https://chenli.ics.uci.edu/files/icde2017-AsterixDB-Spatial-Comparison.pdf A Comparative Study of Log-Structured Merge-Tree-Based Spatial Indexes for
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2017-10-18 20:43:00
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文章目录完整代码在文末概述数据结构项头表的建立FP Tree的建立挖掘FP tree挖掘规则算法归纳超市数据集挖掘代码 完整代码在文末概述Apriori算法需要多次扫描数据，庞大的I/O次数是很大的瓶颈，FP Tree算法（也称FP Growth算法）采用了一些技巧，无论多少数据，只需要扫描两次数据集，因此提高了算法运行的效率我先概述一下这个算法的数据结构，你只需要知道是啥就行，如果你现在一眼能
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2024-01-11 23:33:37
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本节书摘来自华章计算机《数据科学：R语言实现》一书中的第3章，第3.12节，作者 丘祐玮（David Chiu），更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。3.12 估计缺失数据之前的教程介绍了如何检测数据集中的缺失数值。尽管包含缺失值的数据并不完整，但是我们还是要采用启发式的方法来补全数据集。这里，我们会介绍一些技术来估计缺失值。准备工作按照3.3节“转换数据类型”教程，把导入数据的
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2023-08-21 10:29:04
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'''
Created on Nov 4, 2010
Chapter 5 source file for Machine Learing in Action
@author: Peter
'''
from numpy import *
from time import sleep
# 加载数据
def loadDataSet(fileName):
"""
:param file
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2023-12-28 03:48:08
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大纲数学基础：凸凹函数，Jensen不等式，MLEEM算法公式，收敛性HMM高斯混合模型一、数学基础1. 凸函数通常在实际中，最小化的函数有几个极值，所以最优化算法得出的极值不确实是否为全局的极值，对于一些特殊的函数，凸函数与凹函数，任何局部极值也是全局极致，因此如果目标函数是凸的或凹的，那么优化算法就能保证是全局的。定义1：集合是凸集，如果对每对点，每个实数，点定义2：我们称定义在凸集上的函数为
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2024-07-01 12:50:07
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初识EM算法EM算法也称期望最大化（Expectation-Maximum,简称EM）算法。它是一个基础算法，是很多机器学习领域算法的基础，比如隐式马尔科夫算法（HMM）等等。EM算法是一种迭代优化策略，由于它的计算方法中每一次迭代都分两步，其中一个为期望步（E步），另一个为极大步（M步），所以算法被称为EM算法（Expectation-Maximization Algorithm）。EM算法受到
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2024-05-28 11:07:02
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修改了原文段落100中关于score计算方式的理解。对于厘清事件关系和符号定义有很大帮助。001、一个非常简单的例子假设现在有两枚硬币1和2，,随机抛掷后正面朝上概率分别为P1，P2。为了估计这两个概率，做实验，每次取一枚硬币，连掷5下，记录下结果，如下：硬币结果统计1正正反正反3正-2反2反反正正反2正-3反1正反反反反1正-4反2正反反正正3正-2反1反正正反反2正-3反可以很容易地估计出P1
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2024-02-29 10:44:05
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1、MCMC概述 从名字我们可以看出，MCMC由两个MC组成，即蒙特卡罗方法（Monte Carlo Simulation，简称MC）和马尔科夫链（Markov Chain ，也简称MC）。之前已经介绍过蒙特卡洛方法，接下来介绍马尔科夫链，以及结合两者的采样算法。 2、马尔科夫链 马尔科夫链的概念在很多地方都被提及过，它的核心思想是某一时刻状态转移的概率只依赖于它的前一个状
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2023-12-01 20:41:22
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本文和大家讨论交流常见的排序算法。包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、希尔排序、快速排序、基数排序等7种排序算法。阐述基本原理和各算法的特点,并做一些简单的分析和归纳。(一)冒泡排序 ①算法原理 重复地访问待排序的元素集,依次比较两个相邻元素,如果它们的顺序错误就交换顺序,直到排序完
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2023-08-23 09:45:41
