基尼系数分解和算法下载 [问题点数:0分]

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基尼系数计算的两种方法:python实现
使用两种方法,通过python计算<em>基尼系数</em>。 在sql中如何计算<em>基尼系数</em>,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 如果需要详细教程请前往:   这里这里:https://pan...
基尼系数(Gini coefficient),或称洛伦茨系数
目录 1 什么是<em>基尼系数</em> 2 <em>基尼系数</em>的区段划分 3 <em>基尼系数</em>的作用[1] 4 <em>基尼系数</em>的特点[1] 5 <em>基尼系数</em>的案例[2] 6 相关条目 7 参考文献 什么是<em>基尼系数</em>   20世纪初意大利经济学家基尼,于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。它是根据洛伦茨曲线找出了判断分配平等程度的指标(如下图)。 ...
9-信息熵与基尼系数
一、<em>基尼系数</em>是什么?1)定义    下面是摘自李航《统计学习方法》中<em>基尼系数</em>的定义,非常清晰。2)<em>基尼系数</em>有什么意义?    我们可以先来看一组数据X的取值 方案一 方案二 方案三 方案四 P的平方 方案一 方案二 方案三 方案四类别一 0.9 0.5 0.4 0.2 p1^2 0.81 0.25 0.16 0.04类别二 0.1 0.5 0.3 0.2 p2^2 0.01 0.25 0.09 0...
基尼系数近似计算:sql (hive)实现
通过近似的方法,如何在sql中计算<em>基尼系数</em>。 如何在python中实现<em>基尼系数</em>计算的两种方法,可以查看我的另一篇文章。两篇文章取数相同,可以结合去看。 ------------------------------------------------------------------------------------------------- 如果需要详细教程请前往:   这里这里: ...
基尼系数分解算法
计算<em>基尼系数</em>,通过对于<em>基尼系数</em>的<em>算法</em>了解在各个计算环节
stata基尼系数算法
<em>基尼系数</em>作为经济研究中一个重要指标,其计算用代码较为简便。这是用stata来计算<em>基尼系数</em>的指导说明,其中包括代码和数据。
基尼系数基尼系数的计算方法与计算案例
洛伦茨曲线和<em>基尼系数</em> 1905年,统计学家洛伦茨提出了洛伦茨曲线,如图一。将社会总人口按收入由低到高的顺序平均分为10个等级组,每个等级组均占10%的人口,再计算每个组的收入占总收入的比重。然后以人口累计百分比为横轴,以收入累计百分比为纵轴,绘出一条反映居民收入分配差距状况的曲线,即为洛伦茨曲线。 为了用指数来更好的反映社会收入分配的平等状况,1912年,意大利经济学家基尼根据洛伦茨曲线计算出一...
基尼系数matlab代码
<em>基尼系数</em>与洛伦兹曲线matlab实现代码,可通过该代码对洛伦兹曲线与<em>基尼系数</em>进行拟合
NO.46------用python做金融分析(求解泰尔指数)
相关理论 泰尔指数(Theil,1967)(也有人译为“泰尔系数”,但我倾向于“泰尔指数”)是分析区域收入水平差异的一个重要工具,而区域差距又是一个重要的热点话题,所以,泰尔指数频繁出现在学术文献中,成为分析区域差异不可或缺的一个工具。 然而,在许多相关文献中,往往只是给出了这个公式,且许多公式有错误,并且没有给出对...
