Bisecting KMeans Bisecting KMeans算法的主要思想是：首先将所有点作为一个簇，然后将该簇一分为二，之后选择能最大限度降低聚类代价函数（也就是误差平方和）的簇划分为两个簇，以此进行下去，直到簇的数目等于用户给定的数目k为止。 Gaussian Mixture Model ...
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2018-08-02 02:03:02
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一种用于度量聚类效果的指标使SSE（误差平方和），SSE值越小表示数据点越接近于他们的质心，聚类效果也越好。因为对误差取了平方，因此更加重视那些远离中心的点。一种肯定可以降低SSE值的方法是增加簇的个数，但这违背了聚类的目标。聚类的目标是在保持簇数目不变的情况下提高簇的质量 二分 K-均值算法 为克 ...
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2018-07-23 20:50:02
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本人在面试某国企的过程中被要求用手机编写快乐数算法，由于当时嫌弃麻烦所以就没写。后来在家呆着无聊想起来就写了个例子。 快乐数的概念：在给定的进位制下，该数字所有数位(digits)的平方和，得到的新数再次求所有数位的平方和，如此重复进行，最终结果必为1。 例子：2 8 → 2²+8²=68 → 6² ...
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2018-07-18 23:25:20
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1082 与7无关的数 1082 与7无关的数 1082 与7无关的数 一个正整数，如果它能被7整除，或者它的十进制表示法中某个位数上的数字为7，则称其为与7相关的数。求所有小于等于N的与7无关的正整数的平方和。 例如：N = 8，<= 8与7无关的数包括：1 2 3 4 5 6 8，平方和为：15 ...
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2018-07-14 23:04:47
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1080 两个数的平方和 github：点这 1080 两个数的平方和 github：点这 1080 两个数的平方和 github：点这 给出一个整数N，将N表示为2个整数i与j的平方之和（i <= j)，如果有多种表示，按照i的递增序输出。 例如：N = 130，130 = 3^2 + 11^2 ...
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2018-07-14 21:00:16
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一，均方误差 作为机器学习中常常用于损失函数的方法，均方误差频繁的出现在机器学习的各种算法中，但是由于是舶来品，又和其他的几个概念特别像，所以常常在跟他人描述的时候说成其他方法的名字。 均方误差的数学表达为： 如上图所示，通过计算每个预测值和实际值之间的差值的平方和再求平均，机器学习中它经常被用于表 ...
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2018-07-12 18:05:59
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先看下百度百科的介绍：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表 ...
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2018-07-03 21:37:32
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原题网址：https://www.lintcode.com/problem/happy-number/description 描述 写一个算法来判断一个数是不是"快乐数"。 一个数是不是快乐是这么定义的：对于一个正整数，每一次将该数替换为他每个位置上的数字的平方和，然后重复这个过程直到这个数变为1， ...
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2018-06-27 15:00:31
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解析 基本解法是暴力枚举，如果暴力枚举四个数的话程序的复杂度就过高了，因此枚举出a,b,c，由此可以计算出c^2，如果c^2开方过后的值（定为flag）再平方后不等于c^2（即根号下c不为整数）,那么这组数据就不合法，继续枚举。 反之则直接输出。 代码 ...
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2018-06-24 23:45:27
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