博文目录
索引:
- Java相关
C++基础
- 基础
- 排序sort
- STL
- 栈stack
- 队列queue
- 向量vector
- 集合set/multiset
- 字符串string
数据结构与算
- 栈
- 【剑指offer-30】包含min函数的栈(辅助栈)
- 【剑指offer-31】栈的压入和弹出序列
- 【剑指offer-】
- 队列
- 【剑指offer-09】用两个栈实现队列
- 【剑指offer】滑动窗口的最大值
- 【剑指offer】队列的最大值
- 数组
- 【剑指offer-03】找出数组中任意一个重复的数字(修改数组)
- 【剑指offer-03】找出数组中任意一个重复的数字(不修改数组)
- 【剑指offer-04】二维数组中的查找
- 【剑指offer-11】旋转数组的最小数字(二分查找)
- 【剑指offer-21】调整数组顺序,使奇数位与偶数前面(冒泡排序)
- 【剑指offer-29】顺时针打印矩阵
- 【剑指offer-39】数组中出现次数超过数组长度一半的数字
- 【剑指offer-40】数组中最小的K个数字(STL之multiset集合)
- 【剑指offer-42】连续子数组的最大和
- 【剑指offer-45】把数组排成最小的数(sort排序)
- 【剑指offer】数组中的逆序对
- 【剑指offer】数字在排序数组中出现的次数
- 【剑指offer-56】数组中只出现一次的数字
- 【剑指offer】和为S的两个数
- 【剑指offer】和为s的连续整数序列
- 链表
- 【剑指offer-06】从尾到头打印链表
- 【剑指offer-21】链表中倒数第k个结点(两个指针)
- 【剑指offer-24】反转链表(三个指针)
- 【剑指offer-25】合并两个单调递增的链表(三个指针)
- 【剑指offer-35】复杂链表的复制
- 【剑指offer】两个链表的第一个公共结点
- 字符串
- 【剑指offer-05】替换空格
- 【剑指offer-38】字符串排列(递归)
- 【剑指offer】第一个只出现一次的字
- 【剑指offer】翻转单词顺序
- 【剑指offer】左旋转字符串
- 【剑指offer】字符串转换为数字
- 【剑指offer】正则表达式匹配
- 【剑指offer】表示数值的字符串
- 裴波那切
- 位运算
- 【剑指offer-15】二进制整数中1的个数
- 【剑指offer-56】数组中只出现一次的数字
- 【剑指offer-65】不用加减乘除做加法
- 【知识点】右移运算>> 替代 除2运算
- 【知识点】判断一个数是奇数还是偶数(位与运算代替求余运算符)
- 库函数
- 【剑指offer-16】数值的整数次方(库函数pow)
- 【剑指offer-67】把字符串转换成整数(库函数atoi)
- 二叉树
- 【剑指offer-07】重建二叉树(递归)
- 【剑指offer-08】二叉树的下一个节点(中序遍历)
- 【剑指offer-26】二叉树的子结构(先序遍历)
- 【剑指offer-27】二叉树的镜像(先序遍历)
- 【剑指offer】对称的二叉树(二叉树的遍历)
- 【剑指offer-32】从上往下打印二叉树(层序遍历)
- 【剑指offer】把二叉树打印成多行(层序遍历)
- 【剑指offer】按之字形打印二叉树(层序遍历)
- 【剑指offer-34】二叉树中和为某一值的路径(前序遍历)
- 二叉搜索树
- 【剑指offer-33】二叉搜索树的后序遍历序列
- 【剑指offer-36】二叉搜索树与双向链表(中序遍历)
- 【剑指offer】二叉搜索树的第k大节点
- 【剑指offer】输入一颗二叉树的根节点,求二叉树的深度
- 【剑指offer】输入一个二叉树的根节点,判二叉树是否是平衡二叉树
- 回朔法
- 【剑指offer-12】矩阵中的路径
- 【剑指offer-13】机器人的运动范围
- 查找
- 【二分查找】无重复数组的二分查找(递归)
- 【二分查找】无重复数组的二分查找(非递归)
- 排序
- 数字相关
- 【剑指offer-43】整数中1出现的次数
- 【剑指offer】计算丑数
- 抽象建模
- 【剑指offer】n个骰子的点数
- 【剑指offer】扑克牌中的顺子
- 【剑指offer】圆圈中最后剩下的数字(约瑟夫环问题)
- 【剑指offer】股票中最大利润
- 发散思维
- 【剑指offer】不使用循环、条件、选择语句,求1+2+3+…+n
- 【剑指offer】不使用加减乘除,实现加法运算
- 【剑指offer】不使用新变量,交换两个变量的值
- 【剑指offer】不使用除法,构建乘积数组
--------
Python基础
- 列表
- 字典
- 元组
- 其他
科学计算库Numpy
- 创建一维数组
- 创建二维数组
- 创建三维数组
数据分析库Pandas
- 导入导出
- pandas.read_csv()
- pandas.to_csv()
- 时间相关
- pandas.to_datatime()时间格式转换
- 生日转年龄
- Series
- pandas.Series.value_counts()
- pandas.Series.to_frame()
- 字符串
- pandas.Series.str.split()
- pandas.Series.str.
