文章目录数据结构与算法（Python）算法的概念算法的五大特征题目：如果a+b+c=1000，且a²+b²=c²（a,b,c为自然数），如何求而出所有a、b、c可能的组合？优化时间复杂度的几条基本计算规则常见时间复杂度Python内置类型性能分析timeit模块list内置操作的时间复杂度dict内置操作的时间复杂度数据结构引入算法和数据结构的区别抽象数据类型（Abstract Data Typ
转载
2024-01-19 23:27:12
43阅读
1，简述一下KNN算法的原理 KNN既可以用于分类，也可以用于回归。本身没有显示的模型训练，多数情况用于分类算法。KNN算法我们主要要考虑三个重要的要素，对于固定的训练集，只要这三点确定了，算法的预测方式也就决定了。这三个最终的要素是k值的选取，距离度量的方式和分类决策规则。 1，K值的选择一般选择一个较小的值，这取决于数据量的大小和数据维度。通常K为3~10.一种常见的做法就是设置K等于训练
流媒体学习之路——Google的新拥塞算法SQP详解——
我正在的github给大家开发一个用于做实验的项目 —— github.com/qw225967/Bifrost
目标：可以让大家熟悉各类Qos能力、带宽估计能力，提供每个环节关键参数调节接口并实现一个json全配置，提供全面的可视化算法观察能力。
欢迎大家使用
—— 文章目录流媒体学习之路——Google的新拥塞算法SQP详解一、摘要
转载
2023-10-07 19:56:42
175阅读
李航《统计学习方法》-第三章-KNN-学习笔记
KNN算法基本模型：给定一个训练数据集，对新的输入实例，在训练数据集中找到与该实例最邻近的k个实例。这k个实例的多数属于某个类，就把输入实例分为这个类。KNN没有显式的学习过程。KNN使用的模型实际上对应于特征空间的划分。特征空间中，对每个训练实例点\(x_i\)，距离该点比其它点更近的所有点组成一个区域，
转载
2023-09-10 09:56:45
237阅读
原创
2022-07-15 09:58:46
38阅读
数据结构的三要素1.逻辑结构 数据元素之间的逻辑关系。 分为线性关系与非线性关系，线性关系：线性表、栈、队列；非线性关系：树、图、集合2.物理结构 顺序存储（逻辑上相邻的元素存储在物理结构上相邻的存储单元里） 链接存储 索引存储 散列存储 3.数据的运算算法时间复杂度 一个算法随着数据或者说输入规模n的增大，运行时间的数量级，一般用 大O表示，不考虑函数的低阶项和首项系数。一个算法花
转载
2023-07-19 17:52:33
44阅读
在这篇博文中，我们将深入探讨如何有效地解决“python for 序号 要素”的问题，这个问题在处理序列和索引的时候常常会遇到。我们将通过背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘、复盘总结这几个方面来全面分析问题及解决方案。
在实际业务场景中，处理大量数据时，我们需要通过循环来遍历不同的数据项并进行不同的操作。通常情况下，这个过程中会涉及到序号的处理，这就会引发"python for 序
地图的基本要素是什么 主要是哪三大要素2018-11-14 14:51:00文/王蕊地理的知识点是很多的，下面初三网小编就大家整理一下地图的基本要素是什么 ，仅供参考。构成地图的基本三要素构成地图的基本内容，叫做地图要素。它包括数学要素、地理要素和整饰要素(亦称辅助要素)，所以又通称地图“三要素”。(l)数学要素，指构成地图的数学基础。例如地图投影、比例尺、控制点、坐标网、高程系、地图分幅等。这些
转载
2023-11-01 16:42:35
49阅读
#coding=utf8 import arcpy import os import sys import math from arcpy.sa import * def FindFC(indir,FindText): arcpy.env.workspace = indir workspaces =
原创
2021-07-08 16:56:53
447阅读
递归_三要素_基础算法必备第一要素：明确函数作用对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。也就是说，我们先不管函数里面的代码什么
原创
2022-01-30 12:11:20
290阅读
K-means聚类算法简述聚类是指将数据划分成多个组的任务，每一个组都叫做簇。聚类的目标就是要划分数据，使得每一个组里面的元素非常相似，但不同组里面的数据又非常不同，简单来说就是叫分类。我们通过聚类可以很方便地让我们对数据进行处理，把相似的数据分成一类，从而可以使得数据更加清晰。K-means是聚类算法中最典型的一个，也是最简单、最常用的一个算法之一。这个算法主要的作用是将相似的样本自动归到一个类
