小编Lit*_*tle的帖子

我已经看到,在大多数情况下,时间复杂度与空间复杂性有关,反之亦然.例如,在数组遍历中:

for i=1 to length(v)
    print (v[i])
endfor

这里很容易看出算法在时间上的复杂度是O(n),但在我看来,空间复杂度也是n(也表示为O(n)？).

我的问题:算法是否可能具有与空间复杂度不同的时间复杂度？

我一直在回顾一下Andrew Ng在机器学习中的一个例子,我在https://github.com/jcgillespie/Coursera-Machine-Learning/tree/master/ex3中找到了这个例子.该示例处理逻辑回归和一对一分类.我对这个功能有疑问:

function [all_theta] = oneVsAll(X, y, num_labels, lambda)
%ONEVSALL trains multiple logistic regression classifiers and returns all
%the classifiers in a matrix all_theta, where the i-th row of all_theta 
%corresponds to the classifier for label i
%   [all_theta] = ONEVSALL(X, y, num_labels, lambda) trains num_labels
%   logisitc regression classifiers and returns each of these classifiers
%   in a matrix all_theta, where the i-th row of all_theta corresponds 
%   to the classifier for label i

% Some useful …

我想在OOP中模拟以下情况:

我希望Freight类成为一个抽象类,因为我希望我的程序根据一件货物的危险程度收取一些额外的费用.

实际上我遇到的问题是我希望Freight类是一个对象数组.我的意思是它可以存放一块行李和货物.我的问题是我在哪里可以调用addItem方法？我应该把它放入行李箱和货物类吗？或者我应该将一个名为addItem的通用抽象方法放入Freight类中？像这样的东西(我为此目的使用Java):

abstract class Freight{
//other things here
protected Freight[] fr=Freight[10];
protected int numItems;

abstract addItem();
}

class PieceOfLuggage extends Freight{
//other things
       public PieceOfLuggage(int iden,double weight,int id){
           super(iden,weight,id)
       }
       public addItem(){
           fr[numItems]=this;
           numItems++;
       }
}

class PieceOfCargo extends Freight{
      private degreeHazard;
      public PieceOfCargo(int iden,double weight,int id,int degHazard){
           super(iden,weight,id);
           degreeHazard=degHazard;
      }
      public addItem(){
          fr[numItems]=this;
          numItems++;
      }
}

所以在我的主程序中我可以做类似的事情:

Luggage l1=new Luggage(100,50,1234);   //ident, weight, id
Cargo c1=new Cargo(300,123.56,1111,1); //ident, weight, id, degree of hazard
l1.addItem();
c1.addItem();

任何建议,我可以把addItem方法？,以便类Freight包含行李和货物类型的对象数组？

谢谢

我想在R中做出以下线性回归的情况

year<-rep(2008:2010,each=4)
quarter<-rep(1:4,3)
cpi<-c(162.2,164.6,166.5,166.0,166.4,167.0,168.6,169.5,170.0,172.0,173.3,174.0)
plot(cpi,xaxt="n",ylab="CPI",xlab="")
axis(1,labels=paste(year,quarter,sep="C"),at=1:12,las=3)
fit<-lm(cpi~year+quarter)

我想绘制显示我处理的数据的线性回归的线.我尝试过:

abline(fit)
abline(fit$coefficients[[1]],c(fit$coefficients[[2]],fit$coefficients[[3]]))

问题是我的公式是这样的:

y=a+b*year+c*quarter

而不是更简单的东西:

y=a+b*year

那么我如何绘制显示线性回归的那条线呢？

是否可以用abline绘制线？

我有以下程序:

timeStart<-Sys.time()
timeEnd<-Sys.time()
difference<-timeEnd-timeStart
anyVector<-c(difference)

最后我需要把数据放到一个向量中,我所遇到的问题就是当差值以秒为单位时,值就像:

4.46809 seconds

当它通过几分钟时,值就像:

2.344445 minutes

我希望答案在任何情况下都会转换为分钟,但是当我做这样的事情时:

anyVector<-c(difference/60)

对于差异的值以秒为单位工作正常的情况,但它也将在几分钟内转换数据给我一个不正确的数字.

