k-mer是指将reads分成包含k个碱基的字符串,一般长短为m的reads可以分成m-k+1个k-mers.举个例子吧,为了简化,有这么个reads(当然实际比这个长):AACTGACTGA.如果k-mer的k为3的话,我们可以将其切割为AAC ACT CTG TGA GAC ACT CTG TGA.我们将这些k-mers放入计算机中拼接,假设第一个为TGA ,那么下一个应该为GA-,.…… TGA GAC ACT CTG TG ???? 基于这样的思路,我们很快就发现了问题,下一个点可能有很

719. 找出第 K 小的数对距离 这道题其实有那么一点二分猜答案的意思,也有很多类似题目,只不过这道题确实表达的不是很清晰不容易想到,题没问题,我的问题.既然是猜答案,那么二分边界自然就是距离最大值和距离最小值了,每次我们得到一个mid,**遍历数组(双指针或二分)**找到所有小于等于mid的数对数量cnt.遍历完之后如果cnt小于我们需要的k值,说明距离小了点,需要让左边界右移,这里其实也很好理解的.就想清楚一个问题,距离越大,那么包含的数对就越多,距离越小当然就越少了,当前mid距离包含的

We are given a binary tree (with root node root), a target node, and an integer value K. Return a list of the values of all nodes that have a distance K from the target node.  The answer can be returned in any order. Example 1: Input: root = [3,5,1,6

题意是,给出n个k维空间下的点,然后q次操作,每次操作要么修改其中一个点的坐标,要么查询下标为[l,r]区间中所有点中两点的最大曼哈顿距离. 思路:参考blog:https://blog.csdn.net/Anxdada/article/details/81980574,里面讲了k维空间中的最大曼哈顿距离求法,然后利用这个方案改一改,用线段树来维护这些值就好了. #include<bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long

和去年多校的CSGO一样,用状态压缩来求Manhattan距离的最大值 然后要用线段树维护一下区间最大值 /* k维空间给定n个点,两个操作 1 i b1 b2 .. bk : 修改第i个点的坐标 2 l r:询问[l,r]区间点最大的曼哈顿距离 先考虑不带修: 线段树维护区间2^5种状态的最大值 查询时只要求出相对的两个状态的最大值即可 关于这个贪心的证明: 首先因为绝对值,所以aij前面带的符号可能是-也可能是+,总共就是有关2^k种可能 那么考虑每种状态 S 的最大值,加上相对这种状态 (

题意:给定N个K维的点,Q次操作,或者修改点的坐标:或者问[L,R]这些点中最远的点. 思路:因为最后一定可以表示维+/-(x1-x2)+/-(y1-y2)+/-(z1-z2)..... 所以我们可以保存到线段树里,每次求区间最大值和最小值即可. 注意到我们可以先确定一个点的正负号,所以时间和空间节省了一半. #include<bits/stdc++.h> #define mp make_pair #define pii pair<int,int> #define F first

点分治裸题,但是用树形dp也能做 /* dp[u][k]表示在u下距离k的点数量 */ #include<bits/stdc++.h> using namespace std; ]; ],tot,n,k; ][],ans; void init(){ memset(head,-,sizeof head); tot=; } void addedge(int u,int v){ edge[tot].to=v;edge[tot].nxt=head[u];head[u]=tot++; } void df

K近邻法(k-nearst neighbors,KNN)是一种很基本的机器学习方法了,在我们平常的生活中也会不自主的应用.比如,我们判断一个人的人品,只需要观察他来往最密切的几个人的人品好坏就可以得出了.这里就运用了KNN的思想.KNN方法既可以做分类,也可以做回归,这点和决策树算法相同. KNN做回归和分类的主要区别在于最后做预测时候的决策方式不同.KNN做分类预测时,一般是选择多数表决法,即训练集里和预测的样本特征最近的K个样本,预测为里面有最多类别数的类别.而KNN做回归时,一般是选择平均

在K近邻法(KNN)原理小结这篇文章,我们讨论了KNN的原理和优缺点,这里我们就从实践出发,对scikit-learn 中KNN相关的类库使用做一个小结.主要关注于类库调参时的一个经验总结. 1. scikit-learn 中KNN相关的类库概述 在scikit-learn 中,与近邻法这一大类相关的类库都在sklearn.neighbors包之中.KNN分类树的类是KNeighborsClassifier,KNN回归树的类是KNeighborsRegressor.除此之外,还有KNN的扩展,即

本文版权归ljh2000和博客园共有,欢迎转载,但须保留此声明,并给出原文链接,谢谢合作. 本文作者:ljh2000作者博客:http://www.cnblogs.com/ljh2000-jump/转载请注明出处,侵权必究,保留最终解释权! Description 已知平面内 N 个点的坐标,求欧氏距离下的第 K 远点对.   Input 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N, K.接下来 N 行,每行两个整数 X,Y,表示一个点 的坐标.1 < =  N < =  100000, 1 &

K近邻法 K近邻法:假定存在已标记的训练数据集,分类时对新的实例根据其K个最近邻的训练实例的类别,通过多数表决等分类决策规则进行预测. k近邻不具有显示学习的过程,是“懒惰学习”(lazy learning).分类器不需要使用训练集进行训练.实际上是利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的“模型”. (标注:Lazy learning懒惰学习:训练阶段仅仅把样本保存起来,无训练时间开销,收到测试样本再进行处理: Eager laarning急切学习:训练阶段就对样本学习处理的方法.)

