1.分类的分类 分类的分类?没错,分类也有不同的种类,而且在数学建模.机器学习领域常常被混淆. 首先我们谈谈有监督学习(Supervised learning)和无监督学习(Unsupervised learning),是指有没有老师,有没有纪委吗?差不多.有老师,就有正确解法,就有标准答案:有纪委,就会树学习榜样,还有反面教材. 有监督学习,是指样本数据已经给出了正确的分类,我们通过对正确分类的样本数据进行学习,从中总结规律,获取知识,付诸应用.所以,监督学习的样本数据,既提供了特征值又提供了

基于Django Restframework和Spark的异常检测系统,数据库为MySQL.Redis, 消息队列为Celery,分析服务为Spark SQL和Spark Mllib,使用kmeans和随机森林算法对网络服务数据进行分析:数据分为全量数据和正常数据,每天通过自动跑定时job从全量数据中导入正常数据供算法做模型训练. 使用celery批量导入(指定时间段)正常样本到数据库 def add_normal_cat_data(data): """ 构建数据model

从ACM会议分析我国计算机科学近十年发展情况 来源:<中国计算机学会通讯>2015年第10期<专栏> 作者:陈 钢 2006年,承蒙李国杰院士推荐,<中国计算机学会通讯>发表了我的一篇文章“从ACM会议论文数量看差距”.该文就中国大陆学者在ACM会议上论文发表情况,将中国计算机科学同国际水平进行了比较和分析.得出的结论是,从论文发表角度看,当时中国的计算机科学同国外的差距非常大,尤其是在顶级会议上,中国的论文凤毛麟角,在不少重要会议上甚至是0.近十年来,中国计算机学术界

原文:[年终分享]彩票数据预测算法(一):离散型马尔可夫链模型实现[附C#代码] 前言:彩票是一个坑,千万不要往里面跳.任何预测彩票的方法都不可能100%,都只能说比你盲目去买要多那么一些机会而已. 已经3个月没写博客了,因为业余时间一直在研究彩票,发现还是有很多乐趣,偶尔买买,娱乐一下.本文的目的是向大家分享一个经典的数学预测算法的思路以及代码.对于这个马尔可夫链模型,我本人以前也只是听说过,研究不深,如有错误,还请赐教,互相学习. 1.马尔可夫链预测模型介绍[1] 马尔可夫链是一个能够用数学

v4.2.5更新内容:1.修复服务实例设置ClearSocketSession参数时,可能出现资源无法释放而造成异常的情况.2.修复关闭宿主程序后进程仍然无法退出的问题.2.增加机器学习框架.3.优化核心代码.下载地址:官方下载 7.增加机器学习算法,通讯采集数据与算法相结合 7.1概述 ServerSuperIO发展到现在,缺少两部分内容:图形组态和算法分析.图形组态部分很快就要做出来了,不管从形式上还是内容上,比市场上同类产品要好很多:算法分析部分现在已经开发出来了,现在支持决策树和KMea

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

已排序数据的算法 Binary search, merge, set operations 每个已排序数据算法都有一个同名的更一般的形式 vector vec = {8,9,9,9,45,87,90}; // 7 items 1. 二分法搜索 // 搜索元素 bool found = binary_search(vec.begin(), vec.end(), 9); vector<int> s = {9, 45, 66}; bool found = includes(vec.begin(),

不修改数据的算法 count, min and max, compare, linear search, attribute // 算法中Lambda函数很常用: num = count_if(vec.begin(), vec.end(), [](int x){return x<10;}); bool lessThan10(int x) { return x<10; } vector<int> vec = {9,60,90,8,45,87,90,69,69,55,7}; vecto

[送给在路上的程序猿] 对于一个开发人员而言,能够胜任系统中随意一个模块的开发是其核心价值的体现. 对于一个架构师而言,掌握各种语言的优势并能够运用到系统中,由此简化系统的开发,是其架构生涯的第一步. 对于一个开发团队而言.能在短期内开发出用户惬意的软件系统是起核心竞争力的体现. 每个程序猿都不能固步自封,要多接触新的行业,新的技术领域,突破自我. 32位与64位 地址与内存的关系 4G = 4*1024M = 4*1024*1024k = 4*1024*1024*1024 Byte字节 = 2

深入浅出K-Means算法 摘要: 在数据挖掘中,K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法,其主要是来计算数据聚集的算法,主要通过不断地取离种子点最近均值的算法. K-Means算法主要解决的问题如下图所示.我们可以看到,在图的左边有一些点,我们用肉眼可以看出来有四个点群,但是我们怎么通过计算机程序找出这几个点群来呢?于是就出现了我们的K-Means算法 算法概要 这个算法其实很简单,如下图所示: 从上图中,我们可以看到,A,B,C,D,E是五个在图中点.而灰色的点是我

2019年5月27日,首席数据官联盟在贵阳举办的2019中国国际大数据产业博览会上正式发布了<中国大数据企业排行榜V6.0>   本次排行榜新增8个垂直行业和领域.上榜企业是从全国五千多家大数据企业优中选优评选出来的佼佼者,较客观地代表了目前中国大数据企业的发展水平和实力,并为中国大数据产业的发展做出了积极的贡献.

