原创 python數據結構與算法——數組
1：最接近的三數之和 前提是一個排序數組 思路：固定一個（一次遍歷），其他雙指針。 最接近：與目標值之差 class Solution: def threeSumclose(self,nums,target):
2019-09-16 09:41:23
原创 Python數據結構與算法-字符串
1：字符串的循環左移 給定一個字符串s[0..........N-1],要求把S的前k個字符移動到S的尾部，如把字符串"abcdef"前面的2個字符'a','b'移動到字符串的尾部得到'cdefab',即左移k 循環左移k=循環右移n-k
2019-08-23 09:27:02
原创 python數據結構與算法--回溯算法
回溯算法：一種優先搜索算法（試探法）；按優條件向前搜索，以達目標；當試探到某步，發現原來選擇並不好（走不通），就退回重新選擇。 回溯算法的一般步驟：1：定義問題的解空間（搜索中動態生成）；2：確定易搜索的解空間結構（一般爲樹形結構或圖）；
2019-08-23 09:27:02
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原创 python數據結構與算法——棧
1：逆波蘭表達式： 逆波蘭表達式(Reverse Polish Notation)：有效的運算符包括 +, -, *, / 。 每個運算對象可以是整數，也可以是另一個逆波蘭表達式。 輸入: ["2", "1", "+", "3", "*"
2019-08-23 09:27:02
原创 python數據結構與算法——鏈表
1：兩數相加 給定兩個非空鏈表來表示兩個非負整數。位數按照逆序方式存儲，它們的每個節點只存儲單個數字。將兩數相加返回一個新的鏈表。 你可以假設除了數字 0 之外，這兩個數字都不會以零開頭。 示例： 輸入：(2 -> 4 -> 3) +
2019-08-23 09:27:01
原创 Python數據結構與算法——常見算法題
1：求解最大連續子數組，A=[0,........,n-1],求A的連續子數組，使得該子數組和最大。 （1）：暴力搜索（時間複雜度O(n^3)） #暴力搜索，三層循環，注意循環的起始變量 def MaxSubArray(A,n):
2019-08-15 08:47:07
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原创 Python實現數據結構與算法——排序
1：冒泡排序：冒泡顧名思義從下往上。兩兩相鄰元素比較進行排序。 def BubbleSort(s,n): #兩層循環 for i in range(n-1): #注意循環起始邊界 for j in ran
2019-08-06 09:02:16
原创 Python與樸素貝葉斯算法
scikit-learn中實現了了三種樸素貝葉斯分類器：GuassionNB(用於任意連續數據，高維數據),BernoulliNB（假定輸入數據爲爲二分類數據）,MultinomialNB（假定輸入數據爲計數數據，即每個特徵代表某個
2019-03-14 05:37:12
原创 Python數據分析中 Numpy和pandas包使用簡介
Numpy 是Python科學計算的基礎庫，主要提供N維數組的實現，以及數學算法。 1：Numpy 數組的創建和訪問： 創建一維數組，二維數組。這裏的一維數組類似數學中的向量，二維數組類似數學中的矩陣。 import numpy as
2019-03-14 05:37:12
原创 Python 數據特徵提取
好久沒有寫博客了，好懷念這裏。自己的研究方向關於深度學習，數據挖掘，傳感器數據融合，室內定位技術，有興趣一起進步不斷學習的朋友們歡迎關注我，和我交流。在這裏簡單先說一下我處理數據的思路: (1)數據真實性判斷：可以通過excel來觀察數據
2019-03-07 15:50:45
原创 動態時間規整算法 Python和matlab實現
動態時間規整/規劃(Dynamic Time Warping, DTW），給定兩個離散的序列或時間序列，DTW能夠衡量這兩個序列的相似程度，或者說兩個序列的距離，廣泛應用於語音識別領域。 關於動態時間規整理論的詳細解釋：參考https:/
2019-03-07 15:50:35
原创 深度學習之LSTM時間序列預測
LSTM（long short-term memory,LSTM）:長短時記憶網絡，是循環神經網絡（recurrent neural network,RNN）的一個重要結構，循環神經的主要用途是處理和預測序列數據。全連接神經網絡（感知機，
2018-09-03 18:32:26
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原创 數據預處理
%這是我的數據預處理流程 clc; close all; clear all; %讀取數據 woqu=xlsread('C:\Users\1042zyl\Desktop\pptdata.xlsx',1,'A60:L460'); %數據預
2018-09-03 18:32:26