求点到直线的距离: double dis(point p1,point p2){   if(fabs(p1.x-p2.x)<exp)//相等的  {    return fabs(p2.x-pegx);    }  else     {   double k=(p2.y-p1.y)/(p2.x-p1.x);   double b=p2.y-k*p2.x;   return fabs(k*pegx-pegy+b)/sqrt(k*k+1);//返回的是距离的   }}判断多边形是否为凸多边形 if

4520: [Cqoi2016]K远点对 Time Limit: 30 Sec  Memory Limit: 512 MBSubmit: 490  Solved: 237[Submit][Status][Discuss] Description 已知平面内 N 个点的坐标,求欧氏距离下的第 K 远点对. Input 输入文件第一行为用空格隔开的两个整数 N, K.接下来 N 行,每行两个整数 X,Y,表示一个点 的坐标.1 < =  N < =  100000, 1 < =  K <

K最近邻(K-Nearest-Neighbour,KNN)算法是机器学习里简单易掌握的一个算法.通过你的邻居判断你的类型,“近朱者赤,近墨者黑”表达了K近邻的算法思想. 一．算法描述: 1.1 KNN算法的原理 KNN算法的前提是存在一个样本的数据集,每一个样本都有自己的标签,表明自己的类型.现在有一个新的未知的数据,需要判断它的类型.那么通过计算新未知数据与已有的数据集中每一个样本的距离,然后按照从近到远排序.取前K个最近距离的样本,来判断新数据的类型. 通过两个例子来说明KNN算法的原理 (

描述 给定一个N行M列的01矩阵 A,A[i][j] 与 A[k][l] 之间的曼哈顿距离定义为: dist(A[i][j],A[k][l])=|i-k|+|j-l| 输出一个N行M列的整数矩阵B,其中: B[i][j]=min(1≤x≤N,1≤y≤M,A[x][y]=1)⁡{dist(A[i][j],A[x][y])} 即求与每个位置曼哈顿距离最近的1 N,M≤1000. 输入格式 第一行两个整数n,m. 接下来一个N行M列的01矩阵,数字之间没有空格. 输出格式 一个N行M列的矩阵B,相邻两

算法需求: 传入[0~1]的时间time,返回[0~1]的路程. 整个路程distance[0~1]分为三段路径: 第一段:在0.25time的时间里,速度从0,位置从distance:0加速移动到距离distance:K 第二段:在0.25time时间里,位置从distance:k减速移动到某距离distance:1 – ratio 第三段:在0.5time时间里,位置从distance:1 – ratio减速移动到distance:1 但是变化率由第一段1/4总时间经过的路程K和总路程长度d

k近邻(KNN)是相对基本的机器学习方法,特点是不需要建立模型,而是直接根据训练样本的数据对测试样本进行分类. 1.k近邻的算法? 算法对测试样本进行分类的一般过程如下: 1)根据给定的k值,搜索与测试样本距离最近的k个训练样本: 2)统计k个样本对应的每种分类数量: 3)根据每种分类的数量投票决定样本点所属分类,票数多者得. 例如:对于二分类,采用k=5的k近邻算法进行分类:距离样本点最近的5个点中,属于类0的样本数量为2,属于类1的样本数量为3,最终判定样本点属于类1. 2.k近邻的三要素?

KNN基本思想: 1.事先存在已经分类好的样本数据(如分别在A类.B类.C类等) 2.计算待分类的数据(叫做新数据)与所有样本数据的距离 3.选择K个与新数据距离最近的的样本,并统计这K个样本所属的分类(如K=10,其中有3个为A,3个为B,4个为C) 4.将新数据归属于这K个样本中出现频率最高的那个类(则新数据可分为C类) **************************************************************************************

K最近邻(k-Nearest Neighbor,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是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(也就是上面所说的K个邻居), 这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中.根据这个说法,咱们来看下引自维基百科上的

K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法 1.K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN) K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,是一个理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一.该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别.用官方的话来说,所谓K近邻算法,即是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

[学习自CS231n课程] 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/GraceSkyer/p/8763616.html k-Nearest Neighbor(KNN)分类器 与其只找最相近的那1个图片的标签,我们找最相似的k个图片的标签,然后让他们针对测试图片进行投票,最后把票数最高的标签作为对测试图片的预测.所以当k=1的时候,k-Nearest Neighbor分类器就是Nearest Neighbor分类器.从直观感受上就可以看到,更高的k值可以让分类的效果更平滑,使