operation/

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    python】用 Python十大经典排序

    作者:hustcc 来源:https:github.comhustccJS-Sorting-Algorithm排序是《数据结构与》中最基本的之一。 关于稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同稳定的排序:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。不是稳定的排序:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。 但希尔排序是非稳定排序。 该是采用分治(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 作为一种典型的分而治之思想的应用,归并排序的实现由两种方:自上而下的递归(所有递归的方都可以用迭代重,所以就有了第 2 种方);自下而上的迭代;和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响

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    Python Sklearn 中的 kNN 封装

    摘要:用 Python 一步步出 Sklearn 中的 kNN 封装Python机器学习最简单的 kNN 虽然调用 Sklearn 库,简单的几行代码就能解决问题,感觉很爽,但其实我们时处于黑箱中的,Sklearn 背后干了些什么我们其实不明白。 作为初学者,如果不搞清楚原理就直接调包,学的也只是表面功夫,没什么卵用。所以今天来我们了解一下 Sklearn 是如何封装 kNN 的并自己 Python 实现一下。 随着之后我们学习更多的,会发现每个都有一些特点,可以总结对比一下。 _y_train = y_train14 return self首先,我们需要把之前的函数改一个名为 kNNClassifier 的 Class 类,因为 Sklearn 中的都是面向对象的,使用类更方便

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    LRU

    LRU是redis的缓存过期淘汰策略(Least Recently Used),最近最少使用的一种,选择最久未使用的数据将其淘汰。 redis缓存的淘汰策略有很多:novicition:不会驱逐任何key,这样就会在缓存满的时候报OOM异常allkeys-lru:对所有key使用LRU进行删除volatile-lru: 对所有设置了过期时间的 key使用LRU进行删除allkeys-random: 对所有key随机删除volatile-random: 对所有设置了过期时间的key随机删除volatile-ttl:删除马上要过期的keyallkeys-lfu :对所有key使用LFU进行删除volatile-lfu: duisuoyoushezhileguoqishijian的key使用LFU进行删除public class LRUCacheDemo key; this.value = value; } } 构造一个虚拟双向链表,里面装的就是Node class DoubleLinkedList{ Node head; Node tail; 构造方

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    Python机器学习》的作历程

    前言首先,感谢各位支持我博客的同学,你们的支持是我一直努力的动力,正是因为你们的支持,才有了《Python机器学习》一书的面世:? 目前,该书已经可以在各大商城预定,以下罗列各大商城的购买链接:京东当当亚马逊除了上述的购买链接,还可以到淘宝去搜索“Python机器学习”,找到对应的商品。 在掌握了部分后,我打把我的学习过程分享出来,比较好的方式就是组织学习的小组,但是一些现实因素的限制,我决定通过博客的方式将我的笔记出来,一开始博客,我打能够记录出学习机器学习的具体过程 开始Python机器学习》能够出一本书是很多人的理想,我也不例外,在此,我得感谢博文视点的符隆美编辑,多次鼓励我书,才有我开始动手这本书。 在最终定稿时,全书一共包括6个部分,每个部分均以典型的机器学习为例,从原理出发,由浅入深,详细介绍的理论,并配合目前流行的Python语言,从零开始,实现每一个,以加强对机器学习理论的理解

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    Python十大经典排序

    作者 | hustcc整理 | Python编程时光(ID: gh_58ebfb9ba92f)来源 | https:github.comhustccJS-Sorting-Algorithm排序是《数据结构与 》中最基本的之一。 但希尔排序是非稳定排序。 该是采用分治(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 作为一种典型的分而治之思想的应用,归并排序的实现由两种方:自上而下的递归(所有递归的方都可以用迭代重,所以就有了第 2 种方)自下而上的迭代和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响,

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    Python十大经典排序

    作者:hustcc 来源:https:github.comhustccJS-Sorting-Algorithm排序是《数据结构与》中最基本的之一。 关于稳定性:排序后 2 个相等键值的顺序和排序之前它们的顺序相同稳定的排序:冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序。不是稳定的排序:选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序。 但希尔排序是非稳定排序。 该是采用分治(Divide and Conquer)的一个非常典型的应用。 作为一种典型的分而治之思想的应用,归并排序的实现由两种方:自上而下的递归(所有递归的方都可以用迭代重,所以就有了第 2 种方);自下而上的迭代;和选择排序一样,归并排序的性能不受输入数据的影响

