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这是一份kaggle上的银行的数据集，研究该数据集可以预测客户是否认购定期存款y。这里包含20个特征。 1. 分析框架 2. 数据读取，数据清洗 # 导入相关包 import numpy as np import pandas as pd # 读取数据 data = pd.read_csv('./1bank-additional-full.csv') # 查看表的行列数 data.shape 输出： 这里只有nr.employed这列有丢失数据，查看下： data['nr.employed'].value_counts() 这里只有5191.0这个值，没有其他的，且只有7763条数据，这里直接将这列当做异常值，直接将这列直接删除了。 # data.drop('nr.
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近邻算法详解 * * * * 近邻算法详解 引言 近邻算法，又称为K近邻算法（K-Nearest Neighbors，简称KNN），是一种基本的分类与回归方法。它基于实例的学习，或者说是“懒惰学习”，即它并不显式地训练出一个模型，而是将所有的训练数据存储在内存中，当新的数据需要分类时，它才会根据某种度量方式（如欧氏距离）找出与新数据最相近的K个训练数据，然后根据这K个“邻居”的类别来预测新数据的类别。接下来，我们将进一步深入探讨KNN算法的细节。 K近邻算法的基本思想 K近邻算法的基本思想是：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。这种基于局部信息的分类方式，使得KNN算法在处理某些复杂或非线性可分的问题时具有一定的优势。 算法步骤 KNN算法的实现主要包括以下三个步骤： 1. 计算距离：对于给定的待分类样本，需要计算它与训练集中每个样本的距离。常用的距离度量方式包括欧氏距离、曼哈顿距离等。选择合适的距离度量方式是影响KNN算法性能的关键因素之一。 1. 找
在红黑树的实现中，处理删除操作是一个复杂的过程，特别是当涉及到删除黑色节点时。红黑树的删除操作需要保持树的平衡和性质（即每条路径上的黑色节点数量相同）。以下是对红黑树删除操作的详细解释，特别是针对删除黑色节点的情况。 删除操作概述 删除节点：首先找到并删除目标节点。 重新平衡：如果删除的节点是红色，则不需要调整树的结构。但如果删除的是黑色节点，则需要进行重新平衡，以保持红黑树的性质。 重新平衡步骤 当删除一个黑色节点时，可能会导致树失去平衡，因为删除黑色节点会减少一条路径上的黑色节点数量。红黑树的重新平衡操作包括以下几种情况： 兄弟节点是红色： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对父节点进行左旋或右旋。 更新旋转后的新兄弟节点为黑色。 兄弟节点是黑色，且两个子节点都是黑色： 将兄弟节点设为红色。 如果父节点也是黑色，则继续向上调整。 如果父节点是红色，则将父节点设为黑色并结束调整。 兄弟节点是黑色，且有一个红色的左（右）子节点： 将父节点和兄弟节点颜色互换。 对兄弟节点进行右旋或左旋。 将旋转后的新兄弟节点设为黑色，并对新兄弟节点的另一个子节点进行左旋或右旋。
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scikit-learn库 scikit-learn已经封装好很多数据挖掘的算法 现介绍数据挖掘框架的搭建方法 * 转换器（Transformer）用于数据预处理，数据转换 * 流水线（Pipeline）组合数据挖掘流程，方便再次使用（封装） * 估计器（Estimator）用于分类，聚类，回归分析（各种算法对象） * 所有的估计器都有下面2个函数 * fit() 训练 * 用法：estimator.fit(X_train, y_train)， * estimator = KNeighborsClassifier() 是scikit-learn算法对象 * X_train = dataset.data 是numpy数组 * y_train = dataset.target 是numpy数组 * predict() 预测 * 用法：estimator.predict(X_test) * estimator = KNeighborsClassifier(
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Python 介绍 Python 是一种 高级 的、解释型 的、通用 的编程语言。其设计哲学强调代码的可读性，使用显著的缩进。Python 是 动态类型 和 垃圾收集 的。 基本语法 设置 Python 环境并开始基础知识。 变量 变量用于存储在计算机程序中引用和操作的信息。它们还提供了一种使用描述性名称标记数据的方式，以便读者和我们自己更清晰地理解我们的程序。将变量视为包含信息的容器很有帮助。它们的唯一目的是在内存中标记和存储数据。然后可以在整个程序中使用这些数据。 文章链接： 示例 x = 5 y = 6 sum_result = x + y print(sum_result) # 打印 x + y 的和 条件语句 Python 中的条件语句根据特定条件是否为真或为假执行不同的操作。条件语句由
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Spark MLlib 提供三种文本特征提取方法，分别为TF-IDF、Word2Vec以及CountVectorizer，其原理与调用代码整理如下： ## TF-IDF ### 算法介绍： 词频－逆向文件频率（TF-IDF）是一种在文本挖掘中广泛使用的特征向量化技术。它将文本中的每个词转换为一个数字，该数字表示该词在文档集合中的重要性。 ### 调用： ```scala import org.apache.spark.ml.feature.{CountVectorizer, CountVectorizerModel} val df = spark.createDataFrame(Seq( (0, Array("a", "b", "c")), (1, Array("a", "b", "b&
