参考链接： K最近邻居的Python实现 python k近邻算法 K最近邻居(KNN) (K-Nearest Neighbors (KNN)) KNN is a supervised...这可能是由于我们使用makeblob制作了数据集，并特别要求了两个中心。 但是，我们故意为群集标准偏差放置了一个较大的值，以引入方差。 这导致数据集中4个点的错误分类。 ...我们可以尝试通过修改邻居数来提高结果的准确性。 这可以使用肘部方法来实现。 ...首先，我们创建两个数据框； 一个带有特征，另一个带有标签，将它们连接到单个数据框中，然后选择第一行作为预测标签的数据点。 我们必须记住要缩放数据点，因为模型是在缩放数据上训练的。 ...但是，KNN确实有缺点，其中包括较高的预测成本，这对于大型数据集而言更糟。 KNN对异常值也很敏感，因为异常值会对最近的点产生影响。 此外，它们不适用于高维数据集，并且分类特征不能很好地工作。
RuntimeError: cuda runtime error (59) :device-side assert triggered 一般是标签出错，检查两点： 标签中是否有-1 标签个数和分类的个数是否匹配...（检查模型最后的分类个数） Shell脚本dos2unix Shell脚本出现$'\r': command not found 这是因为脚本文件可能在window弄过，有window下的空行，把他转换成...unix格式的就行。
最初在一个记事本上只有一个字符 'A'。你每次可以对这个记事本进行两种操作： Copy All (复制全部) : 你可以复制这个记事本中的所有字符(部分的复制是不允许的)。...Paste (粘贴) : 你可以粘贴你上一次复制的字符。 给定一个数字 n 。你需要使用最少的操作次数，在记事本中打印出恰好 n 个 'A'。输出能够打印出 n 个 'A' 的最少操作次数。...示例 1: 输入: 3 输出: 3 解释: 最初, 我们只有一个字符 'A'。 第 1 步, 我们使用 Copy All 操作。...*/ int [] dp=new int[n+1];//的到i个A的最小操作次数 Arrays.fill(dp,Integer.MAX_VALUE);...for(int i=2;i<=n;i++){ for(int j=1;j<=i;j++){ if(i%j==0){//找到可以整除的因子
这是学习笔记的第 2430篇文章 最近一段时间解决了两个持续了多年的问题，想起来感觉自己还是挺蠢的。 ....pst文件，显然直接打开是不可行的，提示最大的文件只有100多兆，所以看起来简单的事情，我拖了差不多有5年，每每想起来就有一种无力感。...说出来都感觉丢人，最近一段时间，这股劲头上来，想把这个事情弄出个结果，于是我耐着性子看了一些网页的说明，直到我看到这样一张图。 ...刚好最近要给新同事做一些练习，这个事情就重新提了出来，本来是要锻炼新同事的，为了给新同事讲明白，我抽时间认真看了下脚本，很快就理清了思路，刚好借着早晨1个小时的时间就把脚本改造成了我理想中的通用模式。...所以人的主观能动性和做成事情的认知是一件很微妙的感觉，从这个维度来看，说是细节决定成败一点都不为过。
导言本文是一个优化的NV12图像缩放程序。有不同类型的图像缩放算法。它图像缩放算法的复杂性与图像质量损失和性能低下有关。我决定选择最简单的“最近邻居插值”和双线性插值，以调整NV12图像的大小。...在你阅读我的提示之前。你需要对格式有一些基本的概念。并且知道什么是插值缩放算法。如果您之前厌倦了RGBA格式的图像比例，您会更容易理解我的程序是如何工作的。...例如：Y00 Y01 Y10 Y11 份额 U00 和 V00Y20 Y21 Y30 Y31共享U10和V10算法最近的插值复制代码srcX = dstX * (srcWidth / dstWidth)...该算法只需使用“四舍五入”，将源图像中最近的像素值存储在dest图像数组中。因此，效果不会很大，通常会有一些严重的马赛克。双线性插值双线性插值同时使用小数部分和整数，根据四个像素计算最终像素值。...或者只是使用不同CPU的不同属性。但有时它需要巨大的更改（包括重新设计算法），同时将C代码转换为汇编代码。这取决于CPU的功能。