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    python

    的复杂度的时间复杂度是指需要消耗的时间资源时间复杂度用“O(数量级)”来表示常见的时间复杂度有:O(1)常数阶; 问题规模越大效率越高,时间不变, a = a=1,a增加无影响O(log2n for i in range(n)O(n2):平方阶,时间随数据规模增加,指数增加,时间增加快 ,for i in range(n): for j in range(i):........n代表问题规模中花费的时间与中语句的执行次数成正比空间复杂度 手动输入需要修改为1的列表元素 a = 1 # a=1 for i in range(len(a)): if a == 0: print i if __name__ == __main__: key()~ # python

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    面试经常需要你手的三个排序Python语言)

    归并排序 1.1 步骤申请空间,使其大小为两个已经排序序列之和,该空间用来存放合并后的序列;设定两个指针,最初位置分别为两个已经排序序列的起始位置;比较两个指针所指向的元素,选择相对小的元素放入到合并空间

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    Python机器学习最简单的KNN

    作者|苏克1900来源|高级农民工(ID:Mocun6)摘要:从零开始学习机器学习最简单的 KNN 。今天开始,我打机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。 目前网上大多这类教程对新手都不友好,要么直接调用 Sklearn 包,要么满篇抽象枯燥的公式文字,看这些教程你很难入门,而真正适合入门的手 Python 代码教程寥寥无几。 别被「」二字吓到,我保证你只要有高中数学加上一点点 Python 基础就能学会这个。 我们使用 Python完成了一个简易的 kNN ,是不是不难?如果觉得难,来看一个更简单的方:调用 sklearn 库中的 kNN ,俗称调包,只要 5 行代码就能得到同样的结论。 下一篇推文来看看 sklearn 是如何封装 kNN 的,并用 Python一遍。

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    Python机器学习最简单的 kNN

    摘要:从零开始学习机器学习最简单的 kNN 。今天开始,我打机器学习教程。说实话,相比爬虫,掌握机器学习更实用竞争力也更强些。 目前网上大多这类教程对新手都不友好,要么直接调用 Sklearn 包,要么满篇抽象枯燥的公式文字,看这些教程你很难入门,而真正适合入门的手 Python 代码教程寥寥无几。 别被「」二字吓到,我保证你只要有高中数学加上一点点 Python 基础就能学会这个。 我们使用 Python完成了一个简易的 kNN ,是不是不难?如果觉得难,来看一个更简单的方:调用 sklearn 库中的 kNN ,俗称调包,只要 5 行代码就能得到同样的结论。 下一篇推文来看看 sklearn 是如何封装 kNN 的,并用 Python一遍。

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    教你一招:Python的最短路径

    一心想学习,很少去真正静下心来去研究,前几天趁着周末去了解了最短路径的资料,用python了一个最短路径是基于带权无向图去寻找两个点之间的最短路径,数据存储用邻接矩阵记录。 思想是通过Dijkstra结合自身想实现的。 以上就是本文给大家分享的全部内容了,希望大家能够喜欢,能够学习python有所帮助。

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    实战一·使用Python原生编Q-Learning

    实战一·使用Python原生编Q-Learning参考学习地址测试代码:import numpy as npimport pandas as pdimport time N_STATES = 6 choose_action(S, q_table) # 选行为 S_, R = get_env_feedback(S, A) # 实施行为并得到环境的反馈 q_predict = q_table.loc # 估

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    篇-python递归

    是为解决某一个问题而采取的具体有效的操作步骤。 的复杂度,表示代码的运行效率,可以用一个大的O加括号来表示,比如O(1),O(n)递归 递归就是在函数中调用本身,大多情况下会给计机增加压力,但是有时又很有用。 计次数?用递归打印斐波那契额数列(能想到解决兔子繁殖的题目吧)?

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    篇-python查找

    上一篇的递归中,了解到的复杂度。递归就是在函数中调用本身。在汉诺塔游戏例子中,如果你需要移动的盘子很多时,程序运行就会消耗很长时间来计结果。 可以回顾下 —>篇-python递归 用递归打印斐波那契数列,你会发现,即使n只有几十的时候,你的计机内存使用量已经飙升了。 可以结合 生成器 优化下程序,不管n有多大,都不会出现卡顿。 ? 有一点,关于递归次数,python中有个限制,可以通过sys模块来解决。 ?python 查找查找就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个关键字等于给定值的数据元素。 的复杂度是渐进的,即对于一个大小为n的输入,如果它的运时间为n3+5n+9,那么它的渐进时间复杂度是n3 刚刚用的 for 循环 来查找,它的时间复杂度O(n) 有没有继续优化的查找呢?

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