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原创 数据结构——最短路径之Dijkstra算法(与最小生成树的prime算法很像，建议一起看)
最短路径之Dijkstra算法（一）Dijkstra算法单源最短路径：就是从某一个顶点出发，到图中任意顶点之间的最短路径；【算法概述】：Dijkstra算法适用于解决单源最短路径的问题。即：从源点到任意指定顶点之间的最短距离的问题；但Dijkstra算法要求所有边的权值非负。看过Prime算法的同学都知道，Dijkstra算法与Prime算法很相似，不同的就是dis数组的更新方式。Dijkstra算法用邻接矩阵存图比较方便。【算法思想】：先用一个数组记录从源点到图中个顶点直接相连的距离，如果不直接连
2021-10-30 11:52:29
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原创 数据结构——最小生成树之prime算法(与最短路径之迪杰斯特拉算法很像)
#include<iostream>#include<cstring>#include<vector>#define INF 0x3f3f3f3f//表示该两点之间没有路，距离无穷远#define MAX 1000//最多有1000个点 using namespace std;int matrix[MAX][MAX]={0};//邻接矩阵存储图int min_distance[MAX]; //记录该结点到生成树的最短路径 bool visited
2021-10-27 21:18:52
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原创 CSP后面题目---递推+模拟---想好如何存储？
递推+模拟输入输出问题CCF-CSP考试历年真题题型分类分组输入——可能有多组测试数据，对于每组数据递推---从前面已知态--->后续未知态AcWing 3777. 砖块AcWing 1208. 翻硬币AcWing 1211. 蚂蚁感冒AcWing 3433. 吃糖果AcWing 821. 跳台阶模拟202212-2-csp-训练计划202206-2-csp-寻宝！大冒险！---稀疏矩阵---数学坐标系202112-2-csp-序列查询新解---数学问题202009-2-csp-风险人群筛查20191
2023-09-30 21:04:41
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原创 蓝桥杯C++ AB组辅导课
2、不含有0的方案数，即所有的盘子都有苹果，相当于可以从每个盘子中拿掉一个苹果，不影响不同放法的数目，即 f(m,n)=f(m-n,n).而总的放苹果的放法数目等于两者的和，即 f(m,n)=f(m,n-1)+f(m-n,n)把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里，允许有的盘子空着不放，问共有多少种不同的分法？一直反复来求两个数的公约数，假如最后不是1，那么就说这两个数不互质，求出两个数的最大公约数之后在和后面的数又进行比较，设f(m,n)为m个苹果，n个盘子的放法数目，则先对n作讨论，
2023-09-30 21:02:40
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原创 算法基础课第二部分
算法基础课第四讲 数学知识AcWing1381. 阶乘(同余，因式分解)质数AcWing 866. 质数的判定---试除法AcWing 868. 质数的判定---埃氏筛AcWing867. 分解质因数---试除法AcWing 197. 阶乘---分解质因数---埃式筛约数AcWing 869. 求约数---试除法AcWing 870. 约数个数---试除法---质因数AcWing 871. 约数之和---上个题的题解AcWing 872. 最大公约数最小公倍数欧拉函数AcWing874 线性筛法求欧拉函数快
2023-09-30 20:53:14
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原创 acwing——每日一题——总结
1、笨拙的手指原题链接2、干草堆原题链接3、奶牛选美原题链接4、拖拉机原题链接5、岛原题链接6、马蹄铁原题链接7、打乱字母原题链接
2022-01-07 21:32:38
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原创 机器学习的一般流程
机器学习的一般流程一、数据采集与标注二、数据清洗三、特征选择/构造四、模型选择五、模型训练与测试六、模型的性能评估与优化一、数据采集与标注二、数据清洗三、特征选择/构造四、模型选择五、模型训练与测试六、模型的性能评估与优化...
