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
2.存储父节点 思路 我们可以用哈希表存储所有节点的父节点,然后我们就可以利用节点的父节点信息从 p 结点开始不断往上跳,并记录已经访问过的节点,再从 q 节点开始不断往上跳,如果碰到已经访问过的节点,...那么这个节点就是我们要找的最近公共祖先。...复杂度分析 时间复杂度:O(N),其中 N 是二叉树的节点数。二叉树的所有节点有且只会被访问一次,从 p 和 q 节点往上跳经过的祖先节点个数不会超过 N,因此总的时间复杂度为 O(N)。...递归调用的栈深度取决于二叉树的高度,二叉树最坏情况下为一条链,此时高度为 N,因此空间复杂度为 O(N),哈希表存储每个节点的父节点也需要 O(N)的空间复杂度,因此最后总的空间复杂度为 O(N)。...3.迭代 思路 深度优先遍历,遍历到两个值,答案就出来了。 复杂度分析 时间复杂度 O(N) : 其中 N 为二叉树节点数;最差情况下,需要递归遍历树的所有节点。
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