全文阅读：https://www.lianxh.cn/news/fdeb66ae616b5.html 目录 1. 背景介绍2. RDD 理论回顾以及存在问题3. 数理证明4. 置信区间的性质5. 真实置信区间6. RDHonest 命令介绍及 R 语言使用示例7. 参考资料8. 相关推文 1. 背景介绍 谢谦等 (2019) 对目前学术界断点回归 (regre
2020年4月，中国信息通信研究院联合工业互联网产业联盟共同发布《离散制造业边缘计算解决方案白皮书》 白皮书内容来源： http://www.aii-alliance.org/bps/20200430/2059.html 公众号后台回复关键字：离散制造业，即可下载白皮书。 在全球已经掀起的新一轮工业转型浪潮中，数字化是
来源：https://blog.csdn.net/weixin_39552874/article/details/112325629 1 特征离散化方法和实现 特征离散化指的是将连续特征划分离散的过程：将原始定量特征的一个区间一一映射到单一的值。 在下文中，我们也将离散化过程表述为 分箱(Binning) 的过程。 特征离散化常应用于逻辑回归
1. 离散时间傅里叶变换的导出 针对离散时间非周期序列，为了建立它的傅里叶变换表示，我们将采用与连续情况下完全类似的步骤进行。 考虑某一序列 \(x[n]\)，它具有有限持续期；也就是说，对于某个整数 \(N_1\) 和 \(N_2\)，在 $ -N_1 \leqslant N \leqslant N_2$ 以外，\(x[n]=0\)。下图给出了
假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置x上的数加c。 接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数l和r，你需要求出在区间[l, r]之间的所有数的和。 输入格式： 第一行包含两个整数n和m。 接下来 n 行，每行包含两个整数x和c。
E. Physical Education Lessons 题目链接https://codeforces.com/contest/915/problem/E time limit per test memory limit per test 1 second 256 megabytes This year Alex has finished school, and now he i
原文：https://zh.d2l.ai/chapter_deep-learning-basics/softmax-regression.html 1.简介 线性回归模型适用于输出为连续值的情景。 在另一些情况下，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。 对于这样的离散值预测问题，使用诸如softmax回归在内的分类模型。 softmax回
本文所采用的基于熵的切割点和最小描述长度原则(MDLP)。 A.特征选择 特征选择是一个组合优化问题，因为在具有N个特征的数据集上有2N个可能的不同特征子集。FS方法通常有两个重要的部分组成，即搜索技术和特征评估方法。 在特征评估方面，FS方法通常可以分为过滤(filter)和包装(wrappe
目录 1.随机变量 2.概率 3.概率密度函数 4.联合分布 5.条件概率 6.全概率定理 7.贝叶斯准则（很重要） 8.期望 9.熵 1.随机变量 在概率机器人建模时，如传感器测量、控制、机器人的状态及其环境这些都作为随机变量。随机变量分为离散随机变量和连续随机变量。 2.概率
标准差（又称标准偏差、均方差，英语：Standard Deviation，缩写SD），数学符号σ（sigma），在概率统计中最常使用作为测量一组数值的离散程度之用。 标准差定义：为方差开算术平方根，反映组内个体间的离散程度；标准差与期望值之比为标准离差率。测量到分布程度的结果，原则上具有两种性质： 为非负数值（
排序 考场上的想法是求出一种然后全排列，但是没有意识到可以操作的组合可能是不同的 首先可得到一个结论：操作的先后顺序对结果没有影响，所以每找到一种合法的操作组合，就可以将阶乘计入答案 因为有这个结论，所以不妨从低位向高位考虑，因为高位修改不改变低位，所以在扫到高位时，低位应该已
1、聚类分析概述 聚类目前常用来做粗分类，粗分类完再细分类一般用其他算法实现 自顶向下法：分裂；自低向上法：聚合 2、相似性计算方法 2.1连续型属性的相似性计算方法 2.2二值离散型属性的相似性计算方法 2.3多值离散型属性的相似性计算方法