机器学习——基于基尼指数构建决策树
用信息增益来构建决策树感觉计算量好大啊,下面介绍新的一种构建决策树的方法 首先我要引入两个新的概念:<em>基尼系数</em>和基尼指数 <em>基尼系数</em>的作用和信息熵的作用类,都是用来度量数据集的纯度的,公式如下: Pk指的是在数据集中,取得正例的比例,pk'=1-pk Gini(D)的值越小说明,数据的纯度越高,例如,给出一些西瓜的数据集,这些数据的西瓜都是好瓜,则说明,pk=1,从
决策树,基尼系数,泰勒级数
1 决策树 衡量分类好坏的方法是 熵          2. 下面使用李航老师《统计学习方法》的例子,进行说明 3. 熵,<em>基尼系数</em>和error 其实H(x)和Gini(X)还挺像的,展开把lnx在x=1处泰勒展开即可,泰勒公式如下: 把lnx在x=1处展开,那么就有 4. 下面玩玩泰勒级数
2.3决策树之基尼系数
在CART里面划分决策树的条件是采用Gini Index,定义如下: gini(T)=1−sumnj=1p2j 其中,( p_j )是类j在T中的相对频率,当类在T中是倾斜的时,gini(T)会最小。 将T划分为T1(实例数为N1)和T2(实例数为N2)两个子集后,划分数据的Gini定义如下: ginisplit(T)=fracN1Ngini(T1)+fracN2Ngini(T2)
算法】决策树,信息熵,信息增益,Gini
决策树<em>算法</em>中,ID3使用信息增益(选大的),C4.5使用信息增益比(选大的),CART使用Gini(选小的)。决策树是通过一系列规则对数据进行分类的过程。它提供一种在什么条件下会得到什么值的类似规则的方法。决策树分为分类树和回归树两种,分类树对离散变量做决策树,回归树对连续变量做决策树。一棵决策树的生成过程主要分为以下3个部分:1、特征选择:特征选择是指从训练数据中众多的特征中选择一个特征作为当前...
基尼系数matlab编码
x1为累计家庭数百分比,y为累计收入百分比,替换一下,还可以画出洛伦兹曲线
CART算法对比理解
来源:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6053344.html 作者:刘建平Pinard   对于C4.5<em>算法</em>,我们也提到了它的不足,比如模型是用较为复杂的熵来度量,使用了相对较为复杂的多叉树,只能处理分类不能处理回归等。对于这些问题, CART<em>算法</em>大部分做了改进。CART<em>算法</em>也就是我们下面的重点了。由于CART<em>算法</em>可以做回归,也可以做分类,我们分
基尼系数计算工具
<em>基尼系数</em>计算小工具,源代码,算算你们那里的收入均衡情况
自学数据挖掘十大算法之CART
分类与回归树(Classification andRegression Trees, CART)<em>算法</em>由Breiman等人于1984年提出,是分类数据挖掘<em>算法</em>的其中一种。CART采用一种二分递归分割的技术,将当前的样本集分为两个子样本集,使得生成的决策树的每个非叶子节点都有两个分支。CART<em>算法</em>生成的决策树是结构简洁的二叉树。分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法;第二个
决策树与熵、Gini不纯度计算
要使用决策树,就必须计算不纯度,计算公式有熵和基尼不纯度 熵和基尼不纯度计算公式为: [img]http://dl2.iteye.com/upload/attachment/0098/3496/7248ded5-a3b7-3f10-8e10-62dec99ef209.jpg[/img] 举个例子,假设有样本: [table] ||A1|A2| |B1|2|8| ...
决策树Gini系数计算过程详细解答
最近看了篇文章,关于决策树的<em>基尼系数</em>计算过程,很详细,也很完整; 文章出处:https://sefiks.com/2018/08/27/a-step-by-step-cart-decision-tree-example/ 收藏记录一下。 An algorithm can be transparent only if its decisions can be read and understo...
决策树中的熵、条件熵、信息增益和Gini指数计算示例
文章目录信息熵条件熵信息增益公式计算Gini指数计算示例 信息 首先我们从什么是信息来着手分析: I(X=xi)=−log2p(xi)I_{(X = x_i)} = -log_2p(x_i)I(X=xi​)​=−log2​p(xi​) I(x)I(x)I(x)用来表示随机变量的信息,p(xi)p(x_i)p(xi​)指是当xixixi发生时的概率。 熵 在信息论和概率论中熵是对随机变量不确定性的度...
【机器学习】【决策树】CART算法,用样本集一步一步详解如何求:基尼指数,最优特征,最优切分点
计算类<em>算法</em>使用数据数据一步一步计算,最能形象化理解<em>算法</em>,也容易掌握。如果不懂基尼指数定义,可以百度。下面以常用的贷款申请样本数据表为样本集,通过数学计算来讲解基尼指数的计算方法和过程。1.样本数据集合D样本集简介:    样本集有15个example样本    每个样本有4个特征(年龄age,是否工作work,是否有房子house,信用情况credit),1个分类结果refuse或者agree  ...
