四分位数与pandas中的quantile函数 1.分位数概念 统计学上的有分位数这个概念,一般用p来表示.原则上p是可以取0到1之间的任意值的.但是有一个四分位数是p分位数中较为有名的. 所谓四分位数:即把数值由小到大排列并分成四等份,处于三个分割点位置的数值就是四分位数. 为了更一般化,在计算的过程中,我们考虑p分位.当p=0.25 0.5 0.75 时,就是在计算四分位数. 第1四分位数 (Q1),又称"较小四分位数",等于该样本中所有数值由小到大排列后第25%的数字. 第2四分

http://health.sohu.com/20160714/n459331727.shtml

参考: https://blog.csdn.net/chichuhe/article/details/83054624 https://blog.csdn.net/Sunflower02/article/details/81187569 查看中科院分区的方法 http://www.letpub.com.cn/index.php?page=journalapp JCR分区的方法 进入以下网址查询 https://jcr.clarivate.com/JCRLandingPageAction.acti

https://blog.csdn.net/Sunflower02/article/details/81187569

Python之路,Day21 - 常用算法学习   本节内容 算法定义 时间复杂度 空间复杂度 常用算法实例 1.算法定义 算法(Algorithm)是指解题方案的准确而完整的描述,是一系列解决问题的清晰指令,算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制.也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出.如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题.不同的算法可能用不同的时间.空间或效率来完成同样的任务.一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量. 一

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. 如何预测用户对给定物品的打分? 一.基于用户协同 方法1:用户之间的距离/相似度(K近邻算法) 二.基于物品协

''' 基于物品的协同推荐 矩阵数据 说明: 1.修正的余弦相似度是一种基于模型的协同过滤算法.我们前面提过,这种算法的优势之 一是扩展性好,对于大数据量而言,运算速度快.占用内存少. 2.用户的评价标准是不同的,比如喜欢一个歌手时有些人会打4分,有些打5分:不喜欢时 有人会打3分,有些则会只给1分.修正的余弦相似度计算时会将用户对物品的评分减去 用户所有评分的均值,从而解决这个问题. ''' import pandas as pd from io import StringIO #数据类型一:

原书作者使用字典dict实现推荐算法,并且惊叹于18行代码实现了向量的余弦夹角公式. 我用pandas实现相同的公式只要3行. 特别说明:本篇笔记是针对矩阵数据,下篇笔记是针对条目数据. ''' 基于用户的协同推荐 矩阵数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:csv矩阵(用户-商品)(适用于小数据量) csv_txt = '''"user","Blues Traveler&qu

每天练习一段python代码,健康生活一辈子.晚上下班没事,打开电脑继续编写python代码!今天分享的一个是大家熟悉的双色球彩票的游戏,根据这个进行写的一个python算法,代码精简,肯定有bug,哪里不足的,可以交流学习! # -*- coding: UTF-8 -*-# 68喜科技 from random import choice # 随机生成一张双色球彩票 def getAcaipiao(): redball = ["01", "02", "03

''' 基于用户的协同推荐 条目数据 ''' import pandas as pd from io import StringIO import json #数据类型一:条目(用户.商品.打分)(避免巨型稀疏矩阵) csv_txt = '''"Angelica","Blues Traveler",3.5 "Angelica","Broken Bells",2.0 "Angelica","Nora

算法 冒泡算法 # 冒泡算法就是将需要排序的元素看作是一个个"气泡",最小的"气泡"最先浮出水面,排在最前面.从小到大依次排列. # 代码如下: li = [97, 65, 13, 39, 88, 50, 30, 34, 52, 57, 36, 5, 74, 25, ] count = len(li) for x in range(count): for i in range(count): if li[i] == li[-1]: break elif li[i]

今天开始的部分是关于Qt提供的一些通用算法.这部分内容来自C++ GUI Programming with Qt 4, 2nd Edition.   <QtAlgorithms>提供了一系列通用的模板函数,用于实现容器上面的基本算法.这部分算法很多依赖于STL风格的遍历器(还记得前面曾经说过的Java风格的遍历器和STL风格的遍历器吗?).实际上,C++ STL也提供了很多通用算法,包含在<algorithm>头文件内.这部分算法对于Qt容器同样也是适用的.因此,如果你想使用的算法

