聚类算法(下):10个聚类算法的评价指标
a_i=np.mean([np.linalg.norm(X[i]-X[j])forjinrange(n_samples)ifkm_labels[j]==km_labels[i]andj!=i])b_i=np.min([np.mean([np.linalg.norm(X[i]-X[j])forjinrange(n_samples)ifkm_labels[j]==k])forkincluster_labelsifk!
特殊图像的色彩特征工程:非自然图像的颜色编码
[x-new_centers[np.argmin(np.linalg.norm(x-new_centers,axis=1))]+steps[np.argmin(np.linalg.norm(x-new_centers,axis=1))]forxintqdm(X_tr.reshape(-1,3))])X_va_stretch=np.array([x-new_centers[np.argmin(np.linalg.norm(x-new_centers,axis=1))...
从勾股定理到余弦相似度-程序员的数学基础
importnumpy.linalgaslinalgdefcos_similarity(v1,v2):num=float(np.dot(v1.T,v2))#若为行向量则A.T*Bdenom=linalg.norm(v1)*linalg.norm(v2)ifdenom>0:cos=num/denom#余弦值sim=0.5+0.5*cos#归一化returnsimreturn0if__name_...
AI安全对抗中,只用一招轻松骗过五种神经网络
norm_m=momentum/(np.linalg.norm(momentum.flatten(),ord=2)+1e-10)_max=np.max(abs(norm_m))tmp=np.percentile(abs(norm_m),[25,99.45,99.5])#将图片变动的像素点限定在0.5%thres=tmp[2]mask=abs(norm_m)>thresnorm_m_m=np.multiply(norm_m,mask)adv=...
从理论到实践,一文详解 AI 推荐系统的三大算法
returndot(vector1,vector2)/(linalg.norm(vector1)*linalg.norm(vector2))#kNN分类器#测试集:testdata;训练集:trainSet;类别标签:listClasses;k:k个邻居数defclassify(testdata,trainSet,listClasses,k):dataSetSize=trainSet.shape[0]#返回样本集的行数...
三体究竟有多可怕?用Python建模来深度了解
r12=sci.linalg.norm(r2-r1)r13=sci.linalg.norm(r3-r1)r23=sci.linalg.norm(r3-r2)dv1bydt=K1*m2*(r2-r1)/r12**3+K1*m3*(r3-r1)/r13**3dv2bydt=K1*m1*(r1-r2)/r12**3+K1*m3*(r3-r2)/r23**3dv3bydt=K1*m1*(r1-r3)/r13**3+K1*m2*(r2-r3)/r23**3...
教程| 用人工蜂群算法求解k-分区聚类问题
distances=[np.linalg.norm(self.centroids[idx]-instance)forinstanceinclusters[idx]]sum_of_squared_errors+=sum(np.power(distances,2))returnsum_of_squared_errors处理真实数据现在开始尝试处理一些真实的数据,并测试ABC算法处理聚类问题的能力。此处我们使用著名的Iris数据集进行测试...
100+数据科学面试问题和答案总结 - 基础知识和数据分析
2个阵列A[1,2,3,]和b[8,9,10]之间的欧氏距离可以通过分别取每个点的欧氏距离来计算。使用numpy.linalgy.norm()-19、误差和剩余误差的区别是什么?误差是指预测值与实际值之间的差值。数据科学中最常用的误差计算方法是平均绝对误差(MAE)、均方误差(MSE)和均方根误差(RMSE)。而剩余误差是一组观测值与...