库求解 from scipy.spatial.distance import pdist X=np.vstack([x,y]) d2=pdist(X,'cityblock')[0] print('d2...库求解 from scipy.spatial.distance import pdist X=np.vstack([x,y]) d2=pdist(X,'chebyshev')[0] print('d2...库求解 from scipy.spatial.distance import pdist d2=pdist(X,'seuclidean')[0] print('d2:',d2) 10....库求解 from scipy.spatial.distance import pdist d2 = pdist(XT, 'mahalanobis') print('d2:',d2) 马氏优缺点： 1）...在python中的实现： # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np from scipy.spatial.distance import pdist x =
最近由于在技改，发生了不少问题，前文中说的缓存穿透只是其中之一，想了想，虽然都是比较简单的问题，但是应该实际中还是有不少人碰到过，这些问题看似很简单，但是你绝对应该踩过。...本来，线上的接口是这样定义的： ? 然后，接口查询中使用到了一个枚举类型，根据id获取枚举值，只不过这里使用的是==号来判断。 ? 调用方的写法： ?...但是，新的框架使用的是new Byte()，所以这个老代码就永远无法通过了，因为这是一个新的对象。 看看这个测试的结果。 ?...最后，我想再补充一下关于基础数据类型缓存的知识。能用==判断的原因也都是依赖于缓存的原因。...在Linux中，一个文件在文件系统中存放包含两个部分： 指针部分：指针位于文件系统的meta-data中，在将数据删除后，这个指针就从meta-data中清除了。 数据部分：而数据部分存储在磁盘中。
题目 最初在一个记事本上只有一个字符 ‘A’。你每次可以对这个记事本进行两种操作： Copy All (复制全部) : 你可以复制这个记事本中的所有字符(部分的复制是不允许的)。...Paste (粘贴) : 你可以粘贴你上一次复制的字符。 给定一个数字 n 。你需要使用最少的操作次数，在记事本中打印出恰好 n 个 ‘A’。输出能够打印出 n 个 ‘A’ 的最少操作次数。...示例 1: 输入: 3 输出: 3 解释: 最初, 我们只有一个字符 'A'。 第 1 步, 我们使用 Copy All 操作。 第 2 步, 我们使用 Paste 操作来获得 'AA'。...说明: n 的取值范围是 [1, 1000] 。...> dp(n+1,0); int i, j; for(i = 2; i <= n ; ++i) { dp[i] = i; //一直粘贴的次数
题目 思路 因为每次只有两个操作：复制或粘贴。可以用深搜把所有情况遍历。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 原题链接 题目描述 如题，给定一棵有根多叉树，请求出指定两个点直接最近的公共祖先。...输入格式 第一行包含三个正整数 N,M,SN,M,S，分别表示树的结点个数、询问的个数和树根结点的序号。...接下来 N-1N−1 行每行包含两个正整数 x, yx,y，表示 xx 结点和 yy 结点之间有一条直接连接的边（数据保证可以构成树）。...接下来 MM 行每行包含两个正整数 a, ba,b，表示询问 aa 结点和 bb 结点的最近公共祖先。 输出格式 输出包含 MM 行，每行包含一个正整数，依次为每一个询问的结果。
HRD也有一系列突变特性，尤其在BRCA2缺陷组：较高的缺失/插入比例，10bp以上缺失片段数量的相对增加，微同源介导的缺失片段数量的增加。...BRCA完整的病人与BRCA缺陷病人有相同的突变特征。...sample，在WES中为4/sample，但因为一些数据集可能无WGS数据，所以作者仍希望可以在其中找到HRD指示标志，于是作者使用了TCGA中498个WES数据进行了HRD评分与HRDetect评分，评估两个...2A展示了WES数据中各类突变的HRD得分，因为使用WES数据无法检测出BRCA结构重组样本，因而BRCA1/2突变比率下降，498个样本中找到了4个BRCA2缺陷，1个BRCA1缺陷样本, 其中只有一个...此外作者找到了4个BRCA1深度缺失，7个BRCA2深度缺失样本，其中只有3个HRD得分>42，大多BRCA1/2缺陷或深度缺失样本得分<42，说明WES-HRD评分对HRD的鉴定准确度低。
