一，Apriori算法 Apriori算法的基本思路： 产生L1候选集，剪枝（去掉L1里面不符合最小支持度的），连枝产生L2候选集，剪枝（去掉候选集不在数据集里的和不满足最小支持度的），产生L3。。。直到不能再产生新的候选集（具体判定就是连枝的时候，k-2项集不存在，这时不能生成k项集） 算法中需要 ...
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2018-11-20 21:44:58
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01 比较运算符> >=< < !=print(10 != 11) 了解x=Noneprint(x == None)print(x is None) l1=['abc',1,['a','b','c']]l2=['abc','aa',]print(l2 > l1) 02 逻辑运算符and：连接左右两个 ...
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2018-11-19 21:38:38
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在深度学习中，监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据，而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多，会导致模型复杂度上升，容易过拟合，也就是训练误差小，测试误差大。因此，我们需要保证模型足够简单，并在此基础上训练误差小，这样训练得到的参数才能 ...
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2018-11-19 12:39:36
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一、cmd命令登陆su - postgres psql2 1su - postgres2psql二、查看数据库\l1 1\l三、创建数据库1.语法Command: CREATE DATABASEDescription: create a new databaseSyntax:CREATE DATAB... ...
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2018-11-13 18:08:13
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classsklearn.preprocessing.Normalizer(norm=’l2’,copy=True)[source]fit(X[,y])什么都不做并且返回估计量，但不改变fit_transform(X[,y])作用于数据，然后转换它。fromsklearn.preprocessingimportNormalizerX=[[4,1,2,2],[1,3,9,3],[5,7,5,1]]t
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2018-11-12 19:57:07
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#列表list > l1 <- list("a",2,10L,3+4i,TRUE) #每个元素没有名字> l1[[1]][1] "a" [[2]][1] 2 [[3]][1] 10 [[4]][1] 3+4i [[5]][1] TRUE > l2 <- list(a=1,b=2,c=3) #列表中每 ...
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2018-11-11 16:03:48
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@[TOC](算法选最大最小问题)# 蛮力算法顺序比较，选出最大的max；顺序比较，在剩余的数组中选出最小的min；时间复杂度为（最坏情况下）：W(n) = n - 1 + n - 2 = 2n - 3;# 分治法## 思路1、将数组L从中间划分为两个子数组L1和L22、递归的在L1中求最大max1 ...
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2018-11-11 13:48:28
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题目描述： 给定两个非空链表来表示两个非负整数。位数按照逆序方式存储，它们的每个节点只存储单个数字。将两数相加返回一个新的链表。 你可以假设除了数字 0 之外，这两个数字都不会以零开头。 示例: 考虑情况 | 测试用例 | 说明| |: :|: :| |l1=[0,1], l2=[0,1,2]| 当 ...
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2018-11-08 16:26:23
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浅拷贝：只拷贝第一层，第一层的数据独立，其他数据共用 深拷贝：相当于克隆一份，各自所有数据独立 1.浅拷贝，直接使用copy 由下面的例子可以看出，修改各自独立的数据，原数据和拷贝后的互不影响，但是修改共用的数据，不管是修改原数据还是拷贝后的数据，两者会同时修改 需要注意的事，如果上面的例子是l1= ...
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2018-11-04 14:20:57
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python里面是numpy.linalg.norm(X, ord=...., axis=...) norm的涵义是距离；具体的数学含义就是把元素进行某种运算的结果； 距离有几种计算方式： L1：数学含义就是x的绝对值之和，很多时候用于降维； 又称之为曼哈顿距离；如果X是一维数组，求得值是数组中数据... ...
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2018-11-03 21:56:58
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