802. 区间和 题目链接https://www.acwing.com/problem/content/804/ 题目： 思路：把出现的点都保存起来，最多3*n个，然后排序去重。在二分查找点，然后进行加运算和查询运算,0(mlogn).查询之前要先求出前缀和 #include<iostream> #include<cstdio> #include<algorithm> #include<cs
补题链接：Here 算法涉及：DP + 离散化 \(l\) 的范围太大，无法作为数组下标，所以先离散化，再DP。两点间的距离d大于t时，一定可以由 \(d\ \%\ t\) 跳过来，所以最多只需要t+d%t种距离的状态就可以表示这两个石子之间的任意距离关系。这样就把题目中的 \(10^9\) 压缩成了\(2*t*m\) 最多不超
离散化 值域比较大 ： 0 ---- 109 个数少: 0 ----- 105 例题 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置 x 上的数加 c。 接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数 l 和 r，你需要求出在区间 [l,r]之间的所有数的和。 输入
1 一维与二维离散傅里叶变换 以周期 对函数 f(t) 采样可表示为 ， 对采样函数进行傅里叶变换得 ， 整理得 。 由于对函数 f(t) 的采样周期为 ，采样函数的傅里叶变换的一个完整周期为 ， 同样的， 也是采样函数的傅里叶变换的一个完整周期，只是这个
离散化 模拟了map的操作 适用：用来处理数据量较少，但数据范围较大的问题。 做法：1. 用hash来映射每一个数 2. 排序去重 3.每次根据数值查找对应key 区间和 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置 x 上的数加 c。
pandas将数据离散化 要求统计：给出一个电影数据，将其中的所有电影，按照分类统计各类型电影的数量 数据格式： Rank Title Genre \ 0 1 Guardians of the Galaxy Action,Adventure,Sci-Fi 1 2 Prometheus Adve
Detail 零基础入门数据挖掘 (心跳信号分类) 学习反馈TASK1 使用语言：python Tas1 – Task5 Task2 特征工程分析 目标：数据处理操作内容：异常处理、特征归一化/标准化、数据分桶、缺失值处理、特征构造、特征筛选、降维 1.学习了本次介绍的关于异常值处理的代码包装模块，感觉大佬
Acwing802. 区间和 问题描述： 假定有一个无限长的数轴，数轴上每个坐标上的数都是 0。 现在，我们首先进行 n 次操作，每次操作将某一位置 x 上的数加 c。 接下来，进行 m 次询问，每个询问包含两个整数 l 和 r，你需要求出在区间 [l,r] 之间的所有数的和。 输入格式： 第一行包含两个整数 n
最近开始学习机器学习，在B站上找了视频，一边学习，一边记录，一边完成毕设。 机器学习解决的基本问题 1、分类 把一个输入映射为离散的类别 解决分类的算法有很多，比如KNN、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、逻辑回归、深度学习、图像分类、神经网络。 分类的评估指标，比如交叉熵、混
对任意离散序列x[k], 需用2个向量来表示. 一个表示k的取值范围, 另一个表示序列的值. 例如序列x[k] = {2, 1, 1(⬇), -1, 3, 0, 2}可用Matlab表示为 k = -2 : 4; x= [2, 1, 1, -1, 3, 0, 2]; 若序列从0开始, 则只用一个向量x就可表示序列. 由于计算
转换数据 （1）哑变量处理 类别型 数据 （2）使用等宽法、等频法和聚类分析方法 离散化 连续型 数据 1.哑变量处理类别型数据 import pandas as pd import numpy as np detail=pd.read_csv('../数据分析/detail.csv',encoding='gbk') data=detail.loc[0:5,'dishes_name'] print('哑变
第二编 图论 第七章 图 7.1图的基本概念 图 在无向图中，关联一对顶点的无向边如果多于1条，则称这些边为平行边，平行边的条数称为重数。在有向图中，关联一对顶点的有向边如果多于1条，并且这些边的始点与终点相同(也就是它们的的方向相同)，称这些边为平行边。含平行边的图称为多
离散化的概念 题目给出范围很大但数据数量很少的一组数据，通过离散化将大的下标的值赋值给新的较小的连续的下标，从而讲一个范围很大的数据合集装进一个小的容器中。 离散化模板 vecrot<int> alls; // 储存所有待离散化的值 sort(alls.begin(),alls.end()); // 将alls里的所有待离