那么,只有当答案在几秒钟内而不是在几分钟内,我才能如何转换为分钟？

我一直在 Coursera 上学习有关神经网络的课程，并遇到了这个模型：

据我了解，z1、z2 等的值是将线性回归的值放入激活函数中。我遇到的问题是，当作者说应该有一个权重矩阵和一个输入向量时，如下所示：

我知道 Xs 的向量的尺寸为 3 x 1，因为有三个输入，但为什么 Ws 的数组的尺寸为 4 x 3？我可以推断它有四行，因为这些是权重 w1、w2、w3 和 w4，它们对应于 a1...a4 的每个值，但是该数组内部是什么？它的元素类似于：

w1T w1T w1T
w2T w2T w3T
... ?

例如，当我乘以 x1 时，我将得到：

w1Tx1+w1Tx2+w1Tx3=w1T(x1+x2+x3)=w1TX

我已经考虑过了，但我无法真正理解这个数组包含的内容，即使我知道最后我将有一个对应于 z 值的 4 x 1 向量。有什么帮助吗？

谢谢

我有一个由第 0 到 10 列组成的数据集，我想提取仅在第 1 到 5 列中的信息，而不是第 6 列和第 7 到 9 列（这意味着不是最后一列）。到目前为止，我已经做了以下事情：

 A = B[:, [[1:5], [7:-1]]]

但我有一个syntax error，我怎样才能检索该数据？

我有一个数据框，其中空格作为缺失值，因此我使用正则表达式将它们替换为 NaN 值。我遇到的问题是当我想使用序数编码来替换分类值时。到目前为止我的代码如下：

    x=pd.DataFrame(np.array([30,"lawyer","France",
                             25,"clerk","Italy",
                             22," ","Germany",
                             40,"salesman","EEUU",
                             34,"lawyer"," ",
                             50,"salesman","France"]
                             
            ).reshape(6,3))
    x.columns=["age","job","country"]
    x = x.replace(r'^\s*$', np.nan, regex=True)

    oe=preprocessing.OrdinalEncoder()
    df.job=oe.fit_transform(df["job"].values.reshape(-1,1))

我收到以下错误：

Input contains NaN

我希望将工作列替换为数字，例如：[1,2,-1,3,1,3]。

我使用Shiny创建了一个应用程序并上传到属于shinyapps.io的服务器; 我测试过,一切都很好.我的应用程序通过server.R创建一个文本文件,我想在用户完成任务时发送到我的电子邮件.我想将该文件发送到我的电子邮件,因为我没有看到在shinyapps.io管理工具中查看我的闪亮应用程序输出的文件的方法.那么底线,如何将文件从闪亮的应用程序发送到我的电子邮件？

例如,如果我有以下内容:

library(sendmailR)
datos<-read.table("data.txt")
to <- "<loretta@gmail.com>"
subject <- "Email Subject"
body <- "Email body."                     
mailControl=list(smtpServer="ASPMX.L.GOOGLE.COM")
sendmail(from="localhost",to=to,subject=subject,msg=body,control=mailControl)
attachmentObject <- mime_part(name=datos)
bodyWithAttachment <- list(body,attachmentObject)
sendmail(from="localhost",to=to,subject=subject,msg=bodyWithAttachment,control=mailControl)

我想知道我应该放什么的一部分,我的意思是我已经把它本地主机,但我需要把其中的闪亮运行应用程序的地址; 从哪里可以得到它？

此外,当我运行上面的代码,而不是在Shiny环境中,但作为脚本,我在sendmail部分后得到以下错误:

Error in wait_for(code) : 
  SMTP Error: 5.5.2 Syntax error. g22si4860678yhc.87 - gsmtp

任何帮助都会很棒

我正在使用credit.csv构建学习树,数据可在以下位置找到:

https://github.com/stedy/Machine-Learning-with-R-datasets/blob/master/credit.csv

我做了以下步骤:

credit<-read.csv("credit.csv")
set.seed(12345)
credit_rand<-credit[order(runif(1000)),]
credit_train<-credit_rand[1:900,]
credit_test<-credit_rand[901:1000,]
library(C50)
credit_model<-C5.0(credit_train[-21],credit_train$default)

在我关注的指南中,似乎我应该删除最后一列,这是默认值,但我得到以下错误:

Error en C5.0.default(credit_train[, -21], credit_train$default) : 
  C5.0 models require a factor outcome

我尝试将最后一行更改为:

credit_model<-C5.0(credit_train[,-21],credit_train$default)

但没有成功.

有帮助吗？