2021-12-31 19:46:43
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原创 机器学习之tensorflow出现的一些问题
机器学习之tensorflow出现的一些问题查看tensorflow版本查看tensorflow版本import tensorflow as tf print(tf.__version__)
2021-12-19 16:17:37
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原创 机器学习之琐碎知识(代码运行问题)
机器学习之琐碎知识1、python代码中忽略警告2、python在画图时显示中文1、python代码中忽略警告解决方案：import warningswarnings.filterwarnings("ignore")2、python在画图时显示中文解决方案：# 支持中文plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来正常显示
2021-12-19 15:08:36
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转载 机器学习之无监督学习——聚类
机器学习之无监督学习——聚类一、基于划分的聚类方法1、基于划分的方法 简介A、概念B、分组C、分组与样本 对应关系D、硬聚类 与 软聚类二、基于层次的聚类方法1、基于层次的聚类方法 概念 :2、基于层次的聚类方法 :A、聚合层次聚类 ( 叶子节点到根节点 )聚合层次聚类 图示切割点说明B、划分层次聚类 ( 根节点到叶子节点 )划分层次聚类 图示切割点说明基于层次的聚类方法 切割点选取3、算法性能基于密度的方法1 . 基于距离聚类的缺陷 :2 . 基于密度的聚类方法3 . 基于密度的聚类方法 算法优点一、基
2021-12-19 13:52:11
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原创 机器学习案例——生态系统蒸散速率预测
生态系统蒸散速率预测问题背景概述数据集、代码、报告下载实验步骤分析一、数据预处理1、将生态数据表与植被指数表合并2、将不同站点的多个表进行纵向合并3、进行质量控制及去除异常值二、筛选特征1、画相关性热力图(使用热力图进行相关性分析)2、进行特征选择三、数据标准化处理并划分数据集四、K折交叉验证评估模型五、训练模型1、重新划分数据集2、进行模型训练并保存六、测试模型1、重新划分数据集2 、导入已经训练好的模型，使用测试集进行测试问题背景概述 CRO 生态系统类型若干观测站点观测的生态系统蒸散速率（ ET
2021-12-19 13:01:48
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原创 机器学习之模型——保存与加载
机器学习之模型——保存与加载流程获取数据划分数据集标准化预估器保存模型加载模型得出模型模型评估整体代码流程获取数据boston = load_boston() print("特征数量：\n", boston.data.shape)划分数据集 x_train, x_test, y_train, y_test = train_test_split(boston.data, boston.target,\ random_state=22)标准化 transfer = Stan
2021-12-19 12:26:28
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转载 机器学习之超参数调优——超参数调优的方法
超参数调优的方法概述网格搜索随机搜索贝叶斯优化算法概述对于很多算法工程师来说， 超参数调优是件非常头疼的事。除了根据经验设定所谓的“合 理值”之外， 一般很难找到合理的方法去寻找超参数的最优取值。 而与此同时，超参数对于模型效果的影响又至关重要。 高没有一些可行的办法去进行超参数的调优呢？为了进行超参数调优，我们一般会采用网格搜索、 随机搜索、贝叶斯优化等算法。 在具体介绍算法之前，需要明确超参数搜索算法一般包括哪几个要素。一是目标函数，即算法需要最大化／最小化的目标；二是搜索范围，一般通过上限和下限
2021-12-13 17:38:25
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原创 机器学习之格式变化——reshape(-1,1)
格式变化——reshape函数知识基础代码知识基础reshape(行数，列数)常用来更改数据的行列数目一般可用于numpy的array和ndarray, pandas的dataframe和series(series需要先用series.values把对象转化成ndarray结构)那么问题来了reshape(-1,1)是什么意思呢？难道有-1行？这里-1是指未设定行数，程序随机分配，所以这里-1表示任一正整数所以reshape(-1,1)表示（任意行，1列）代码import numpy as
2021-12-13 13:04:16
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原创 机器学习日常练习——红楼梦作者分析（聚类）
红楼梦作者分析（聚类）实验要求实验目的实验内容实验题目：《红楼梦》作者分析资料下载实验过程：问题分析：代码：代码一：代码二：(实现可视化)实验要求实验目的在掌握聚类算法基础原理基础上，掌握应用聚类算法解决实际问题。实验内容根据给定的实验数据，采用层次聚类、基于划分的聚类、密度聚类等算法对数据聚类。实验要求：给出实际问题的解决方案，数据预处理过程、聚类算法的建立过程、结果分析。实验题目：《红楼梦》作者分析《红楼梦》是我国著名的四大名著之一，一般的认为《红楼梦》的前八十回为曹雪芹撰写，后四十回为
2021-12-12 13:09:48
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原创 机器学习之数据集划分——训练集测试集划分，划分函数，估计器的使用
机器学习数据集划分总结参考文章参考文章【机器学习】机器学习中训练集、验证集和测试集的划分及交叉验证机器学习库sklearn之怎么划分训练集和测试集scikit-learn机器学习笔记——sklearn数据集，数据集划分，估计器...