上一篇笔者以自己编写代码的方式实现了重心法下的系统聚类（又称层次聚类）算法，通过与Scipy和R中各自自带的系统聚类方法进行比较，显然这些权威的快捷方法更为高效，那么本篇就系统地介绍一下Python与R...各自的系统聚类算法； Python cluster是Scipy中专门用来做聚类的包，其中包括cluster.vq矢量量化包，里面封装了k-means方法，还包括cluster.hierarchy，里面封装了层次聚类和凝聚聚类的方法...，本文只介绍后者中的层级聚类方法，即系统聚类方法，先从一个简单的小例子出发： import scipy import scipy.cluster.hierarchy as sch import matplotlib.pylab...sch.distance.pdist(X,'method')：计算样本的距离阵，默认使用'euclidean',即欧氏距离法来计算距离，常用的其他可选择的距离计算方法有：'minkowski'，即使用明氏距离法...sch.linkage(y,method='',metric='',optimal_ordering=False)：系统聚类过程的实际操作函数，其中y为经sch.distance.pdist()计算出的样本间距离矩阵
（问题：不同年龄或性别对商业街的印象是否一致？）...import scipy import scipy.cluster.hierarchy as sch import matplotlib.pylab as plt import pylab #生成点与点之间的距离矩阵...,这里用的欧氏距离: disMat = sch.distance.pdist(reviewsdata.T,'euclidean') #进行层次聚类: Z=sch.linkage(disMat,method...在聚类分析的过程中，是将不同性别年龄的人群使用词的频数生成向量，然后比较这些向量的距离，将距离较近的总结在一起。距离近意味着措辞相仿，聚类也就是不断合并两个最相近向量的过程。...几个小概念 聚类分析：一种根据数据相似度将数据分组对手法，分组前，不能确定每一类的特征。数据相似度通过距离来判断，求距离的方法有很多种，最简单的为欧式距离。
1.插值scipy.interpolate SciPy的interpolate模块提供了许多对数据进行插值运算的函数，范围涵盖简单的一维插值到复杂多维插值求解。...由于我们必须将 2d 点作为形状为 (N, 2) 的数组传递，因此我们必须展平输入网格并堆叠两个展平的阵列。...但是，新的 RBFInterpolator 类还支持邻居关键字参数，该参数将每个径向基函数的计算限制为 k 个最近的邻居，从而减少内存需求。...（如上述两个片段），这为我们提供了更大的灵活性。...在单个调用中计算内插值，因此从头开始探测多组输出点 可以有任意形状的输出点 支持任意维度的最近邻和线性插值，1d 和 2d 中的三次。
numpy和稀疏矩阵运算包scipy配合使用更加方便。 SciPy是一个开源的Python算法库和数学工具包。...SciPy包含的模块有最优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、快速傅里叶变换、信号处理和图像处理、常微分方程求解和其他科学与工程中常用的计算。...说明： 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法可以说是整个数据挖掘分类技术中最简单的方法了。...所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用她最接近的k个邻居来代表。...neigh_dist, neigh_ind = self.kneighbors(X) 4、参考文件 [1] SciPy：http://zh.wikipedia.org/wiki/SciPy [2]