基尼系数的计算原理
理论 基尼指数( Gini Index )是20世纪初经济学家基尼定义的指标,最为知名的应用是考察居民收入的差异情况。 居民收入的情况符合幂指函数( Power Law )分布,最直观(但非准确)的理解就是 80/20 原则,也就是 20%的人拥有了 80% 的人的财富。用公式表示就是 描述了是收入靠后 %x 的人所拥有的收入总和占所有人收入总和的比例 f(x) 的关系。
CART 决策树的计算方法
数据集: 序号 是否有房 婚姻状况 年收入 是否拖欠贷款 1 是 单身 12.5 否 2 否 已婚 10 ...
泰尔指数及分解的Matlab实现及实例讲解
最近查阅一些泰尔指数的资料,发现无论是公式还是软件实现,都说的特别乱,看不出所以然。特整理了该内容,并用Matlab软件给出了实现的代码。
CART分类树算法的最优特征选择
在ID3<em>算法</em>中使用信息增益来选择特征,信息增益大的优先选择。在C4.5<em>算法</em>中,采用了信息增益比来选择特征,以减少信息增益容易选择特征值多的特征的问题。但是无论是ID3还是C4.5,都是基于信息论的熵模型的,这里面会涉及大量的对数运算。能不能简化模型同时也不至于完全丢失熵模型的优点呢?CART分类树<em>算法</em>使用<em>基尼系数</em>来代替信息增益比,<em>基尼系数</em>代表了模型的不纯度,<em>基尼系数</em>越小,则不纯度越低,特征越好。这...
CART算法中的基尼指数(转载)
基尼指数 定义 是一种不等性度量; 通常用来度量收入不平衡,可以用来度量任何不均匀分布; 是介于0~1之间的数,0-完全相等,1-完全不相等; 总体内包含的类别越杂乱,基尼指数就越大 基尼不纯度指标 在CART<em>算法</em>中, 基尼不纯度表示一个随机选中的样本在子集中被分错的可能性。基尼不纯度为这个样本被选中的概率乘以它被分错的概率。当一个节点中所有样本都是一个类时,基尼不纯度为零。 假...
CART树为什么使用GINI系数
1.ID3树与CART树的区别 ID3<em>算法</em>中,选择的是信息增益来进行特征选择,信息增益大的特征优先选择。 而在C4.5中,选择的是信息增益比来选择特征,以减少信息增益容易选择特征值多的特征的缺点。 但是无论是ID3还是C4.5,都是基于熵的模型,里面会涉及到大量的对数运算,能不能简化一下? 假设有数据集D,定义GINI指数 GINI∗(D)=∑i=1kpk∗(1−pk)=1−∑i=1kpk2GIN...
决策树之CART算法原理及python实现
机器学习,决策树,CART,python实现
信息、信息熵、条件熵、信息增益、信息增益比、基尼系数、相对熵、交叉熵
原文:http://www.cnblogs.com/fantasy01/p/4581803.html?utm_source=tuicool 关于对信息、熵、信息增益是信息论里的概念,是对数据处理的量化,这几个概念主要是在决策树里用到的概念,因为在利用特征来分类的时候会对特征选取顺序的选择,这几个概念比较抽象,我也花了好长时间去理解(自己认为的理解),废话不多说,接下来开始对这几个概念解释
机器学习之集成学习(五)GBDT算法scikit-learn库
参考:http://www.cnblogs.com/pinard/p/6143927.html 一、GBDT类库概述         在scikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类。两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同。这些参
emd程序,EMD分解算法
emd程序,可用于信号处理,信号去躁,emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁emd程序,可用于信号处理,信号去躁
决策树学习(下)——ID3、C4.5、CART深度剖析及源码实现