递归_三要素_基础算法必备目录第一要素：明确函数作用第二要素：递归结束条件第三要素：函数等价关系第一要素：明确函数作用对于递归，我觉得很重要的一个事就是，这个函数的功能是什么，他要完成什么样的一件事，而这个，是完全由你自己来定义的。也就是说，我们先不管函数里面的代码什么，而是要先明白，你这个函数是要用来干什么。// 算 n 的阶乘(假设n不为0)public static
原创
2021-12-24 10:00:37
258阅读
Gradient Descent梯度下降算法是通过沿着目标函数 J(θ) 的梯度(一阶导数)相反方向来不断更新模型参数来到达目标函数的极小值点（收敛），学习率为η。当目标函数具有多个参数，则使用相应的偏导\[若目标函数为 J(\Theta)且\Theta = (\theta_1, \theta_2, ..., \theta_i),则第j个参数的梯度为\
\frac{\partial J(\The
转载
2024-06-06 20:42:23
47阅读
一、梯度法思想梯度法思想的三要素：出发点、下降方向、下降步长。机器学习中常用的权重更新表达式为：，这里的λ就是学习率，本文从这个式子出发来把机器学习中的各种“梯度”下降法阐释清楚。机器学习目标函数，一般都是凸函数，什么叫凸函数？限于篇幅，我们不做很深的展开，在这儿我们做一个形象的比喻，凸函数求解问题，可以把目标损失函数想象成一口锅，来找到这个锅的锅底。非常直观的想法就是，我们沿着初始某个点的函数的
转载
2024-04-29 21:23:37
44阅读
knn使用场景
K近邻算法是一种基本的分类和回归方法。在分类问题中，KNN算法假设给定的训练集的实例类别已经确定，对于新来的实例，KNN算法根据其k个最近邻的训练集实例的类别，通过多数表决等方式对新实例的类别进行预测。
KNN算法的三个基本要素是：k值的选择（即输入新实例要取多少个训练实例点作为近邻），距离度量方式（欧氏距离，曼哈顿距离等）以及分类的决策规则（常用
机器学习是从有限的观测数据中学习（或“猜测”）出具有一般性的规律，并可以将总结出来的规律推广应用到未观测样本上. 几乎所有的机器学习算法最后都归结为求解最优化问题，以达到我们想让算法达到的目标。机器学习方法可以粗略地分为三个基本要素：模型、学习准则、优化算法.在机器学习中，我们通常需要对问题进行建模，然后可以得到一个成本函数(cost function)，通过对这个成本函数进行最小化，我们可以
转载
2024-05-06 14:42:39
27阅读
目录1. KNN算法原理2. KNN算法三要素3. KNN算法之暴力实现原理4. KNN算法之KD树实现原理5. KNN算法之训练样本不平衡情况6. 算法优缺点1. KNN算法原理KNN算法是选择与输入样本在特征空间内最近邻的k个训练样本并根据一定的决策规则，给出输出结果 。决策规则：分类任务：输出结果为k个训练样本中占大多数的类 。回归任务：输出结果为k个训练样本值的平均值 。如下图的分类任务，
转载
2024-06-24 05:29:15
70阅读
1 Region Growing区域增长算法的基本思想：先选择一个种子区域(通常为一个像素或一些像素点)，认为这个种子区域是在被分割的对象范围之内。所选种子区域的邻域像素会被计算从而决定它是否包含在该种子区域里。如果根据某种准则，种子区域的邻域像素应该包含进来，则该邻域像素会被包含到种子区域中去，然后判断下一个像素点，最终种子区域会越来越大，当所有的像素点判断完毕，分割结束。因为区域增长对于噪音很
转载
2023-12-20 23:37:30
140阅读
# Python复制要素覆盖教程
## 概述
在Python中，有时候我们需要复制一个字典或者列表，并且要素覆盖，即将一个字典或列表的值覆盖到另一个字典或列表中。这在实际开发中经常会遇到，因此掌握这个技巧是非常重要的。在本教程中，我将教你如何实现Python复制要素覆盖的方法。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(开始) --> B(复制原始数据)
原创
2024-05-17 03:41:49
19阅读
# Python删除要素字段
在使用Python进行数据处理和分析的过程中，经常需要对数据进行清洗和整理。有时候我们需要删除数据中的某些字段或者列，以便更好地进行分析。本文将介绍如何使用Python删除要素字段，包括代码示例和详细步骤。
## 步骤简介
1. 读取数据：首先，我们需要读取要处理的数据，可以是CSV文件、Excel文件或者其他格式的数据。
2. 删除要素字段：通过使用Pytho
原创
2024-05-31 06:26:54
49阅读
