【清华大学大数据 数据分析 统计学 系列课程】 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 01 第一章 统计学习方法概论 （共32页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 02 第二章 感知机 （共28页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 03 第三章 k 近邻法 （共20页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 04 第四章 朴素贝叶斯法 （共17页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 05 第五章 决策树-2016-ID3CART （共85页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 06 第六章 Logistic回归 逻辑斯的回归与最大熵模型（共54页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 07 第七章 支持向量机 （共95页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 08 第八章 提升方法 （共58页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 09 第九章 EM算法及其推广 （共46页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 10 第十章 隐马尔科夫模型 （共50页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 11 第十一章 条件随机场 （共60页）.pptx 全套清华大学数据分析 统计学 系列课程 12 第十二章 统计学习方法总结.pptx

Given an NN integer matrix (aij)NN , find the maximum value of a 1  i  m  N and 1  j  n  N . For convenience, the maximum submatrix sum is 0 if all the integers are negative. Example: For matrix and has the sum of 15. 0270 9262 92   4 1  4 1  , the maximum submatrix is   4 1 1 8 1802 The simplest method is to compute every possible submatrix sum and find the maximum number. An algorithm similar to Algorithm 1 given in Section 2.4.3 will runin O(N6),andtheonesimilartoAlgorithm2in O(N4).

c# tcp 基于完成端口开发 高性能 高并发 吞吐量大 包含服务端 客户端完整代码 支持最大连接数支持65535个长连接

k均值约束 K-均值聚类实现，可以为每个聚类指定最小和/或最大大小。 通过将K-means实现公式化为最小成本流（MCF）线性网络优化问题，它可以修改集群分配步骤（EM中的E）。 然后，使用成本缩放推入重新标记算法解决此问题，并使用这是一种快速的C ++实现）。 该软件包的灵感来自 。 Bradley等人提出的原始最低成本流（MCF）网络。 已被修改，因此最大群集大小和最小群集大小也可以指定。 该代码基于并实现了相同的 。 参考： 安装 您可以从PyPI安装k-means-constrained： pip install k-means-constrained 在Python 3.6及更高版本中受支持。 例子 可以在API文档中找到更多详细信息。 >> > from k_means_constrained import KMeansConstrained >> > i

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用粒子群优化算法求解函数最大值和最小值问题，稍微更改一下即可求任意函数最值

用手肘法确定聚类数目，进行聚类，实现较好地聚类

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