引言在《决策树学习(上)——深度原理剖析及源码实现》中,我们讨论了决策树的基本原理、所需要掌握的信息论知识,并在文章的最后给出了Java源码实现。在这一节,我们继续讨论基于决策树学习的<em>算法</em>。由于基于决策树的<em>算法</em>比较多且受篇幅限制,本文我们只讨论著名的ID3、C4.5以及CART<em>算法</em>,并在文章最后给出源码实现。ID3与C4.5
决策树构建算法之—C4.5
C4.5相比于ID3<em>算法</em>,改进:1.C4.5用的是子树信息增益率。2.在决策树构造过程中进行剪枝。3.对非离散数据也能处理。4 能够对不完整数据进行处理。 C4.5<em>算法</em>的优点是:产生的分类规则易于理解,准确率较高。 C4.5<em>算法</em>的缺点是:在构造树的过程中,需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序,因而导致<em>算法</em>的低效。
随机森林算法原理小结
随机森林<em>算法</em>     理解了bagging<em>算法</em>,随机森林(Random Forest,以下简称RF)就好理解了。它是Bagging<em>算法</em>的进化版,也就是说,它的思想仍然是bagging,但是进行了独有的改进。我们现在就来看看RF<em>算法</em>改进了什么。        首先,RF使用了CART决策树作为弱学习器,这让我们想到了梯度提示树GBDT。第二,在使用决策树的基础上,RF对决策树的建立做了改
CART分类回归树
这一篇主要是CART,有几个重点的词语先写下来,重点哦:基尼指数(Gini index,跟经济学的<em>基尼系数</em>长这么像,八杆子打得着吗)、最小二乘回归树(least squares regression tree) CART:classification and regression tree。分类回归树。 简单的说呢,CART就是个二叉树(广义的决策树并不一定就是二叉树,可能好几叉。。。哈哈),所
一段求解基尼系数的matlab代码
一段关于<em>基尼系数</em>的求解代码在matlab中运行 一段关于<em>基尼系数</em>的求解代码在matlab中运行
基尼系数与熵
在分类问题中,假设有K个类,样本点属于第k类的概率是Pk,则概率分布的<em>基尼系数</em>定义为:基尼指数从公式看就是被分对的概率乘以被分错的概率,然后整个的和就是<em>基尼系数</em>。例如 一个随机事件X ,P(X=0) = 0.5 ,P(X=1)=0.5      那么基尼不纯度就为   P(X=0)*(1 - P(X=0)) +   P(X=1)*(1 - P(X=1))  = 0.5      一个随机事件Y ,
熵和基尼系数
CART    Classification &amp;amp; Regression Tree1.熵(entropy) 熵是表示随机变量不确定性的度量。设XX是一个取有限个值的离散随机变量,其概率分布为对于一个取有限个值的随机变量X,如果其概率分布为: P(X=xi)=pi,i=1,2,⋯,n那么随机变量X的熵可以用以下公式描述:                     H(X)=−∑i=1npilog...
机器学习实战(Python)总结
机器学习实战总结 正在整理中…… 你看完这本书了么,一起复习一下吧 整本书建议结合中英文、源代码一起看 机器学习实战总结 正在整理中 1KNN 2决策树decision treesID3 1创立决策树字典 2绘制注解决策树 3测试和储存 3朴素贝叶斯 Naive Bayes 4logistic 回归 逻辑回归 5支持向量机 SVM Adaboost <em>算法</em> 线性回归局部加权回归岭回
直白解读在预测系统中基尼系数及其归一化
直白解读在预测系统中<em>基尼系数</em>及其归一化 在CTR(click-through-rate 点击通过率)等预测模型中,绘制了Gini Normalization来评价不同模型的效果。 <em>基尼系数</em>分析 直白解读,假设有下面两组结果,分别表示预测值和实际值: predictions = [0.9, 0.3, 0.8, 0.75, 0.65, 0.6, 0.78, 0.7, 0.05, 0.4, 0.4, 0...
