Local Outlier Factor（LOF）是基于密度的经典算法（Breuning et. al. 2000）, 文章发表于 SIGMOD 2000, 到目前已经有 3000+ 的引用。在 LOF 之前的异常检测算法大多是基于统计方法的，或者是借用了一些聚类算法用于异常点的识别（比如 ，DBS ...
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2021-01-01 12:03:07
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学习附件中"利用Excel统计分析学生成绩"的内容 我们的成绩计分规则见附件 image1.png 按照上面规则在Excel中计算全班成绩，要求： 得出最高分，最低分，平均分，均方差 用柱状图从最高到最低显示全班成绩 用饼图显示不及格（<60）,及格（大于等于60，小于70），中等（大于等于70，小 ...
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2021-01-01 11:44:22
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题目 给定一个列表，列表元素仅包含字母，请统计每个字母的出现次数，并按出现次数排序，要求最终返回结果为字典形式。 例如： 给定一个列表：["a", "a", "c", "b", "d", "c", "c", "c", "d", "d"] 返回结果：{"c": 4, "d": 3, "a": 2, " ...
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2020-12-31 11:50:46
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（1）单选题<!DOCTYPE html> 对于高斯色噪声w~N(0,Cw)中随机信号s~N(0,Cs)检测，下列检验统计量正确的是 A T(z)=zT.s^， (zT为z的转置，s^为s的估计) B T(z)=zT.inv(Cw).s^， (zT为z的转置，s^为s的估计,inv表示矩阵逆) C ...
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2020-12-29 12:02:30
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在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路***在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹配法（
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2020-12-29 11:51:26
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在我重新抱起概率统计的课本之前，我一直都不清楚似然函数为什么是那样子的，只知道照着公式敲代码（那时候还没有tensorflow），于是出过各种糗：“啊？似然函数不就是交叉熵吗？”“机器学习中的似然函数怎么看起来跟概率统计课本里的不一样呢？”“学长学长，我把这个model的输出接上交叉熵后怎么报错了？”“似然函数”名字的意义已经在以前的多篇文章中提过了，更通用的定义来说，似然函数就是衡量当前模型参数
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2020-12-29 11:50:10
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一、iostat # iostat Linux 3.10.0-957.el7.x86_64 (localhost.localdomain) 2020年10月10日 _x86_64_ (3 CPU) avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle 0 ...
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2020-12-29 10:58:43
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国际惯例:题目链接 题目大意:给定有向图，问有多少个点可以被除自己以外所有点到达。 部分分:按照题意模拟，我每个点跑一次$Dfs$，暴力统计，看看多少个点可以被所有点达到。 感觉也没啥好说的了...$Tarjan$缩点，然后发现如果存在这么一坨点，他们必然是出度为$0$的，否则的话，这个点如果能回来 ...
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2020-12-28 12:00:34
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1.WITH ROLLUP：是用来在分组统计数据的基础上再进行统计汇总，即用来得到group by的汇总信息；例子：首先在name字段上进行分组，然后在分组的基础上进行某些字段统计，表结构如下： CREATE TABLE `test` ( `Id` int(11) NOT NULL AUTO_INC ...
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数据库 时间：
2020-12-28 11:16:58
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#include<stdio.h> #include<stdlib.h> #include<string.h> #define N 4 typedef struct student { int id; char name[20]; char subject[20]; float perf; floa ...
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2020-12-28 11:16:34
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