离散专题

处理特征向量和离散特征

在最新的腾讯的社交广告大赛中，数据如下，如何处理这种向量的特征比如intersets1,interests2.... LBS,950,age,4,carrier,1,consumptionAbility,2,ct,3 1,education,7,gender,2,interest1,93 70 77 86 109 47 75 69 45 8 29 49 83 6 46 36

特征离散和特征选择

连续特征的离散化：在什么情况下将连续的特征离散化之后可以获得更好的效果？ Q:CTR预估，发现CTR预估一般都是用LR，而且特征都是离散的。为什么一定要用离散特征呢？这样做的好处在哪里？ A: 在工业界，很少直接将连续值作为逻辑回归模型的特征输入，而是将连续特征离散化为一系列0、1特征交给逻辑回归模型，这样做的优势有以下几点： 0、离散特征的增加和减少都很容易，易于模型的快速迭代。(离散

【HDU】3729 I'm Telling the Truth 离散+最大流

传送门：【HDU】3729 I'm Telling the Truth 题目分析：我看这么大的数据范围，如果普通二分肯定要超时的啊。。。然后就敲了一个离散化+最大流了。。。但是我网上看他们的题解，都是裸裸的开一个100万的数组啊！！！还比我离散的网络流还快啊啊啊！！于是我就测一次给的区间有多大（如果超出一定范围就拿一个变量除以0让报RE），第一次10000没事，然后1000。。还是没事

【HDU】5958 New Signal Decomposition【离散对数下的FFT】

题目链接：【HDU】5958 New Signal Decomposition 在此先感谢小q对我的指导，没有q老师的帮助，估计永远也做不出来了。首先我们考虑对这个式子做离散对数。令 g g为pp的某个原根，则有： bi=∑p−1j=0aj⋅r(i,j) \quad b_i=\sum_{j=0}^{p-1}a_j\cdot r(i,j) bi=∑p−1j=0aj⋅2sin32πi⋅j

【自动驾驶】控制算法（七）离散规划轨迹的误差计算

写在前面： 🌟 欢迎光临清流君的博客小天地，这里是我分享技术与心得的温馨角落。📝 个人主页：清流君_CSDN博客，期待与您一同探索移动机器人领域的无限可能。 🔍 本文系清流君原创之作，荣幸在CSDN首发🐒 若您觉得内容有价值，还请评论告知一声，以便更多人受益。转载请注明出处，尊重原创，从我做起。 👍 点赞、评论、收藏，三连走一波，让我们一起养成好习惯😜 在这里，您将

MATLAB分析图像的离散余弦变换（DCT）

1. MATLAB的介绍以及所需函数的说明： 1.1 MATLAB MATLAB是matrix&laboratory两个词的组合，意为矩阵工厂（矩阵实验室）。是由美国mathworks 公司发布的主要面对科学计算、可视化以及交互式程序设计的高科技计算环境。它将数值分析、矩阵计算、科学数据可视化以及非线性动态系统的建模和仿真等诸多强大功能集成在一个易于使用的视窗环境中，为科学研究、工程设

《数字信号处理》学习04-离散时间系统中的线性时不变系统

目录一，系统及离散时间系统二，离散时间系统中的线性时不变系统 1，线性系统 1) 可加性 2) 比例性(齐次性) 3）叠加原理(叠加性质) 2，时不变系统(移不变系统) 通过前几篇文章的学习，此时我对序列的相关概念和运算已经有所掌握，接下来我将开始学习新的概念“离散时间系统中的线性时不变系统”，一，系统及离散时间系统首先需要知道系统的概念，在《信

概率论(二)-随机变量及其分布：分布函数F(x)、离散型随机变量【分布律：(0-1)分布、二项分布、泊松分布】、连续型随机变量【概率密度：均匀分布、指数分布、正态/高斯分布】、3σ法则、偏度、峰度

1 随机变量 2 离散型随机变量及其分布律 3 随机变量的分布函数 4 连续型随机变量及其概率密度 5 随机变量的函数的分布

Pandas-高级处理（八）：数据离散化【pandas.cut：根据指定分界点对连续数据进行分箱处理】【pandas.qcut：指定箱子的数量对连续数据进行等宽分箱处理】【get_dummies】