多元经验模式分解_MEMD_matlab程序
2010年提出的多元经验模式<em>分解</em>的新<em>算法</em>,matlab程序,适合多元数据的联合分析与数据级的多通道数据融合,是一种非常具有前景的一种<em>算法</em>。
基尼系数和熵在公平指数测量中的比较
1、写得还是很详细的,基尼指数是分类之后的概率(线性),当一个可能的测量值为一类时,与香农熵(对数)差别不大。 2、基尼指数可以用在连续数据中,香农熵用在分离数据中
基尼系数推到
熵公式: 泰勒的一阶展开: f(x)=-lnx在x=1处的泰勒一阶展开为:-lnx=0+-(x-1)=1-x,应为约等于 将-lnx=1-x代入熵公式,可化解为 <em>基尼系数</em>公式为:
k-shell分解算法
K-shell <em>分解</em>方法给出了节点重要性的一种粗粒化的划分。 其基本思想如下,假设边缘节点的 K-shell值为 1,然后往内一层层进入网络的核心,先去除网络 中度值等于 1 的所有节点以及连边。 若剩下的节点里面,仍有度值等于 1 的节点,则重复上述操作,即去除这些节点和连边,直至所有节点的度值都大于 1,把这些去除的节点的 K-shell 值记为 1,也就是说这些节点均处于 ks 值为 1 的层。 然后依次去除度值小于或等于k 的节点及连边(k 为整数,k≥2),直到所有的节点都有对应的 ks 值为止。
变量最优分组_基尼系数
连续型变量最优分组宏程序,可自由设定最小分段占比,最大分段数,是基于市面宏的优化。
基于小波变换和SVD分解及各种攻击的算法matlab代码
别人的小波SVD水印加密,乘性水印<em>算法</em>,有攻击内容代码,增加了代码说明文件,适合初学者。经修改测试完全可运行。
基尼系数
基尼系數(Gini coefficient),或譯堅尼系数、吉尼系数,是20世纪初意大利学家基尼(Corrado Gini),根据劳伦茨曲线所定義的判断收入分配公平程度的指标。是比例數值,在0和1之間。基尼指数(Gini index)是指基尼系數乘100倍作百分比表示。 设下圖中的实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A,实际收入分配曲线右下方的面积为B。并以A除以A+B的和表示不平等程度。这个数值被称为“<em>基尼系数</em>”或“劳伦茨係数[來源請求]”。如果A为零,即
基尼系数计算程序.txt
此程序为计算<em>基尼系数</em>的快捷程序,内容翔实,语句简练,可供广大学生和科技工作者学习使用,当然还会有许多不足,望指正
Benders分解
详细讲解benders<em>分解</em><em>算法</em>,并且根据实际问题附上详细的代码
多项式因式分解分解算法(计算机实现)
该资源包中含有两篇比较好的多项式因式<em>分解</em><em>算法</em>相关论文,和一个有关牛顿插值的PPT,其中衷仁宝教授的论文:一个在Z_x_上多项式因式<em>分解</em><em>算法</em>_衷仁保.caj我通读了,并认为写的很好,不愧是大家。并由在文档中附有注释方便学习。友情提示:请使用CAJViewer7.2打开.caj文档。
cholesky分解的matlab代码
cholesky<em>分解</em> 用来<em>分解</em>对称正定矩阵的matlab代码 从而方便求解线性方程组
推荐系统学习之评测指标
最近开始学习推荐系统,特记录一下学习过程并做个分享。 推荐系统是什么不用多说,这里先介绍一下推荐系统的各种评测指标。 1、用户满意度 这个指标应该是最能体现一个推荐系统好坏的指标,但获取只能通过用户在线的反馈,类似用户问卷调查,或者用户对推荐物品的行为,比如购买、收藏、评分等判别。 2、预测准确度 在离线预测用户行为的评价上,这个指标相当重要。在统计学习中,也就是根据训练数据集学习得到的
雅克比算法
雅可比<em>算法</em>是数值分析与<em>算法</em>的重要学习内容,也是工程应用中求解方程的重要方法。
随机森林特点
包外估计 特征重要性 样本相似图(proximity plot) 随机森林的过拟合
memd代码多元经验模态分解
多元经验模态<em>分解</em>代码,在EMD基础上发展而来的可同时<em>分解</em>多元数据
张量tucker分解
其中包括张量tucker<em>分解</em>、paradefac<em>分解</em>等matlab代码。
机器学习基础(五十)—— Gini Impurity(基尼不纯度)与香浓熵(Shannon Entropy))
基尼不纯度:衡量集合的无序程度; 基尼不纯度:将来自集合的某种结果随机应用于某一数据项的预期误差率。 IG(f)=∑i=1mfi(1−fi)=∑i=1mfi−∑i=1mf2i=1−∑i=1mf2i I_G(f)=\sum_{i=1}^mf_i(1-f_i)=\sum_{i=1}^mf_i-\sum_{i=1}^mf_i^2=1-\sum_{i=1}^mf_i^2(1)显然基尼不纯度越小,纯度越高,
二类分类的熵和基尼指数
结果
【机器学习】信息、信息熵、信息增益、增益率及基尼系数的概念总结
信息、信息熵、信息增益、增益率及<em>基尼系数</em>的概念总结 信息 信息是用来消除随机不确定性的东西。对于机器学习中的决策树而言,如果待分类的事物集合可以划分为多个类别当中,则第k类的信息可以定义如下: 信息熵 信息熵是用来度量不确定性,当熵越大,k的不确定性越大,反之越小 假定当前样本集合D中第k类样本所占的比例为,则D的信息熵定义为: 信息增益 信息增益在决策树<em>算法</em>中是用来选择特征...
