使用散列的目的：想要使用一个对象查找另一个对象。散列的价值：散列的价值在于速度，散列使得查询得以快速进行。设计hashCode()时最重要的因素：无论何时，对同一个对象调用hashCode()都会产生同样的值。如果将一个对象用put()添加进HashMap时产生一个hashCode()值，而用get()取出时却产生了另外一个hashCode()值，那么就无法重新取得该对象了。想要使hashCode
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2023-12-27 08:26:07
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我们通常使用均值、中位数、众数等统计量来反映数据的集中趋势，但这些统计量无法完全反应数据的特征，即使均值相等的数据集也存在无限种分布的可能，所以需要结合数据的离散程度。常用的可以反映数据离散程度的统计量如下：极差（Range） 极差也叫全距，指数据集中的最大值与最小值之差： 极差计算比较简单，能从一定程度上反映数据集的离散情况，但因为最大值和最小值都取的是极端，而没有考虑中间其他数据项，因此往
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2024-01-15 08:20:40
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数据离散化及其KMeans算法实现的理论理解摘要数据离散化的理解数据离散化的意义常用的离散化方法K-Means算法算法描述理解注意事项小结摘要这篇文章尝试借用数据离散化这个事给大家讲明白K-Means算法的含义。数据离散化的理解 数据离散化是数据预处理的一个非常重要的步骤，就是将连续的数据分成几个段。举个简单例子，好比我们一个班上的学生成绩是从0-·100分之间的，但是我们在进行数据分析的时候呢我
数据的离散程度即衡量一组数据的分散程度如何，其衡量的标准和方式有很多，而具体选择哪一加粗样式种方式则需要依据实际的数据要求进行抉择。首先针对不同的衡量方式的应用场景大体归纳如下：**极差：**极差为数据样本中的最大值与最小值的差值R=max(i)-min(i)，是所有方式中最为简单的一种，它反应了数据样本的数值范围，是最基本的衡量数据离散程度的方式，受极值影响较大。如在数学考试中，一个班学生得分的
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2024-01-15 01:46:40
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离散化如果一个数值范围是0-10^9，数值域特别大，个数比较小，比如只有10^5个数（值域跨度很大，数分布很稀疏）。如果开10^9区域特别浪费内存。所以我们需要把他们映射到从0开始的连续的自然数。例：数组a[] = 1, 3, 100, 2000, 500000.数值很大，但是里面的数很小。我们使用0，1，2，3，4，来分别映射到1，3，100，2000，500000中.这个过程就叫做离散化。离散
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2024-04-19 15:27:45
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数据离散化数据离散化的一种常用方法是依据数据的相关性程度进行离散化，最常见的算法就是ChiMerge算法定义
chimerge是基于chi-squre的，监督的，自底向上（合并的）一种数据离散化方法。
卡方检验 xyz Ax1y1z1aBx2y2z2b xyzN
统计AB属性的独立性：
1. 分别计算期望频率，例如(A,
# 计算离散率（Coefficient of Variation）在Python中的应用
在统计学中，离散率（Coefficient of Variation）是用来衡量数据的离散程度的一种指标。它是标准差与平均值之比，通常用于比较不同数据集的离散程度，尤其是当这些数据集的单位或量纲不同的情况下。在Python中，我们可以使用统计学库`scipy`中的`variation`函数来计算离散率。
原创
2024-06-28 06:19:27
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随机数、概率密度
1. 随机数：主要由 numpy.random 模块完成numpy.random.rand(3，2，3) #使用 [0,1) 区间随机数均匀分布填充一个(3,2,3)(自定义尺寸)数组
numpy.random.randn(3，2，3) // 使用标准正态分布而已
np.random.randint(low, high, size
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2024-09-11 12:43:44
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离散化的重点离散化有一个很重要的前提：只关心数据之间的大小关系 影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时，我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题。离散化的重点则是：映射的思想离散化，就是把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去，以此提高算法的时空效率。通俗的说，离散化是在不改变数据
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2023-08-24 16:31:16
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离散值计算方法
原创
2018-07-23 17:55:20
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随机抽样离散型随机变量二项分布/0-1分布概念PYTHON CODE:应用补充泊松分布/Poisson分布超几何分布连续型随机变量均匀分布正态分布指数分布其他随机函数 np.random.seed()随机数种子，功能：每次生成的随机数因时间差异而不同。 为什么需要seed：在数据预处理中，如果有随机操作，最好制定一个随机数种子，避免随机数据对结果造成影响。 随机变量分为离散型随机变量与 非离
