原创 python實現KM算法

二分圖定義 圖的頂點恰好可以分成兩個集合,同一個集合內的頂點間不允許有邊,處在不同集合的頂點允許有邊相連。 問題分類 最大匹配問題:匈牙利算法、Hopcroft–Karp算法 最優權值匹配問題:Kuhn-Munkras算法 關鍵思想 增廣

原创 使用kNN算法實現手寫字體的簡單識別

看完一節《機器學習實戰》,算是踏入ML的大門了吧!這裏就詳細講一下一個demo:使用kNN算法實現手寫字體的簡單識別 kNN  先簡單介紹一下kNN,就是所謂的K-近鄰算法:   【作用原理】:存在一個樣本數據集合、每個樣本數據都存在標籤

原创 K-d樹

前言 在學習了平衡二叉查找樹、紅黑樹等等之後,今天我們再來學習一個新的數據結構——kd樹,kd樹是一種分割k維數據空間的數據結構,主要應用於多維空間關鍵數據的搜索,下面就讓我們來詳細看看這種算法。 kd樹 kd樹也是二叉樹,是用於分割多維

原创 k-近鄰算法(手寫識別系統)

這個玩意和改進約會網站的那個差不多,它是提前把所有數字轉換成了32*32像素大小的黑白圖,然後轉換成字符圖(用0,1表示),將所有1024個像素點用一維矩陣保存下來,這樣就可以通過knn計算歐幾里得距離來得到最接近的答案。 import

原创 k-近鄰算法(改進約會網站的配對效果)

示例背景: 我的朋友海倫一直使用在線約會網站尋找合適自己的約會對象。儘管約會網站會推薦不同的人選,但她並不是喜歡每一個人。經過一番總結,她發現曾交往過三種類型的人: (1)不喜歡的人; (2)魅力一般的人; (3)極具魅力的人; 儘管發現

原创 cs231n課程作業assignment1(KNN)

前言: 以斯坦福cs231n課程的python編程任務爲主線,展開對該課程主要內容的理解和部分數學推導。   k-Nearest Neighbor分類器簡介: k-Nearest Neighbor,簡稱KNN,翻譯過來的意思就是k鄰近分類

原创 navicat(MySql)錯誤1045 Access denied for user 'root'@'localhost' (using password:YES)

新電腦裝mysql+navicat 後,打開navicat提示錯誤如題目,可能是某種原因root密碼記錯了。 在網上找了一些方法,結合自己的實踐,總結如下:   1、開始菜單裏,搜索cmd,右擊,以管理員身份運行控制檯。停止mysql服務

原创 phpmyadmin #1045 MySQL 服務器的解決方案

無論是LAMP安裝包還是XAMP, 以及自定義安裝了這個LAMP環境, 基本上都會使用PHPMYADMIN來管理MYSQL數據庫, 對於一般的LAMP或者XAMP安裝包, 一般都有配置說明, 裏面包括了一些最基本的說明, 如MYSQL的用

原创 php 頁面提示 Fatal error: Call to undefined function curl_init()

調用到 curl_init()的php頁面提示: Fatal error: Call to undefined function curl_init() in E:\PHPCMS\Cms\www.aerchi.com\kuaiji\wei

原创 2019年全國程序員統一考試,現在開始!

選擇題(每題4分,共計100分)     1、一個假期在外遊玩不會游泳的程序猿看到河邊有如下警告後結果如何?   A、默默走開 B、程序猿哪有假期 C、不關心Warning,溺水身亡   2、如果一程序猿正在相親,告訴女方職業後被無情拉

原创 【python常見面試題】之python 中對list去重的多種方法

在python相關職位的面試過程中,會對列表list的去重進行考察。(注意有時會要求保證去重的順序性)   1、直觀方法 1 li=[1,2,3,4,5,1,2,3] 2 new_li=[] 3 for i in li: 4 i

原创 python 中的[::-1]

一、反轉   for value in rang(10)涉及的數字倒序輸出:   for value in rang(10)[::-1]涉及的數字倒序輸出: 二、詳解 這個是python的slice notation的特殊用法。 a =

原创 python中set和list的坑。。。

我之前一直傻傻的認爲:set()的作用就是把list中的東西單純的變換了格式 將 [ ] 變成了 { } 其實不然,它去掉了list中的重複元素。。。   Python的set類型和其他語言類似,是一個無序不重複元素集,基本功能包括關係測

原创 在python 中如何將 list 轉化成 字典(dictionary)

我們可以看到這個時候 zip函數還是可以幫助我們成功的實現所需要的功能,首先將經緯度一一配對整合到一起,隨後再將val連起來,最後使用dict函數放在一起。 通過上面的例子,我們知道可以通過zip函數的多次調用來整合數據,最終解決問題

原创 Pandas查找缺失值的位置,並返回缺失值行號以及列號

#!/usr/bin/evn python # -*-coding:utf8 -*- import pandas as pd data = [[None, None, 90, 80],[57, 43, 89, 65],[78, 50,