选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记做:T(n)=O(f

本节内容 预备资料: 1.FFmpeg: 链接:https://pan.baidu.com/s/1jonSAa_TG2XuaJEy3iTmHg 密码:w6hk 2.baidu-aip: pip install baidu-aip 终于进入主题了,此篇是人工智能应用的重点,只用现成的技术不做底层算法,也是让初级程序员快速进入人工智能行业的捷径 目前市面上主流的AI技术提供公司有很多,比如百度,阿里,腾讯,主做语音的科大讯飞,做只能问答的图灵机器人等等 这些公司投入了很大一部分财力物力人力将底层封装

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楔子 如果有这样一个列表,让你从这个列表中找到66的位置,你要怎么做? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,42,43,55,56,66,67,69,72,76,82,83,88] 你说,so easy! l.index(66)... 我们之所以用index方法可以找到,是因为python帮我们实现了查找方法.如果,index方法不给你用了...你还能找到这个66么? l = [2,3,5,10,15,16,18,22,26,30,32,35,41,

http://2014.qconbeijing.com/videoslides.html   周一 周二 周三 周四 周五 周六 2014年5月19日 Deep Dive into Amazon's NoSQL Journey and AWS Operations Amazon AWS Khawaja Shams 大型前端应用的组件与模块 英国金融时报实验室 Andrew Betts 大规模脑计算——操控脑,绘制脑地图 霍华德·休斯医学研究所 Jeremy Freeman 腾讯之＂海量之道＂ 腾

互联网金融应该是最近很火爆的一个领域.由于阿里小贷和余额宝的初步成功,这一块都被视为破除传统金融领域垄断的法宝.大家可能都知道,电商平台.金融和大数据是阿里集团未来的三个重要方面.而关于金融,马云最经典的一句口号就是“如果银行不改变自己,那我们就来改变银行”. QCon上海有一个专题(http://www.qconshanghai.com/node/145)就是讲互联网金融的.有汤森路透这样国际金融咨询公司来讲互联网金融架构设计,也有百年人寿这样国内传统金融公司来讲自己的经验.我听了来自阿里小贷

http://www.a-site.cn/article/761794.html 如果你正走在读研的路上,不管是什么专业,日常生活中都少不了读文献.读文献和读文献. 与其等到文献堆积如山,给阅读和使用带来无数小麻烦,不如从现在开始花一点点时间和精力,掌握一款文献管理工具,让自己的科研之路更愉快~ ” 今天就为大家介绍一款简单易用的文献管理工具——NoteExpress 一.NoteExpress简介 NoteExpress 是北京爱琴海软件公司开发的一款专业级别的文献检索与管理系统,其核心功能涵

1.清华主办的期刊Nano Research 清华新闻网2012年9月10日电:据汤森路透公司公布的2011年SCI期刊影响因子,清华大学主办的期刊Nano Research(纳米研究)的影响因子为6.970,在中国大陆被SCI收录的期刊中位列第3,成为目前教育部主管期刊中影响因子最高的期刊. Nano Research是清华大学主办.清华大学出版社和施普林格公司合作出版的英 文月刊,创刊于2008年7月,主要发表纳米研究领域世界一流科研机构原创性的科研论文和世界一流科学家撰写的权威性.全面性的

在汤森路透评选出的<2015全球创新企业百强>榜单里,日本以40家高居榜首,力压美国的35家.而中国内地无一入围.   在中国媒体上,我们见到的日本是“失去的20年”,经济衰退.创新能力丧失. 但在我们唱衰日本的时候,他们正在“为未来投资”.  经济实力的比拼,从来不靠GDP.而是技术话语权和产业链掌控力.从这一点上,中国的骄傲来得越早,未来会摔得越重.  这些年,全球都在货币放水,也就是用债务刺激经济.但拿日本和中国来对比:  日本放出的水流进了产业整合.重组.创新.研发环节:  中国的放水