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2024-05-30 10:03:05
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前言一些数据挖掘算法，特别是某些分类算法，如ID3算法、Apriori算法等，要求数据是分类属性形式。这样，常常需要将连续属性变换成分类属性，即连续属性离散化。离散化是干啥连续属性离散化就是在数据的取值范围内设定若干个离散的划分点，将取值范围划分为一些离散化的区间，最后用不同的符号或整数值代表落在每个子区间中的数据值。所以，离散化涉及两个子任务：确定分类数以及如何将连续属性值映射到这些分类值。常用
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2023-06-26 09:25:54
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Convolution概念卷积 (Convolution), 是透过两个函数 \(f\) 和 \(g\)上面是卷积的数学定义, 讨论的是连续函数的卷积, 在计算机科学中我们常用的一般的卷积就是对多项式做乘法, 属于离散卷积.假设我们有两个 \(n\) 项的多项式, \(f(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1}a_ix^i\), \(g(x) = \sum_{i = 0}^{n - 1
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2023-10-13 00:24:58
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1.最近工作中要实现用户车辆的行驶路线的聚类，由于所给的数据只有用户一天中交通卡口所监视的卡口名称 ：即青岛路-威海路-济阳路 。要通过聚类实现车辆路线的规律分析，首先要解决的是相似度问题，我们知道计算相似度可以用 ：空间向量距离（欧式距离，余弦相似度）等算法。可是这些在此要求中都不适应，故需要用编辑距离来解决此问题 2. 编辑距离的思想：a.是指两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最
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2024-10-22 20:22:32
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java按位运算符（操作符） 按位运算符是来操作整数基本数据类型中的单个“比特”(bir)，即二进制位，位运算符会对两个参数中对应的位执行布尔代数运算，并最终生成一个结果。 位运算符来源于C语言面向底层的操作，在
# 如何在Python中计算离散点微分
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在Python中计算离散点微分。这对于刚入行的小白可能会有些困难，但是只要按照下面的步骤进行，你将能够轻松地完成这项任务。
## 流程
首先让我们来看一下整个实现过程的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|-------|
| 步骤1 | 读取离散点的数据 |
| 步骤2 | 计算差分 |
| 步
原创
2024-06-15 04:36:38
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# 离散点曲率计算解析与Python实现
在计算几何和计算机图形学领域，曲率是描述曲线局部形状的重要特征。对于离散点集，由于没有连续的数学函数来描述曲线，因此计算曲率的过程变得更加复杂。本文将介绍如何通过Python计算离散点的曲率，并提供相关的代码示例。
## 曲率的基本概念
曲率是描述曲线弯曲程度的一个量。在数学中，曲率通常用公式表示，某一处的曲率值越大，表示该处的弯曲程度越大。离散点集
原创
2024-08-28 04:46:53
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# 用Python实现离散函数积分计算
在计算离散函数的积分时，我们需要理解离散积分的基本概念，并运用Python编程实现。下面是一个详细的流程，帮助你一步一步完成离散函数积分的计算。
## 流程概述
我们将过程分为以下几个步骤，可以用表格展示：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------
# Python计算离散反卷积
在信号处理和图像处理领域，反卷积是一个重要的概念。简单来说，反卷积就是通过已知的卷积结果和卷积核来恢复原始信号或图像。尤其是在处理受噪声影响的信号时，反卷积技术显得尤为重要。本文将为您介绍Python中如何实现离散反卷积，过程中包含具体的代码示例和图示说明。
## 什么是卷积和反卷积？
在开始之前，先简单了解卷积的概念。卷积是两个函数合并成一个新函数的过程。具
原创
2024-10-05 04:38:32
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之前想搞嵌入式开发，但是怎么说呢，嵌入式开发需要的专业知识太多了，我一个萌新没办法一时间消化这么多。所以选择从java入手，开始进入这个行业，但是怎么说呢，java并不是归宿，只是在学习代码的过程中的一个桥梁，通过java的学习感受408的核心要义，为嵌入式的软件层打基础，当软件层的知识掌握差不多的时候，就会转向硬件层。从而实现软硬兼施。我感觉我在臆想天开，但是我也只能臆想天开。用异想天开的方式面
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2023-12-31 19:48:40
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