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本文将介绍如何在Python中实现区间调度算法。让我们从区间调度算法的概述开始。 什么是区间调度算法？ 在算法设计领域，区间排序是一类问题。这些计划考虑到了一些任务。每个任务都由一个时间间隔表示，该时间间隔指示机器完成该任务所需的时间。如果系统或资源上的任何两个时间间隔之间没有重叠，则时间间隔的子集是兼容的。 区间调度算法的核心思想是将任务的开始和结束时间分开考虑，通过比较任务的开始时间或结束时间来确定任务的执行顺序。具体来说，可以将任务按照开始时间或结束时间进行排序，然后根据排序结果逐个执行任务，同时记录当前已执行的任务集合，以便在需要时进行调整。 区间调度最大化问题的目标是确定最大的兼容集或具有最小可能重叠的区间集合。这个想法是通过完成尽可能多的任务来优化吞吐量。 区间调度问题： 输入： n个间隔{s（i），.，f（i）−1}的输入，其中1 ≤ i ≤ n，i表示间隔，s（i）表示开始时间，f（i）表示结束时间。 输出： 一个时间表S的n个时间间隔，其中没有两个时间间隔在S冲突，总的时间间隔在S是最大的。 假设我们有一个事件列表，每个事件的格式为[a，b]，其中a是开始
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<h2 id="异或运算的笔记技巧：">异或运算的笔记技巧：</h2> <p><strong>1.如果 <code>a ^ b = c</code> 成立，那么<code>a ^ c = b</code> 与 <code>b ^ c = a</code> 均成立&
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好的，我将对您提供的内容进行整理和补充，以便更全面地了解和理解这些算法。 买卖股票的最佳时机 在买卖股票的最佳时机问题中，我们需要找到买入和卖出股票的最佳时机以获得最大利润。这个问题可以分为两个子问题： 单次买卖股票的最大利润： 给定一个数组 prices，其中 prices[i] 表示第 i 天的股票价格。 只允许完成一次交易（即只买入和卖出一次）。 解题思路： 使用动态规划来记录每一天结束时的最大利润。 初始化一个二维数组 dp，其中 dp[i][j] 表示第 i 天持有/不持有股票的最大利润。 状态转移方程： dp[i][0] = max(dp[i-1][0], dp[i-1][1] + prices[i]) dp[i][1] = max(dp[i-1][1]
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本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。 系统程序文件列表 开题报告内容 研究背景 随着互联网技术的飞速发展，音乐产业迎来了数字化和个性化的双重变革。音乐平台上的音乐资源日益丰富，用户面临的选择也随之增多。然而，如何在海量音乐中快速找到符合个人口味的歌曲，成为了用户的一大难题。传统的音乐推荐方式，如热门榜单、新歌推荐等，虽然在一定程度上满足了用户的听歌需求，但缺乏个性化和精准性。因此，开发一个基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统，利用用户的听歌历史、偏好等信息，为用户提供量身定制的音乐推荐，成为提升用户体验、增强用户黏性的关键。 意义 基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统的开发，对于推动音乐产业的智能化、提升用户体验具有重要意义。该系统能够深入挖掘用户的听歌偏好，根据用户的个人特点和历史行为，为用户推荐符合其口味的音乐，从而满足用户的个性化需求。同时，该系统还能提高音乐平台的用户活跃度和留存率，促进音乐作品的传播和推广，为音乐产业的可持续发展提供有力支持。此外，该系统的成功开发还能为其他领域的个性化推荐系统提供
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1 测试图建立（邻接矩阵） class Graph{ constructor(v,vr){ let len = v.length this.vexs = [].slice.apply(v); let arcs = []; for (let i=0;i<len;i++){ arcs[i] = new Array(len); for (let j=0;j<len;j++){ arcs[i][j] = i===j ? 0 : 65535; } } for (let arc
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一、引言 在当今这个数字化的世界中，数据的安全性变得越来越重要。密码是保护个人和企业数据的关键，然而，如何安全地存储和验证密码却是一个持续的挑战。bcrypt是一种解决这个问题的优秀加密算法，它结合了密码哈希函数和加密算法，使得密码验证过程既安全又高效。 二、bcrypt原理 bcrypt是一种基于哈希函数的加密算法，它使用一个密码和一个盐值作为输入，生成一个固定长度的密码哈希值。这个哈希值在每次密码输入时都会重新生成，而且会随着盐值的改变而改变。bcrypt的盐值是一个随机生成的字符串，与密码一起用于哈希函数中，使得相同的密码在每次加密时都会生成不同的哈希值。 bcrypt的另一个重要特点是它使用了一个加密算法来混淆密码哈希值。这个加密算法使用一个密钥和一个初始化向量（IV）来加密密码和盐值。加密后的数据被存储在数据库中，用于后续的密码验证。 bcrypt的加密过程可以分为以下几个步骤： 1. 生成盐值：bcrypt使用一个随机数生成器生成一个随机的盐值。这个盐值是一个随机的字符串，用于与密码一起生成哈希值。 2. 混合盐值和密码：将密码和盐值混合在一起，然后使用一