业务代码最多的就是搞清楚业务关系，增删改查，实现业务功能，但是数据结构和算法却能提升性能，一个功能请求一次需要运行2^n还是n^2的时间，最终反映到用户响应时间差别是很大的，甚至有时候不优化性能可能就会卡死。 八大算法：记代码是没用的，关键要记住思想1.插入排序将一个数插入到一个有序列表中，从第一个位置开始，调整顺序，直到有序def insert_sort(lists):
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2023-06-21 16:38:01
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文章目录一、数据结构1. 算法与数据结构的区别2. 抽象数据类型(Abstract Data Type)二、顺序表1. 顺序表的基本形式2. 顺序表的结构与实现(1). 顺序表的结构(2). 顺序表的两种基本实现方式(3). 元素存储区替换(4). 元素存储区扩充3. 顺序表的操作(1). 增加元素(2). 删除元素4. python中的顺序表(1). list的基本实现技术 一、数据结构1.
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2023-09-01 22:33:17
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# 数据平滑算法的实现方法
## 引言
在数据分析和机器学习领域，数据平滑算法是一种常见的数据预处理技术。它的主要目的是减少数据中的噪声，使得数据更加平滑，从而提高后续分析和建模的效果。本文将介绍如何使用Python实现数据平滑算法。
## 数据平滑算法的流程
为了更好地理解数据平滑算法的实现过程，我们可以使用以下表格来展示其中的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ----
# 数据脱敏算法在Python中的应用
在现代社会中，数据隐私和安全性越来越受到重视。尤其是在处理个人信息、财务数据和医疗记录等敏感信息时，数据脱敏成为了一个重要的课题。数据脱敏是指对敏感数据进行变换，使得原数据不能被直接识别或还原，但仍保留其可用性。本文将介绍数据脱敏的基本概念、常见的脱敏算法，并提供Python实现的示例。
## 数据脱敏的基本概念
数据脱敏主要是为了保护个人隐私，避免数
十大经典排序算法 数据结构中的十大经典算法：冒泡排序、快速排序、简单插入排序、希尔排序、简单选择排序、堆排序、归并排序、计数排序、桶排序、基数排序十大经典算法的复杂度和稳定性（如果a原本在b前面，而a=b，排序之后a仍然在b的前面）： 一、交换排序1、冒泡排序（前后比较-交换）（1）算法思想 &nbs
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2023-10-09 13:02:43
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前言：前一篇文章大概说了EM算法的整个理解以及一些相关的公式神马的，那些数学公式啥的看完真的是忘完了，那就来用代码记忆记忆吧！接下来将会对python版本的EM算法进行一些分析。这个代码在这个大神的博客 里面有写得很清楚啦！不过我还是要当一下搬运工，来继续聊聊这个python实现。EM的python实现和解析引入问题（双硬币问题）假设有两枚硬币A、B，以相同的概率随机选择一个硬币，进行如下的抛硬币
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2023-09-03 10:40:58
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数据过滤1. 缺失值比率 (Missing Values Ratio)方法的是基于包含太多缺失值的数据列包含有用信息的可能性较少。因此，可以将数据列缺失值大于某个阈值的列去掉。阈值越高，降维方法更为积极，即降维越少。2. 低方差滤波 (Low Variance Filter)与上个方法相似，该方法假设数据列变化非常小的列包含的信息量少。因此，所有的数据列方差小的列被移除。需要注意的一点是：方差与数
文章目录0 前言【机器学习】基于逻辑回归，LightGBM,XGBoost额的分类预测一.基于逻辑回归的分类预测1 逻辑回归的介绍和应用1.1 逻辑回归的介绍1.2逻辑回归的应用2.Demo实践**Step1:库函数导入****Step2:模型训练****Step3:模型参数查看****Step4:数据和模型可视化****Step5:模型预测**3.基于鸢尾花（iris）数据集的逻辑回归分类实践
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2023-09-27 13:00:02
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Apriori算法的简介Apriori算法：使用候选项集找频繁项集Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。Apriori原理：如果某个项集是频繁的，那么它的所有子集也是频繁的。该定理的逆反定理为：如果某一个项集是非频繁的，那么
一、算法和数据结构什么是算法和数据结构？如果将最终写好运行的程序比作战场，我们程序员便是指挥作战的将军，而我们所写的代码便是士兵和武器。那么数据结构和算法是什么？答曰：兵法！故，数据结构和算法是一名程序开发人员的必备基本功，不是一朝一夕就能练成绝世高手的。冰冻三尺非一日之寒，需要我们平时不断的主动去学习积累。二、算法的引入先来看一道题:如果 a+b+c=1000，且 a*a+b*b=c*c(a,b
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2023-06-16 16:36:37