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# 使用 R 实现 AdaBoost 算法的指南
AdaBoost（Adaptive Boosting）是一种集成学习算法，主要用于分类问题。它通过组合多个弱分类器来提高模型的准确性。对于刚入行的小白来说，理解并实现 AdaBoost 算法可能会显得有些复杂。但通过本文的介绍，你将能够掌握实现流程，并实际在 R 语言中编写相应代码。
## 实现流程
在实现 AdaBoost 算法时，我们需要
nnet3/nnet-common.h 定义了Index，(n, t, x)三元组，表示第n个batch中第t帧。 并声明了关于Index或Cindex的一些读写操作。 nnet3/nnet-nnet.h 声明了NetworkNode（主要包含其类型以及索引信息） 声明了Nnet（nnet3网络类） private: //网络中的组件名列表
std::vector<
1、引言E，expectation（期望）；M，maximization（极大化）； EM算法，又称期望极大算法。EM已知的是观察数据，未知的是隐含数据和模型参数，在E步，我们所做的事情是固定模型参数的值，优化隐含数据的分布，而在M步，我们所做的事情是固定隐含数据分布，优化模型参数的值。为什么使用EM 算法？ EM算法使用启发式的迭代方法，先固定模型参数的值，猜想模型的隐含数据；然后极大化观测数据
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2024-03-25 09:11:39
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R-tree是一种高效的空间索引数据结构，特别适合处理高维空间数据。它通过将数据项组织在树结构中，最小化每个节点的边界矩
1.什么是FDR校正？FDR (false discovery rate)，即校正后的P值，中文一般译作错误发现率。在转录组分析中，主要用在差异表达基因的分析中，控制最终分析结果中，假阳性结果的比例。为什么要用FDR?在转录组分析中，如何确定某个转录本在不同的样品中表达量是否有差异是分析的核心内容之一。一般来说，我们认为，不同样品中，表达量差异在两倍以上的转录本，是具有表达差异的转录本。为了判断两
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2023-09-18 21:36:32
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本文我们讨论期望最大化理论，应用和评估基于期望最大化的聚类（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。
聚类相关视频软件包数据我们将使用mclust软件包附带的“糖尿病”数据。data(diabetes)
summary(diabetes)
## class glucose insulin sspg## Chemical:36 Min. : 70 Min. : 45.0 Min. : 1
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2023-07-20 14:40:28
103阅读
k-means法与k-medoids法都是基于距离判别的聚类算法。本文将使用iris数据集，在R语言中实现k-means算法与k-medoids算法。 k-means聚类 首先删去iris中的Species属性，留下剩余4列数值型变量。再利用kmeans()将数据归为3个簇 names(iris)
iris2 <- iris[,-5] #删去species一列
kme
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2023-11-03 12:00:52
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# 如何实现Java代码list转tree
## 概述
在编程中，有时候我们需要将一个List转换为Tree结构，这在处理数据时非常常见。本文将教你如何实现Java代码中List转Tree的过程，并给出详细的步骤和代码示例。
## 流程
下面是实现Java代码List转Tree的整个流程：
```mermaid
stateDiagram
[*] --> 将List转换为Map
原创
2024-04-05 04:52:57
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前言 EM算法大家应该都耳熟能详了，不过很多关于算法的介绍都有很多公式。当然严格的证明肯定少不了公式，不过推公式也是得建立在了解概念的基础上是吧。所以本文就试图以比较直观的方式谈下对EM算法的理解，尽量不引入推导和证明，希望可以有助理解算法的思路。介绍 EM方法是专门为优化似然函数设计的一种优化算法。它的主要应用场景是在用缺失数据训练模型时。由于数据的缺失，我们只能把似然函数在这些缺失数据上边
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2023-06-14 19:53:57
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一、数据框简要 可输入来访问mtcars这个系统自带的数据框中的mpg列 mtcars$mpg 或者输入
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2023-05-30 11:53:52
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一、树表的查找
树表查找的对象是以二叉树或树作为表的组织形式。树表在进行插入或删除操作时，可以方便地维护表的有序性，不需要移动表中的记录，从而减少因移动记录引起的额外时间开销。常见的树表有二叉树、平衡二叉树、B-树和B+树等。下面将以二叉排序树作为实例进行讲解。二叉排序树(简称BST)的定义：二叉排序树或者是空树，或者是满足如下性质实例的二叉树：(1)若它的左子树非空，则左子树上所有记录的值均小于
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2023-09-20 07:30:57
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