基尼指数计算
训练数据:remainData [[Rid, Student, Age, BuysComputer], [1, No, Senior, Yes], [2, No, MiddleAged, Yes], [3, Yes, MiddleAged, Yes], [4, No, Senior, No], [5, Yes, Senior, Yes]]   目标:计算属性Student的基
小波分解的Mallat快速算法
Mallat快速<em>算法</em>的图像<em>分解</em>的Matlab代码
极点对称模态分解(ESMD)
极点对称模态<em>分解</em>(EMSD)是国内学者2014年新提出的数据处理方法,里面有matlab程序<em>算法</em>和案例
Benders分解算法解析
该文档包含Benders<em>分解</em><em>算法</em>模型,是调度问题的好参考
8.4 小波变换分解与重构算法
8.4 小波变换<em>分解</em>与重构<em>算法</em>
matlab变分模态分解VMD
很好用的变分模态<em>分解</em>VMD程序,我在matlab里面已经运行过了,想画图的话可以自己加一部分画图程序。
大整数分解——Pollard Rho算法
延续上一篇,这次来讲一讲大整数<em>分解</em><em>算法</em>的应用。要解决的问题很简单,对一个整数进行<em>分解</em>质因数。首先还是效率非常低的暴力<em>算法</em>,相信大家都会,不多提。和上次一样,当数达到非常大的时候,<em>分解</em>将变得非常困难。于是这次又带来一个提升<em>分解</em>速度的“非完美”<em>算法</em>。之所以打引号,是因为这次不完美的不是结果,而是时间效率。Pollard Rho<em>算法</em><em>分解</em>一个数n的过程大体上是这样子的:1、找到一个数p,使得p|np|n,将
机器学习一决策树
决策树一.基本流程:     决策树(decision tree)是一种常见的机器学习方法,以二分类任务为例,我们希望从给定的训练数据集学得一个模型用于对未知样本进行分类,,这个把样本分类的任务,可以看作对“当前样本属于正类吗?”这个问题的‘决策’或‘判断’过程。决策树是基于树结构来进行决策的。例如,我们要对‘这是好瓜吗?’这样的问题进行决策时,通常会进行一系列的判断或‘子决策’:我们先看‘它是什...
LMD局域均值分解的matlab程序
程序<em>下载</em>链接:https://download.csdn.net/download/hivdg/3090503参考文章:https://wenku.baidu.com/view/3a587f6ba98271fe910ef953.htmlhttp://blog.sina.com.cn/s/blog_7891fd6b01012ob3.html
DB小波MALLAT分解与重构算法(matlab M文件)
matlab m文件编写的DB小波<em>分解</em>与重构<em>算法</em>,直接可运行,思路清晰。
【转载】稀疏分解中的MP与OMP算法
转自https://blog.csdn.net/wwf_lightning/article/details/70142985   MP:matching pursuit匹配追踪 OMP:正交匹配追踪 主要介绍MP与OMP<em>算法</em>的思想与流程,解释为什么需要引入正交?       !!今天发现一个重大问题,是在读了博主的正交匹配追踪(OMP)在稀疏<em>分解</em>与压缩感知重构中的异同,http://b...
【量子计算-算法】shor大数分解
shor大数<em>分解</em><em>算法</em>
树(ID3,C4.5,CART,信息增益,信息增益比,基尼指数)
ID3:离散特征(标称型数据)、贪心<em>算法</em>、信息增益、特征所有取值切分(非二分)缺点:有偏向问题,过拟合,只能离散型数据C4.5:离散/连续特征(对连续属性扫描排序,设定阈值,二分样本)、信息增益比(引入分裂信息(Split information)的项来惩罚取值较多的Feature)、可剪枝(合并叶节点)、可处理缺失值(可参考缺失值处理)CART:分类回归树、二元切分、节点分裂可用各种回归树:每个...
