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时间: 2023-10-09 20:05:28 浏览: 63
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相关问题
Universal Links
Universal Links是苹果自iOS9.0推出的一种安全认证机制,它可以通过传统的HTTPS链接来启动APP,而不是使用scheme的方式。当用户点击该链接时,如果手机中安装了支持该链接的APP,就会直接进入到APP中,如果没有安装APP,则会跳转到Safari浏览器中,展示H5页面。这种无缝跳转的过程可以让用户更加方便地使用APP,并且可以在Safari浏览器或其他APP的webview中拉起相应的APP,从而将用户引流到APP中。配置Universal Links需要在苹果开发者中心配置Associated Domains,并且需要配置一个JSON文件,其中包含了应用程序的信息和支持的链接路径。Universal Links已经被广泛应用于微信支付、微信分享等和微信相关的应用中,这也可能是未来的一个趋势。
Tomek Links代码
以下是使用Python实现Tomek Links算法的示例代码:
```python
import numpy as np
from sklearn.neighbors import NearestNeighbors
def tomek_links(X, y):
"""
通过Tomek Links算法清洗数据
:param X: 特征矩阵
:param y: 标签数组
:return: 清洗后的特征矩阵和标签数组
"""
# 找出每个样本的最近邻
neigh = NearestNeighbors(n_neighbors=2)
neigh.fit(X)
knn_indices = neigh.kneighbors(X, return_distance=False)[:, 1]
# 找出Tomek Links样本对
tl_indices = []
for i in range(X.shape[0]):
if y[i] != y[knn_indices[i]]:
tl_indices.append(i)
# 删除Tomek Links样本
X_clean = np.delete(X, tl_indices, axis=0)
y_clean = np.delete(y, tl_indices)
return X_clean, y_clean
```
使用示例:
```python
from sklearn.datasets import load_iris
# 加载Iris数据集
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target
# 清洗数据
X_clean, y_clean = tomek_links(X, y)
```
在上述示例中,我们使用了sklearn库中的NearestNeighbors函数来寻找每个样本的最近邻,然后找出Tomek Links样本对,并最终删除这些样本。这个函数可以对任何数据集进行清洗,只需将特征矩阵和标签数组作为输入即可。
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