绘制图形所需的数据源通常是不固定的,比如,有时我们会需要从网页抓取, 也可能需从文件或数据库中获取. 利用抓取网页数据技术,把我国 1990 年到 2016 年的 GDP 数据抓取出来 ,再利用 MatplotUb 进行绘图显示 . 经搜索发现, http://value500.com/M2GDP.html 网页中有我们所需数据 . 将鼠标移到表格每一行的“年份”处井右击,在弹出的快捷菜单中选择“检查” 选项. Chrome 会打开网页开发工具,并自动显示鼠标位置的 html 程序代码,我们可根

我从服务器上取得一串Json数据,然后想表示到画面上.不过服务器上取下的Json数据肯定是经过压缩的,空格和换行都没有.如果直接看,可读性非常差. 由于我这个软件是内部管理用的,使用者既能直接看懂Json数据,但是又要保证数据的可读性,所以得将Json数据做一个排版. 具体如下: public static string PraseToJson(string str) { ; ; i < str.Length; i++) { var cr = str[i]; if (cr == '{' || c

谷歌的强不是强在 PageRank 算法,而在于它是第一个在排名时把链接——而不只是文字和标题——考虑进去的.又以自己教的数据挖掘课为例.他让学生以 Netflix 用户对一万八千多部电影的打分为基础数据,写程序为她们推荐别的电影.其中有组学生的算法较优,另外一组学生算法一般,但使用了外部数据——IMDB 对电影类型的归类.结果第二组的结果胜过了第一组. 那么到底是数据重要还是算法重要呢? 来自Rio的观点: ———————————————————————————————————————————

外部排序算法相关:主要用到归并排序,堆排序,桶排序,重点是先分成不同的块,然后从每个块中找到最小值写入磁盘,分析过程可以看看http://blog.csdn.net/jeason29/article/details/50474772 hash值算法 1.题目描述 给定a.b两个文件,各存放50亿个url,每个url各占64字节,内存限制是4G,让你找出a.b文件共同的url? 2.思考过程 (1)首先我们最常想到的方法是读取文件a,建立哈希表(为什么要建立hash表?因为方便后面的查找),然后再

简介 ARIMA: AutoRegressive Integrated Moving Average ARIMA是两个算法的结合:AR和MA.其公式如下: 是白噪声,均值为0, C是常数. ARIMA的前半部分就是Autoregressive:, 后半部分是moving average:. AR实际上就是一个无限脉冲响应滤波器(infinite impulse resopnse), MA是一个有限脉冲响应(finite impulse resopnse),输入是白噪声. ARIMA里面的I指In

KNN是通过测量不同特征值之间的距离进行分类.它的思路是: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,其中K通常是不大于20的整数.KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 其算法的描述为: 1)计算测试数据与各个训练数据之间的距离: 2)按照距离的递增关系进行排序: 3)选取距离最小的K个点: 4)确定前K个点所在类别的出现频率: 5)

修改元素的算法 copy, move, transform, swap, fill, replace, remove vector<int> vec = {9,60,70,8,45,87,90}; // 7 items vector<int> vec2 = {0,0,0,0,0,0,0,0,0,0,0}; // 11 items vector<int>::iterator itr, itr2; pair<vector<int>::iterator, v

一:IP转数字,用于比大小,用在求IP段范围中 def ip2Long(ip: String): Long = { val fragments = ip.split("[.]") var ipNum = 0L for (i <- 0 until fragments.length){ ipNum = fragments(i).toLong | ipNum << 8L } ipNum } 二:二分法 查找某一IP段所属范围 def binarySearch(lines:

1.数学推导 根据上讲的思想,我们可以用下图来进行数学上的推导. 2.PCA的步骤 1)对原始数据进行标准化处理:对该指标变量进行标准化, 2)计算相关系数矩阵(协方差矩阵) 3)计算相关系数矩阵的特征值和特征向量,得到新的指标标量. 4)计算特征值的信息贡献率和累积贡献率,按一定规则选择主成分 5)以主成分的贡献率为权重,构建主成分综合评价模型,计算综合评价值和排名 3.应用实例——我国各地区普通高等教育发展综合评价 案例背景不再详述,在此我们选取10个指标来评价30个省市他们的普通高等教育发