Python

感知机算法及Python实现

1 何为感知机? 感知机是一个单层人工神经网络,是一个用于二分类的算法,其也是线性分类器的一种。 其可被抽象为下图所示模型,即一个神经元接收到来自n个其它神经元的输入信号,对这些输入信号,通过带权值的连接进行计算(各个连接线的权值与对应输入值相乘,然后进行累加),然后判断计算出来的累加值是否超过阈值(Threshold),若等于或超过阈值,则输出y为1,表示该神经元激活,否则输出y为-1表示该神经元抑制。 所以,感知机模型可被描述为:

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LeetCode 707 设计链表

1 题目描述 设计链表的实现。您可以选择使用单链表或者双链表来实现。 单链表中的节点应有val和next两个属性,val为当前节点的值,next为下一个节点的指针或引用。 若使用双链表实现,则需要一个额外的属性prev来指向当前节点的前一个节点。

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k-d tree算法原理及实现

k-d tree即k-dimensional tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例。通常,对于维度为$k$,数据点数为$N$的数据集,k-d tree适用于$N\gg2^k$的情形。 1)k-d tree算法原理

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手机品牌搜索走势图

当前,各应用平台每天都在产生海量的数据。基于海量数据的深度分析报告越来越有价值。该领域涵盖数学、统计学,计算机科学等众多学科,是一个值得深入研究的方向。本文涉及的是一个简单的数据分析场景,旨在梳理使用Python数据分析涉及的常用类库(pandas、matplotlib等)与入门知识。本文对指定的几家手机品牌,按日期区间,从百度指数网站获取其月度搜索数据,然后绘制出它们的搜索走势对比图。 1)关键点 a)日期区间(使用pandas的date_range方法); b)对指定日期(年月),获取手机品牌清单中各品牌的搜索量(requests使用); c)构造DataFrame(重点关注data、index和columns参数传值),结合matplotlib绘图。

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