Python实现连续数据的离散化处理主要基于两个函数：pandas.cut和pandas.qcut，pandas.cut根据指定分界点对连续数据进行分箱处理，pandas.qcut可以指定箱子的数量对连续数据进行等宽分箱处理（注意：所谓等宽指的是每个箱子中的数据量是相同的）应用cut、qcut实现数据的区间分组应用get_dummies实现数据的one-hot编码数据离散化可以用来减少

《数字信号处理》学习01-离散时间信号与序列的卷积和运算

目录一，信号二，序列的运算 1，卷积和 2，matlab实现相关的电子书籍请到这篇文章所在的专栏，并通过夸克网盘链接下载。很多简单的知识点我就不再赘述了，接下来就着重记录我学习过程中遇到的较难理解且容易忘记的知识点，如果想要再详细些的，可以在评论区留言。这篇文章主要是用于整理我在看书过程中自己做的一些记忆方法（个人记忆方法，因人而异，仅供参考）一，信号

离散的点进行积分

1，可以直接用梯形公式 % 定义x和y坐标向量x = [0, 1, 2, 3, 4, 5]; % x的值y = [0, sin(1), sin(2), sin(3), sin(4), sin(5)]; % y的值，这里假设y是sin函数在x处的值% 使用trapz函数计算数值积分integral_value = trapz(x, y);% 显示结果disp(['The numerical

【基础】离散化

模板 vector<int> alls; // 存储所有待离散化的值sort(alls.begin(), alls.end()); // 将所有值排序alls.erase(unique(alls.begin(), alls.end()), alls.end()); // 去掉重复元素// 二分求出x对应的离散化的值int find(int x) // 找到第一个大于等于x的位置{i

线段树离散化、二分搜索、特别修改

699. 掉落的方块 - 力扣（LeetCode） 1.如果直接按照原落点的值构造线段树，空间开辟会过大，所以收集所有出现过的点进行离散化 2.方块a落在1--3点，b落在3--4点，如果直接按照落点修改，查询3时位置会认为两方块重叠，但其实没有累到一起，所以方块落点的区域设置为左闭右开就可以避免这个问题 // 掉落的方块// 有一个二维平面，x轴是最底的边界// 给定二维整数数组pos

算法基础-离散化

1、a数组可能存在重复元素去重 + 排序 2、如何算出 x 离散化后的值二分 1、add 和 query 记录每次填入的两个数 2、将位置 x 和每次询问的两个数 l 和 r 添加到 alls 进行排序去重 3、通过Collections.binarySearch映射（一定能找到，不用判断）在 add 中，找位置 x 映射的下标，

[概率论]-离散型随机变量·二项分布

离散型随机变量设X是一个随机变量，如果它全部可能的取值只有有限个或可数无穷个，则称X为一个离散型随机变量。二项分布伯努利实验伯努利试验（Bernoulli experiment）是在同样的条件下重复地、相互独立地进行的一种随机试验，其特点是该随机试验只有两种可能结果：发生或者不发生。我们假设该项试验独立重复地进行了n次，那么就称这一系列重复独立的随机试验为n重伯努利试验，或称为伯努

【自动驾驶】控制算法（五）连续方程离散化与离散LQR原理

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图论：描述有限离散集合中元素间关系

文章目录图的本质图论的起源一：七桥问题七桥问题的图模型图解七桥问题代码模拟解析图论的起源二：最短路径问题最短路径问题图模型图解最短路径问题Dijkstra 算法图论的起源三：电路分析与基尔霍夫定律电路示意图电路计算示例代码模拟电流计算图论的起源四：地图染色问题地图染色问题图模型地图染色模拟结语图论作为一种数学理论，旨在研究有限的离散集合中元素之间的关系，其核心在于通过

HDU 1828 POJ 1177 Picture(线段树+扫描线+离散化）

HDU题目地址：HDU 1828 POJ题目地址：POJ 1177 这题是求周长并，我用的方法可能有点麻烦。。是先求横着的线，再求竖着的线。每次只要求出每次的总区间覆盖长度，然后每次累加这次的总区间覆盖与上次的总区间覆盖长度的差的绝对值。因为只有长度发生变化时，才会产生一段新的周长。待会再试试只扫描一次的方法。此博客有待更新。代码如下： #include <iostream>#