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阅读目录什么是算法算法效率衡量算法分析常见时间复杂度Python内置类型性能分析数据结构顺序表链表栈队列双端队列排序与搜索冒泡排序选择排序插入排序希尔排序快速排序归并排序常见排序算法效率比较搜索树与树算法二叉树二叉树的遍历补充：什么是算法算法是独立存在的一种解决问题的方法和思想。算法的五大特性输入: 算法具有0个或多个输入输出: 算法至少有1个或多个输出有穷性: 算法在有限的步骤之后会自动结束而不
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2023-08-15 14:48:10
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文章目录常见的算法 & 数据结构时间复杂度分析算法时，需要考虑的时间复杂度的基本计算规则栈队列两个队列生成一个栈烫手的山芋双端队列内存顺序表链表链表排序两个队列生成一个链表数组和链表的区别1.链表是什么2.单向链表3.双向链表4.循环链表5.数组和链表的区别？6.链表的应用、代码实践二叉树二叉树的插入二叉树的遍历排序二叉树二分查找排序算法冒泡算法选择排序插入排序希尔排序快速排序 常见的算
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2023-11-03 10:51:25
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数值计算主要研究如何利用计算机更好地解决各种数学问题，包括连续系统离散化和离散型方程求解，并考虑误差、稳定性和收敛性等问题。一、插值法插值问题是数值分析的基本问题之一，其原理就是在离散数据的基础上通过插补得到连续函数，使得这条连续曲线通过全部给定的离散数据点。利用插值法可以通过函数在有限个点处的取值状况估计出该函数在其他点处的值。1.1 拉格朗日插值法-适合给出插值节点的情况SciPy库的inte
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2023-09-21 01:09:32
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要点概论：1.掌握数据结构的概念2.了解算法1.数据结构：数据结构研究各种相关的数据信息如何表示，组织，存储与加工处理。数据结构中的关系指数据间的逻辑关系，与数据的物理存储无关，是从具体问题抽象出来的数学模型。数据结构一般有线性结构和非线性结构。1.1 线性结构线性结构是指元素与元素之间是一对一的关系，一般有线性表，栈和队列等结构。1.1.1 线性表(a0,a1,......,an)(n >
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2023-08-25 17:29:37
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一，程序=算法+数据结构 算法：解决一个问题的思路 数据结构：一组数据如何保存,也会影响空间复杂度,如:列表中查找一个元素时间复杂度是O(n),而字典中查找一个元素,时间复杂度是O(1). 抽象数据类型：将数据类型与数据类型运算封装在一起二，算法举例#a+b+c=1000,a^2+b^2=c^2,求a，b，c
for a in range(1001):
for b in range(100
# Python数据关联NNDA算法科普
在数据分析和机器学习领域，数据关联是一个非常重要的概念。通过数据关联，我们可以找出不同数据之间的关系，从而进行更加准确的预测和分析。NNDA（Neural Network Data Association）算法是一种基于神经网络的数据关联算法，可以帮助我们更好地理解数据之间的关系。
## 什么是NNDA算法？
NNDA算法是一种基于神经网络的数据关联
# Python帕金森数据分类算法
## 引言
帕金森病（Parkinson's disease）是一种慢性进行性神经系统疾病，主要由多巴胺神经元丧失导致。帕金森病患者常常表现出肌肉僵硬、震颤、运动缓慢等症状。准确地对帕金森病进行诊断和分类对于制定个性化的治疗方案至关重要。
在计算机科学领域，机器学习算法可以应用于帕金森病的诊断和分类。本文将介绍一种基于Python的帕金森数据分类算法，以帮
原创
2023-08-17 12:18:12
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Python的数据结构与算法数据结构逻辑结构物理结构算法算法的复杂度时间复杂度线性表顺序表链表单向链表单向循环链表双向链表链表与顺序表的对比栈与队列栈队列栈和队列的区别树术语种类应用场景 数据结构数据结构是计算机存储、组织数据的方式。 在现实世界中，不同数据元素之间不是独立的，而是存在特定关系的，我们将这些关系称为结构。 同样在计算机中，数据元素也不是孤立、杂乱无序的，而是具有内在联系的数据集合
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2023-09-18 20:49:53
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# Python分类算法及数据集
## 1. 导言
随着数字化时代的到来，数据分析和机器学习成为了热门的领域。在这个领域中，分类算法是一种重要的技术，它可以将数据集中的样本分为不同的类别。Python是一种广泛使用的编程语言，它提供了许多工具和库来实现分类算法。
本文将介绍一些常用的分类算法，并提供相应的代码示例。同时，我们也会介绍一些常用的数据集，这些数据集可以用来测试和评估分类算法。
原创
2023-08-21 05:36:04
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时空大数据与众包计算学习总结秦浩桐 2016.12在应用课堂课程的学习后，我在学习报告选取童咏昕老师的《时空大数据与众包计算》专题进行总结探究。毫无疑问，无论是时空大数据还是众包计算，这两者的兴起都依赖于技术庞大的互联网使用人数，但这两种技术在获取信息时所侧重的对象又有所不同：时空大数据所依赖的，是数目庞大的移动式智能设备提供的信息；而众包计算需要的则是有特定要求的，需要解决发布者问题的数据。所以
