近似函数

MySQL提供的round(x)函数负责计算离x最近的整数，round(x,y)函数负责计算离x最近的小数（小数点后保留y位）；truncate(x,y)函数负责返回小数点后保留y位的x（舍弃多余小数位，不进行四舍五入）。

利用神经网络近似sin函数，不使用matlab工具箱，而是自行编写实现。

求近似值函数 MySQL 提供了几个用于求近似值的函数： round(x): 计算离 x 最近的整数。 round(x, y): 计算离 x 最近的小数，保留小数点后 y 位。 truncate(x, y): 返回小数点后保留 y 位的 x，舍弃多余小数位，不进行四舍五入。

此程序使用傅立叶级数的截断近似可视化圣诞树状函数。

使用python实现文本近似度匹配，从b列中查找与a列文本最相似的值及近似度。 例如：a列：白术b列：白术、炒白术、黄芩 输出：相似的值：白术、炒白术近似度：1

哥本哈根大学的近似算法课程笔记，整理成了一本还挺扎实的开源教材《The Design of Approximation Algorithms》。讲的都是实打实能用的算法技巧，比如贪婪算法、局部搜索、动态规划、线性规划这些经典玩意儿。 每一章都讲一个技术点，立马给你几个问题场景直接套上。讲完基础部分还不算完，后面还有进阶玩法，比如乘法权重、在线算法这些大数据场景下吃香的思路，都是手把手教你怎么上手。 书的语气虽然是研究生教材，但阅读起来还挺友好，尤其你要是有一点算法和数学功底，基本看得懂。里面还包含了哥大、MIT 等课程的讲义内容，不光讲原理，还配了不少实际应用，比如网络设计、资源调度这些在工程

数据流的频繁项挖掘，用起来最头疼的就是资源吃紧还不能多次遍历数据。你要是也被这个问题困扰过，可以看看这篇文章提出的算法，挺轻巧的一个思路，专门用来近似频繁项挖掘的问题，关键是速度快，内存占用还少。空间复杂度只有 O(ε⁻¹)，意思就是内存用得省。每来一个数据项，平均时间也就 O(1)，适合那种高频高速的数据流。像网络日志、传感器数据这些场景，挺适合直接上。整个算法核心就仨步骤：初始化、更新、查询。初始化时搞个紧凑的数据结构，比如滑动窗口；一边读数据一边更新；想查哪个项的频率就查，挺快的。误差也可控，你可以通过调整 ε，来平衡准确性和性能。对了，它实验过多数据集，表现还不错，在大规模数据下也跑得

学习目标： 掌握近似算法设计思想和方法 了解集合覆盖问题近似算法的设计思路 熟练使用编程语言实现近似算法 实验测试近似算法性能，分析优缺点 实验内容： 集合覆盖问题Python求解

近似数字tFloat treal可以通过SQL学习处理。

快速近似熵的向量化实现，运行效率提升，适合长时间序列数据。ApEn 本身是个复杂性的利器，在临床或金融领域都挺常见。用 for 循环写过 ApEn 的朋友应该知道有多慢，这版用矩阵操作，速度直接翻倍，配套的foo.m还能画图，一眼看出参数 r 取值的影响，挺实用的。