2021-12-11 20:57:11
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原创 机器学习之数据预处理——数据清洗(缺失值、异常值和重复值的处理)
机器学习之数据预处理——数据清洗缺失值、异常值和重复值的处理基础知识数据列缺失的4种处理方法丢弃补全真值转换法不处理基础知识在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值，异常值和重复值。所谓清洗，是对数据进行丢弃，填充，替换，去重等操作，实现去除异常，纠正错误，补足缺失的目的。数据缺失分为2种：行记录的缺失，这种情况又称为数据记录丢失；数据列值的丢失，即由于各种原因导致的数据记录种某些列的值缺失。这里重点讨论数据列类型缺失值的处理数据列缺失的4种处理方法丢弃补全相对于丢弃而言，补全是更加常用
2021-12-07 23:51:21
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原创 机器学习之数据预处理——特征编码(标签编码，独热编码)
机器学习之数据预处理——特征编码数据预处理——特征编码离散数据的编码标签编码sklearn LabelEncoder(使用fit_transform函数)sklearn LabelEncoder(反向变换可以用函数 inverse_transform)机器学习里有一句名言：数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。这个说法形象且深刻的提出前期数据处理和特征分析的重要性。这一点从我们往往用整个数据挖掘全流程60%以上的时间和精力去做建模前期的数据处理和特征分析也能看出。那么疑
2021-12-07 23:09:40
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原创 数据科学与python——Pandas统计分析基础（数据堆叠+数据清洗）
Pandas统计分析基础数据堆叠+数据清洗数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1-E2ShVTdI0X5lwDtMLFFsQ提取码：0929
2021-11-20 14:43:00
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原创 数据科学与python语言——Pandas统计分析基础（时间转换+聚合）
Pandas统计分析基础（时间转换+聚合）实验要求一全部代码实验要求一#M表的时间戳类型转为datetimedata_Mete['TIMESTAMP']=pd.to_datetime(data_Mete['TIMESTAMP'],format='%Y%m%d%H%M%S')data_VI['Date']=pd.to_datetime(data_VI['Date'],format='%Y/%m/%d')print(data_VI['Date'])#M表添加一个Date列 只包含年月日
2021-11-16 20:59:39
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原创 数据科学与python语言——Matplotlib数据可视化基础
Matplotlib数据可视化基础画折线图画散点图画拟合曲线画箱线图画直方图与柱状图代码实现画折线图画散点图画拟合曲线画箱线图画直方图与柱状图代码实现#!/usr/bin/env python# coding: utf-8# In[33]:import numpy as npimport pandas as pddata=pd.read_csv('./macrodata.csv')data0=datadata=data[['year','quarter','pop','r
2021-11-16 19:41:04
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原创 数据科学与python语言实验——NumPy数值计算基础
NumPy数值计算基础实验数据：链接：https://pan.baidu.com/s/1TCAUp5Va7biNH8-PFf_5fQ提取码：0929代码实现：之前不会的地方：import numpy as npfp='./macrodata.csv'#要读取的文件op='./test.csv'#输出文件class processdata: colmap = {'year': 0, 'quarter': 1, 'gdp': 2, 'realcons': 3, 'realinv'
2021-11-16 19:05:22
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原创 机器学习之乳腺癌预测
机器学习之乳腺癌预测(一).导入数据1.问题背景2.问题分析3. 认识数据集4.导入数据A.数据概述查看数据维度数据统计描述数据分布情况B.缺失处理(一).导入数据1.问题背景乳腺癌是女性最常见的恶性肿瘤，占美国女性确诊癌症的近三分之一，是女性癌症死亡的第二大原因。 乳腺癌是乳房组织细胞异常生长的结果，通常称为肿瘤。 肿瘤并不意味着癌症——肿瘤可以是良性（非癌性）、恶性前（癌前）或恶性（癌性）。 MRI、乳房X光检查、超声波和活组织检查等测试通常用于诊断所进行的乳腺癌。2.问题分析原理：乳房细针抽
2021-11-13 14:59:19
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原创 机器学习——文件的读取
这里写目录标题txt文件的读取txt文件的读取txt的链接链接：https://pan.baidu.com/s/1fIAUdCDTpR7TiqLHZtx1yg提取码：0929python strip() 函数和 split() 函数的详解及实例一直以来都分不清楚strip和split的功能，实际上strip是删除的意思；而split则是分割的意思。因此也表示了这两个功能是完全不一样的，strip可以删除字符串的某些字符，而split则是根据规定的字符将字符串进行分割。split()函数spl
2021-11-02 15:28:09
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原创 csdn上修改字体的颜色
你喜欢粉色还是蓝色还是你喜欢大的这么大够不够<font color="pink" size="3">你喜欢粉色</font><font color="blue" size="3">还是蓝色</font><font color="red" size="5">还是你喜欢大的</font><font color="red" size="7">这么大够不够</font>...