变分模态分解算法(VMD)
变分模态<em>分解</em><em>算法</em>是2014年新提出的,广泛应用于信号处理领域
推荐系统测评指标
一个完整的推荐系统一般含3个参与方:用户、物品提供者和提供推荐系统的网站。一个好的推荐系统是能令三方共赢的系统。好的推荐系统不仅能准确预测用户的行为,还能扩展用户的视野,帮助用户发现那些他们可能会感兴趣,但却不容易发现的东西。自己的理解:对用户来说,好推荐系统有较好的新颖性和惊喜度。对提供者来说,要有较高的用户满意度和覆盖率。 一、实验方法 1.离线实验 需要有一个日志数据集,不需一
BCNF分解算法
BCNF<em>分解</em><em>算法</em> 存在一个关系模式R,并且此关系模式中存在α→βα→βα \to β 违反了BC范式<em>分解</em>条件 设 将此关系模式R <em>分解</em>为 {R_i} ,其中 i 为1,2,3,4…..n BC<em>分解</em><em>算法</em>如下所述: result = R R_1 = 空集 for i in 1,2,3,4....n if R_i 关系模式中有 α --&amp;amp;gt; β 违反了 BC范式 ...
Mallat算法及C语言实现(一维DB小波分解与重构)
Mallat<em>算法</em>及C语言实现(一维DB小波<em>分解</em>与重构)
运筹系列7:大规模线性规划的行生成和Benders分解
1. 行生成<em>算法</em> 行生成就是指的不断添加约束的<em>算法</em>。 因为在求解矩阵中,一个约束条件对应一行,因此添加约束条件的方法自然叫做行生成<em>算法</em>。相对应的,添加变量的方法就叫做列生成<em>算法</em>。 这一节先看行生成<em>算法</em>,用在求解变量不多,但是约束条件特别多的情况下。 2. Benders<em>分解</em> Benders<em>分解</em>(Benders Decomposition,BD)的基本思路是:使用子问题(primal ...
大整数分解算法
重读维基百科整理。 特殊<em>分解</em><em>算法</em>: 试除法(Trial division) 轮式因子<em>分解</em>法(Wheel factorization) Pollard's rho<em>算法</em>(Pollard's rho algorithm) 代数群因子<em>分解</em><em>算法</em>(Algebraic-group factorisation algorithms),包括: ·Pollard's p-1<em>算法</em>( Pol
VMD分解的matlab程序
基于matlab的VMD<em>分解</em>程序,直接可以调用,效果比EMD<em>分解</em>和小波包<em>分解</em>的效果更好
数论 —— 唯一分解定理 —— 大整数分解
【概述】 大整数<em>分解</em>目前仍是世界级难题,是非常重要的研究方向,其有很多种<em>算法</em>,性能上各有差异,本文仅介绍试除法、Fermat <em>算法</em>、Pollard Rho <em>算法</em>。 【试除法】 试除法也叫穷举法,是整数<em>分解</em><em>算法</em>中最简单和最容易理解的<em>算法</em>,但也是效率最低的<em>算法</em>。 试除法是用小于等于 n 的每个素数去试除待<em>分解</em>的整数,如果找到一个数能够整除除尽,这个数就是待<em>分解</em>整数的因子。 试除法一定能够找到...
基于分解的多目标进化算法(MOEA/D)
目录 1、MOEA/D的特点 2、 MOEA/D的<em>分解</em>策略 3、MOEA/D的流程 基于<em>分解</em>的多目标进化<em>算法</em>(Multi-objectiveEvolutionary Algorithm Based on Decomposition, MOEA/D)将多目标优化问题被转化为一系列单目标优化子问题,然后利用一定数量相邻问题的信息,采用进化<em>算法</em>对这些子问题同时进行优化。因为Pareto前沿面上的...
对偶和Benders分解算法
对偶定理 max cx s.t. Ax ≤ b x ≥ 0 (uA - c)x ≥ 0 min ub s.t. uA ≥ c u ≥ 0 u(Ax - b) ≤ 0 原式是max:x与对偶不等式(uA - c)同号,对偶变量u与原不等式(Ax - b)异号; 原式是min:x与对偶不等式(uA - c)异号,对偶变量u与原不等式(Ax - b)同号; 疑问:当原式中x范围是...
