今天是《python算法教程》的第10篇读书笔记。笔记的主要内容是使用python实现求最小点对的时间复杂度为O(nlogn)的算法。 平面最小点对问题介绍 在几何学中，有一个基本问题：在一个平面的n
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
在做自然语言处理的过程中，现在智能对话比较火，例如智能客服，智能家电，智能音箱等，我们需要获取用户说话的意图，方便做出正确的回答，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
没有乘法的神经网络，你敢想象吗？无论是单个神经元的运算还是卷积运算，都不可避免地要使用乘法。
处理地理数据时，经常需要用到两个地理位置间的距离。比如 A 点经纬度（30.553949，114.357399），B点经纬度（129.1344，25.5465），求 AB 两点之间的距离。
问题：一球从100米高度自由落下，每次落地后反跳回原高度的一半；再落下，求它在第10次落地时，共经过多少米？第10次反弹多高？
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 支持向量机(Support Vecor Machine,以下简称SVM)虽然诞生只有短短的二十多年，但是自一诞生便由于它良好的分类性能席卷了机器学习领域，并牢牢压制了神经网络领域好多年。如果不考虑集成学习的算法，不考虑特定的训练数据集，在分类算法中的表现SVM说是排第一估计是没有什么异议的。 SVM是一个二元分类算法，线性分类和非线性分类都支持。经过演进，现在也可以支持多元分类，
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Python算法设计篇(8) Chapter 8 Tangled Dependencies and Memoization
摘要：在数据挖掘中，K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。
之前整理总结迁移学习资料的时候有网友评论，大意就是现在的类似资料大全的东西已经太多了，想更深入地了解特定的细节。从这篇文章开始我将以《小王爱迁移》为名写一系列的介绍分析性的文章，与大家共享迁移学习中的代表性方法、理论与自己的感想。由于我的水平有限，请各位多多提意见，我们一起进步。今天第一篇必须以我最喜爱的杨强老师的代表性方法 TCA 为主题！（我的第一篇文章也是基于 TCA 做的） 【我刚整理重写好的加速版 TCA 代码（matlab）：http://t.cn/RazheBv】 问题背景 机器学习中有
求 s=a+aa+aaa+aaaa+aa…a 的值，其中a是一个数字。例如 2+22+222+2222+22222 (此时共有 5 个数相加)，几个数相加由键盘控制；
请注意，本文编写于 381 天前，最后修改于 381 天前，其中某些信息可能已经过时。
价值：根据当前数据，对比历史数据，结合市场规律对具体业务问题进行纠正，指导以及预测。
补充知识：计算图像中任意四个点连成的四边形面积与Ground truth的IOU(Python)
莱文斯坦距离可以解决字符串相似度的问题。 在莱文斯坦距离中，对每一个字符都有三种操作:删除、添加、替换 例如有s1和s2两个字符串，a和b是与之对应的保存s1和s2全部字符的数组，i/j是数组下标。莱文斯坦距离的含义，是求将a变成b(或者将b变成a)，所需要做的最小次数的变换。
作者：博观厚积 简书专栏： https://www.jianshu.com/u/2f376f777ef1 1. K-Means聚类原理 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
LeetCode 每月都会搞每日一题活动，昨天的题目是贪心算法类型，折腾好久才做出来，索性今天就围绕贪心算法多看几道。
分类战车SVM （第三话：最大间隔分类器） 查看本《分类战车SVM》系列的内容： 第一话：开题话 第二话：线性分类 第三话：最大间隔分类器 第四话：拉格朗日对偶问题（原来这么简单！） 第五话：核函数（哦，这太神奇了！） 第六话：SMO算法（像Smoke一样简单！） 附录：用Python做SVM模型 转载请注明来源 ---- 1.回顾 前面说到，线性分类器就是找一个平面，能最好的区分不同类别的样本，logistic模型找的那个超平面，是尽量让所有点都远离它，而SVM寻找的那个超平面，是只让最靠近中间分割线
在机器学习中有很多地方要计算相似度，比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法，其中有欧几里德距离(欧式距离)、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法，用python进行实现以下。大家都是初学者，我认为把公式先写下来，然后再写代码去实现比较好。
数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，不同评价指标往往具有不同的量纲和量纲单位，当各指标间的水平相差很大时，如果直接用原始指标值进行分析，就会突出数值较高的指标在综合分析中的作用，相对削弱数值水平较低指标的作用。为了消除指标之间的量纲影响，保证结果的可靠性，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。
很多人第一次听说 SVM 时都觉得它是个非常厉害的东西，但其实 SVM 本身“只是”一个线性模型。
SVM模型的核心是构造一个“超平面”，并利用“超平面”将不同类别的数据做划分。问题是“超平面”该如何构造，并且如何从无数多个分割面中挑选出最佳的“超平面”，只有当这些问题解决了，SVM模型才能够起到理想的分类效果。
摘要总结：本文研究了基于LSH(Locality-Sensitive Hashing)的相似性度量方法，并将其应用于文本相似度计算。主要思路是将文本表示为向量，并使用LSH函数将向量映射到不同的桶中，然后根据桶内的向量相似度对文本进行排序。实验结果表明，该方法在文本相似度计算任务上取得了较好的效果。
每取出一个数据就和K个均值点分别计算距离（默认计算点间的欧氏距离），和谁更近就归为这个均值点所在的簇；
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。 基本方法 句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法： 编辑距离计算 杰卡德系数计算 TF 计算 TFIDF 计算 Word2Vec 计算 下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。 编辑距离计算 编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Lev
在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。
本系列是机器学习课程的系列课程，主要介绍机器学习中分类算法，本篇为分类算法与SVM算法部分。
Given a matrix consists of 0 and 1, find the distance of the nearest 0 for each cell.