2021-11-01 20:53:03
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原创 数据结构——最小生成树之克鲁斯卡尔算法(Kruskal)
Kuskal算法【算法简介】：上一篇中的Prime算法是一种“加点式的算法”，而Kuskal算法是一种“加边式的算法”；Kuskal算法与Prime算法都是一种贪心算法，但Kruskal算法对图中存在相同权值的边时也有效。【算法思想】：算法对权值从小到大排序，每次选取当前权值最小的边加入结点，直到所有的结点都已加入结点。算法中用到了并查集的思想（并查集），通过并查集来判断两个结点是否有共同的父节点，如果有，则表明两个结点已经联通。如果没有，就将两个结点联通，记录路径。Kruskal算法也是采用贪心算法
2021-10-27 19:10:10
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原创 算法题目——读书知识点统计问题(POJ-3320)（尺取法）
题目链接：poj-3320问题：杰西卡是一个非常可爱的女孩，受到许多男孩的追捧。最近她有个问题。期末考试快到了，但她几乎没花什么时间。如果她想通过考试，她必须掌握一本厚厚的教科书中包含的所有思想。那本教科书的作者和其他作者一样，对这些观点极为挑剔，因此有些观点被多次提及。杰西卡认为，如果她能把每个想法至少读一次，她就能通过考试。她决定只读这本书的一个连续部分，其中包含了整本书涵盖的所有思想。当然，子手册应该尽可能薄。一个非常勤劳的男孩为她手工索引了杰西卡教科书的每一页，每一页都有什么想法，因此他的求爱
2021-10-14 20:07:21
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原创 算法题目——子序列和问题(poj-3061)（尺取法）
题目链接：POJ-3061题意：给定一个序列，使得其和大于或等于S，求最短的子序列长度。问题分析：1.首先序列都是正整数，当子序列和大于等于S时，已经没有必要再将右端点继续向右移动。因为再向右移动，序列的长度一定会大于此时的长度2.所以，当子序列和小于S时，右端点向右移动；当子序列和大于等于S时，左端点向右移动。3.如果右端点一直移动到最右端时，此时的序列和仍小于S，就结束枚举这个题目区间和明显是有趋势的：单调变化，所以根据题目要求很容易求解，但是在使用之间需要对区间前缀和进行预处理计算。问
2021-10-14 19:32:36
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原创 算法题目——杨辉三角问题
思路：#include<iostream>#include<cstdio>#include<cstring>#include<map>#include<cmath>#include<algorithm>using namespace std;void solve(){ }int main(){ int n; cin>>n; int matrix[n+1][n+1]; memset(mat
2021-10-12 21:24:53
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原创 算法题目——省份数量(dfs,bfs)
题目链接：leetcode.547省份数量dfs:深度优先遍历：递归思路：读入数据完成后重点：建立一个数组记录该省份是否访问，新建一个元素记录省份圈的个数1.对所有省份循环一次，如果该省份未被访问，则进入dfs2.dfs中，对所有省份循环一遍，如果未被访问且省份index可以到达省份j时将该省设置为已访问，且进入j省的dfs中#include<iostream>#include<algorithm>using namespace std;int matrix[
2021-10-12 20:12:49
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原创 算法题目——岛屿数量(bfs dfs)
题目链接：leetcode.200岛屿数量== 重点：路过过的点做新标记 ，以防止重复路过 ==#include<iostream>#include<algorithm>#include<vector>using namespace std;char str[1000][1000];const int dx[4]={0,0,-1,1};const int dy[4]={1,-1,0,0};void bfs(int x,int y,int m,int
2021-10-12 17:41:34
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原创 算法题目——被围绕的区域(dfs,bfs)
leetcode.130被围绕的区域bfs解法：深度优先遍历：思路：读取数据后1.先将数据的四周进行bfs算法(因为只有与外围接触的点，才能不被包围)算法执行中时,递归看看该点的上下左右有没有是O的，如果是O则标记为A2.循环完四周之后，将数据中的O全部换成X，将全部的A换成O即得到最终的结果#include<iostream>#include<algorithm>#include<vector>using namespace std;//定义为全
2021-10-12 15:51:21
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空空如也
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