POJ 3277 City Horizon(线段树+扫描线+离散化）

题目地址：POJ 3277 水题。。稍微处理一下然后用求面积并的方法求即可。代码如下： #include <iostream>#include <cstdio>#include <string>#include <cstring>#include <stdlib.h>#include <math.h>#include <ctype.h>#include <queue>#

POJ 3666 Making the Grade (DP+离散化)

题目地址：POJ3666 dp[i][j]表示第i位时，值为j时的最小代价。因为j太大，由于要改变值的话，变到与之最近的值相同是最优的，所以可以离散化，这样，j对应了各个值得下标。复杂度O(n^2)。代码如下： #include <iostream>#include <string.h>#include <math.h>#include <queue>#include <algor

方差：理解数据的离散程度

方差：理解数据的离散程度文章目录方差：理解数据的离散程度引言样本与总体的关系什么是方差？方差的数学公式有偏估计 vs. 无偏估计方差的计算示例无偏估计的推导与重要性从有偏估计到无偏估计的推导Bessel校正的原因是否总是需要无偏估计？方差的应用场景结论引言方差是统计学和数据分析中的重要概念，用于量化数据集中各个观测值与平均值之间的差异程度。理解方差有助

概率统计Python计算：离散型随机变量分布（bernoulli geom）

Python的scipy.stats包中提供了各种随机变量的分布。每一种分布，其累积分布函数（分布函数）记为cdf。离散型变量分布的概率质量函数（分布律），记为pmf。除此之外，每个分布都有一个服从该分部变量发生器函数rvs，用来产生服从该分布的随机数。 1. bernoulli分布（0-1分布） Python的scipy.stats包中，bernoulli类就是用来表示伯努利分布的。常用的

概率统计Python计算：离散型自定义分布数学期望的计算（一）

对非经典分布的随机变量，当然可以按博文《自定义离散型分布》中介绍的方法，自定义rv_discrete（离散型）或rv_continuos（连续型）的子类（详见博文《自定义连续型分布》），然后调用其expect函数计算数学期望。例1 有3只球，4个盒子，盒子的编号为1、2、3。将球逐个独立地，随机地放入4个盒子中去。以 X X X表示其中至少有一只球的盒子的最小号码（例如 X = 3 X=3 X

【数据分析】数据的离中趋势之二 - 方差和标准差、离散系数

四、方差和标准差方差是数据组中各数据值与其算术平均数离差平方的算术平均数。方差的平方根就是标准差标准差的本质与平均差基本相同，平均差取绝对值的方法消除离差正负号后用算数平均的方法求平均离差。标准差用平方的方法消除离差的正负号后用离差平方求平均数再开根号。标准差的性质：标准差度量了偏离平均数的大小标准差是一类平均偏差数列大多数项距离平均数少于1个标准差范围内，极少数项距离平均数 2个或者 3

AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征

AI学习指南机器学习篇-朴素贝叶斯处理连续特征和离散特征在机器学习领域，朴素贝叶斯是一种常用的分类算法，它的简单性和高效性使得它在实际应用中得到了广泛的应用。然而，在使用朴素贝叶斯算法进行分类时，我们通常会面临一个重要的问题，就是如何处理连续特征和离散特征。因为朴素贝叶斯算法基于特征的条件独立性假设，所以对于不同类型的特征，我们需要采取不同的处理方式。在本篇博客中，我们将探讨如何有效地处理

读线圈和离散状态寄存器信息

一.功能码操作类型二.读线圈状态需求实例读取设备地址为 3 的从设备的线圈状态寄存器，线圈地址为 19 到 55（从 0 开始计算）共 37 个状态。分析：由需求可知读取地址，则功能码是0x01,地址为3即为0x03,线圈地址为19到55则起始地址为19，即0x13,数量为37，即是0x25,查询报表如下所示：假设从设备的状态值如下：对应的响应包如下：使