三大矩阵分解算法
压缩包里包含了LU<em>分解</em>、QR<em>分解</em>、SVD<em>分解</em>的MATLAB代码。
CART算法总结
ID3、C4.5、CART<em>算法</em>的比较:<em>算法</em>支持模型树结构特征选择连续值处理缺失值处理 剪枝ID3分类多叉树信息增益不支持 不支持 不支持C4.5分类多叉树信息增益比支持 支持 支持CART分类,回归二叉树<em>基尼系数</em>,均方差支持 支持 支持CART<em>算法</em>的缺点如下:1)无论是ID3, C4.5还是CART,在做特征选择的时候都是选择最优的一个特征来做分类决策,但是大多数,分类决策不应该是由某一个特征决定...
集体编程智慧(决策树)-Gini Impurity 公式推导
集体编程智慧(决策树)-Gini Impurity 公式推导
变分模态分解VMD
变分模态<em>分解</em>(Variational mode decomposition,简称VMD)方法[18],VMD方法将信号<em>分解</em>转化为约束变分问题,自适应地将信号<em>分解</em>为若干个IMF分量之和。
素数判定与大数分解【Miller-rabin算法】【pollard-rho算法
对应练习题:SDNUOJ1 1286 点击打开链接 1.Miller-rabin<em>算法</em>: Miller-rabin<em>算法</em>是一个用来快速判断一个正整数是否为素数的<em>算法</em>。 根据费马小定理,如果p是素数,则a^(p-1)≡1(mod p)对所有的a∈[1,n-1]成立。所以如果在[1,n-1]中随机取出一个a,发现不满足费马小定理,则证明n必为合数。 【但是每次
简述大数分解算法Pollard Rho和Pollard p-1
大数<em>分解</em>问题其实至今都是一个世界级难题,最常见的<em>分解</em>法是从2一直找到sqr(N),作为一个密码学专业的学生,每次看到别人这么做来进行因子<em>分解</em>,自己都控制不住想要制止他,因为这个<em>算法</em>的效率简直太太太太太低了。 于是,简单介绍一下牛逼哄哄的Pollard<em>算法</em>,专制各种大数。 先说rho<em>算法</em>。 rho<em>算法</em>其实是一种概率上的<em>算法</em>,虽然是靠概率,但是其准确率非常高(99.9%),更重要的是,该<em>算法</em>效率...
基于张量分解的推荐算法研究_黄丹
先简单地介绍了局部低秩矩阵<em>分解</em>推荐<em>算法</em>(LocalLow-RankMatrix Approximation,化ORMA)的内容该推荐<em>算法</em>结合了基于记忆的协同过滤推荐 <em>算法</em>和基于模型的协同过滤推荐<em>算法</em>的特点。然后介绍了时间因素对推荐系统的 影响,接着介绍张量<em>分解</em>这一数学模型,最后针对推荐<em>算法</em>LLORMA忽略时间因 素这一缺点,结合张量<em>分解</em>对推荐<em>算法</em>LLORMA进行改进,提出了改进的基于时 间的局部低秩张量<em>分解</em>(LocalLow-RankTensorFactorization,LLORTF)推荐<em>算法</em>
矩阵LU分解算法分析
什么是矩阵LU的<em>分解</em>呢?顾名思义LU<em>分解</em>就是讲矩阵<em>分解</em>成下三角矩阵L和上三角矩阵U。可能一上来直接就讲解矩阵LU<em>分解</em>有点突然。那么在说这个之前呢我们先从线性代数方面回顾一下吧,其实说到矩阵我们头脑中自然而然的就会想到行列式,其实行列式和矩阵是有区别的,行列式表示一个数,而矩阵则表示的是一组向量。下面先了解下矩阵的一些基本的性质和运算,然后再看矩阵LU<em>分解</em>。 1)对n阶矩阵A进行转置 start
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WINOWS select 模型实例下载
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统计概率的ppt 3.1 随机事件及其概率 3.2 随机变量及其概率分布 3.3 大数定律与中心极限定理 相关下载链接:[url=//download.csdn.net/download/xuehao_101121/2113938?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/xuehao_101121/2113938?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的