这道题是给一个温度列表，重新生成一个列表：对应位置是需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。
问题描述 该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。 数学模型建立 问题分析 机械臂打孔生产效能主要取决于以下三个方面： 单个孔的钻孔作业时间，这是由生产工艺所决定的，不在优化范围内，本文假定对于同一孔型钻孔的作业时间是相同的。 打孔机在加工作业时，钻头的行进时间。 针对不同孔型加工作业时间，刀具的转换时间。 在机
專 欄 ❈ exploit，Python中文社区专栏作者。希望与作者交流或者对文章有任何疑问的可以与作者联系： Email:15735640998@163.com ❈ 用python进行数据挖掘和机器学习一直很火，所以近段时间就在自学《机器学习实战》这本书，发现里面讲支持向量机时对原理公式的推导讲得并不详细，上网查资料发现讲得并不很系统，有点零碎的感觉，导致对于我这种小白的童鞋来说颇为艰难，因此经过长时间的资料查询后准备综合各路大神的思路和我自己的理解来写一波关于公式原理推导的文章。文章以《机器学习实战书》
如果是你自己定义函数，函数名要符合变量命名规则，并且不能是系统关键字（在jupyter中，打出系统关键字是绿色的）
代表我们要拟合出来的方程到真实值距离的平方，平方的原因是因为可能有负值，正负可能会抵消
无论走到哪里，都应该记住，过去都是假的，回忆是一条没有尽头的路，一切以往的春天都不复存在，就连那最坚韧而又狂乱的爱情归根结底也不过是一种转瞬即逝的现实。——马尔克斯《百年孤独》
案件回顾 商业街口碑分析 顾客在网络上会发表对商品或商店的留言信息 对留言进行分析，可以对商业街进行口碑分析 在论坛中整理了300条留言，并进行分词处理，整理出了不同性别不同年龄段在留言中，使用单词的频数（问题：不同年龄或性别对商业街的印象是否一致？） 聚类分析 将数据存储为csv格式，导入python，查看前10行数据。 import pandas as pd reviewsdata = pd.read_csv('reviewsdata.csv',index_col=0)#index_col=0第一列
手肘法的核心指标是SSE(sum of the squared errors，误差平方和)，
小明问大师，大师我已经开始学习c语言编程了为什么感觉我只会用他做数学题，而不能写自己想写的游戏呢？ 大师看着地上的教学文章不说话； 小明说大师你是让我静心学习之后就一定可以感受到c语言的伟大是么？ 大
在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。最常见的是数据分析中的相关分析，数据挖掘中的分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等等。根据数据特性的不同，可以采用不同的度量方法。一般而言，定义一个距离函数 d(x,y), 需要满足下面几个准则： d(x,x) = 0 // 到自己的距离为0 d(x,y) >= 0 // 距离非负 d(x,y) = d(y,x) // 对称性: 如果 A 到 B 距离是 a，那么 B 到 A 的距离也应该
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 前言 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE)也是非常重要的降维方法。和传统的PCA，LDA等关注样本方差的降维方法相比，LLE关注于降维时保持样本局部的线性特征，由于LLE在降维时保持了样本的局部特征，它广泛的用于图像图像识别，高维数据可视化等领域。 什么是流形学习 LLE属于流形学习(Manifold Learning)的一种。因此我们首先看看什
该问题来源于参加某知名外企的校招面试。根据面试官描述，一块木板有数百个小孔（坐标已知），现在需要通过机械臂在木板上钻孔，要求对打孔路径进行规划，力求使打孔总路径最短，这对于提高机械臂打孔的生产效能、降低生产成本具有重要的意义。
Given an array of integers A, find the sum of min(B), where B ranges over every (contiguous) subarray of A.
面试官人比较友好，自己项目细节一定要熟悉，简历上的东西最好清楚掌握，数据结构和常用算法一定要掌握，这是我的第一个面试经历，不管接下来的面试能否通过，都还是值得纪念和自省的。
18世纪法国科学家Buffon提出的一种计算圆周率π的方法——随机投针法，就是用一枚普普通通的针就可以计算出圆周率 ，是不是很神奇，现在带着你的疑惑和我一探究竟吧。
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（即） 5、映射为多项式 6、使用的优化方法 7、运行结果 8、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 逻辑回归_手写数字识别_OneVsAll 1、随机显示100个数字 2、OneVsAll 3、手写数字识别 4、预测 5、运行结果 6、使用scikit-learn库中的逻辑回归模型实现 三、BP
记得原来和朋友猜测过网易云的推荐是怎么实现的，大概的猜测有两种：一种是看你听过的和收藏过的音乐，再看和你一样听过这些音乐的人他们喜欢听什么音乐，把他喜欢的你没听过的音乐推荐给你；另一种是看他听过的音乐或者收藏的音乐中大部分是什么类型，然后把那个类型的音乐推荐给他。当然这些都只是随便猜测。但是能发现一个问题，第二种想法很依赖于推荐的东西本身的属性，比如一个音乐要打几个类型的标签，属性的粒度会对推荐的准确性产生较大影响。今天看了协同过滤后发现其实整个算法大概和第一种的思想差不多，它最大的特点就是忽略了推荐的东西
在人工智能算法大数据时代，会有各种各样的预测模型，那怎么来评判一个预测模型的准确度呢？这一篇就来聊聊常用的一些评价指标。
机器学习是时下非常流行的话题，而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包。TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述。本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍。
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