然后我们预测这个测试点带有相同的标签，例如我们预测这个测试点是绿色的，因为这是其最近邻居的颜色： ? 另一个例子在这里，如果我们有一个测试点我们猜想它是红色的： ? ? 现在来看看中间这个？ ?...试想一下这一点跟最近的绿点及最近的红点距离相等，它们不分胜负，那么我们怎样分类?...其中一种方法是我们可以随机打破平局，还有另一种方法就是利用k值，K是在我们作预测时要考虑的邻居数目，如果k为1我们就看到最近的训练点： ? 但是假设k为3我们就要看看最接近的三个邻居： ?...这个算法有更多的细节不过这也足够让我们开始要撰写代码，首先我们需要找到最近邻居的方法，要做到这一点我们要量度两点之间的直线距离，就像用尺子量度，有一条公式称为欧式距离。...现在我们计算出两维空间中的距离，是由于在玩具数据集里我们只有两个特征。但如果这里有三个特征或者是三维空间呢?我们身在一个立方体仍然可以想像在空间里怎样使用直尺量度距离。
，有输入变量和距离计算方法两个输入参数''' def prepare(self,data,method='zx'): if method == 'zx':...if LSdist[i,j] == 0: LSdist[i,j] = np.nan '''保存该次系统聚类中最短距离对应的两个样本的标号...与Scipy中系统聚类方法进行比较： '''与Scipy中自带的层次聚类方法进行比较''' import scipy.cluster.hierarchy as sch import numpy as np...a = time.clock() disMat = sch.distance.pdist(data.T,'euclidean') Z=sch.linkage(disMat,method='average...') sch.dendrogram(Z) print('Scipy中的系统聚类算法用了'+str(round(time.clock()-a,3))+'秒') ?
同样是这两个人，欧式距离是直接算最短距离的，而切比雪夫距离可能还得加上财力，比如第一个人财富值100，第二个只有30，虽然物理距离一样，但是所包含的内容却是不同的。...库求解 from scipy.spatial.distance import pdist X = np.vstack([A,B]) distance2 = pdist...库求解 from scipy.spatial.distance import pdist distance2 = pdist(XT,'mahalanobis') return...夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。 7....杰卡德相似系数 两个集合A和B的交集元素在A，B的并集中所占的比例，称为两个集合的杰卡德相似系数，用符号 表示。 杰卡德相似系数是衡量两个集合的相似度一种指标。
# 题目链接 # DFS+记忆化 解题思路 每次有两种选择，一种是Copy All，一种是Paste，可以用dfs模拟两次选择，找到满足恰好打印出n个'A'的最少的操作次数，需要注意的是要判断当前状态是否可以...通过dfs很容易看出，当当前字符数cur和剪贴板字符数last一定时，dfs总是返回相同的最小操作次数，因此可以使用记忆化。...) { return helper(n, 1, 0, new Integer[n+1][n+1]); } // n是所需字符，cur是当前字符数，last是上一次复制的字符数...= last) count = Math.min(count, helper(n, cur, cur, memo) + 1); // 第二次递归代表Paste，只有当上次复制有字符时
(4)Matlab计算欧氏距离 Matlab计算距离主要使用pdist函数。若X是一个M×N的矩阵，则pdist(X)将X矩阵M行的每一行作为一个N维向量，然后计算这M个向量两两间的距离。...夹角余弦越大表示两个向量的夹角越小，夹角余弦越小表示两向量的夹角越大。当两个向量的方向重合时夹角余弦取最大值1，当两个向量的方向完全相反夹角余弦取最小值-1。...杰卡德距离用两个集合中不同元素占所有元素的比例来衡量两个集合的区分度。 (3) 杰卡德相似系数与杰卡德距离的应用 可将杰卡德相似系数用在衡量样本的相似度上。 ...(4)Matlab 计算杰卡德距离 Matlab的pdist函数定义的杰卡德距离跟我这里的定义有一些差别，Matlab中将其定义为不同的维度的个数占“非全零维度”的比例。...当X只有一个分类时，信息熵取最小值0 参考资料： [1]http://www.google.com.hk/ggblog/googlechinablog/2006/07/12_4010.html [2]
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