- DataFrame
- 基本属性
- pandas.DataFrame.shape
- pandas.DataFrame.index
- pandas.DataFrame.columns
- pandas.DataFrame.dtypes
- 基本信息
- pandas.DataFrame.info()
- pandas.DataFrame.head()
- pandas.DataFrame.tail()
- pandas.DataFrame.describe()
- 缺失值
- pandas.DataFrame.isnull()
- 插入
- pandas.DataFrame.insert()
- 删除
- pandas.DataFrame.del
- pandas.DataFrame.pop()
- pandas.DataFrame.drop()
- 选择
- pandas.DataFrame.ix[]
- pandas.DataFrame.loc[]
- pandas.DataFrame.iloc[]
- 合并
- pandas.DataFrame.merge()
- pandas.DataFrame.concat()
- pandas.DataFrame.append()
- 更名
- pandas.DataFrame.rename()
- pandas.DataFrame.reindex()
- pandas.DataFrame.astype()
- error/warning
数据可视化matplotlab
机器学习库--scikit-learn
- datasets
- load_iris
- make_classification
- preprocessing
- feature_selection
- 方差选择法
- 卡方检验法
- 相关系数法
- 互信息系数法
- 递归特征消除法
- 基于L1的特征选择法
- 基于Tree的特征选择法
- model_selection
- metrics
- ROC
- AUC
特征工程
- 特征提取
- 基本特征
- 统计特征
- 组合特征
- 特征选择
- 基础知识
- 过滤式特征选择法filter
- 包裹时特征选择法wrapper
- 嵌入式特征选择法embedded
性能度量
- 【回归任务】MSE
- 【分类任务】ROC from sklearn.metrics import roc_curve
- 【分类任务】AUC from sklearn.metrics import roc_auc_score
机器学习模型
- 感知机
- 线性回归
- 逻辑回归
- 理论
- 应用实例
- 决策树
- 原理
- 模型
- ID3
- C4.5
- CART
- 面试
- 实战
- 朴素贝叶斯
- 原理
- 模型
- 策略
- 参数估计
- 面试
- 朴素贝叶斯算法的优缺点
- 比较朴素贝叶斯算法和对数几率回归
- 朴素贝叶斯算法的基本假设或朴素在哪里?
- 朴素贝叶斯算法的条件独立性很难成立,但算法效果较好的原因?
- 朴素贝叶斯算法采用极大似然估计法估计条件概率为0时,导致算法分类效果差,怎么处理?
- 实战
- sklearn中三种naive_bayes选择方法
- from sklearn.naive_bayes import gaussianNB
- from sklearn.naive_bayes import multinomialNB
- from sklearn.naive_bayes import bernoulliNB
- 支持向量机
- 线性可分支持向量机--原始形式和对偶形式
- 线性支持向量机--原始形式和对偶形式
- 非线性支持向量机--原始形式和对偶形式
- KKT条件
- 集成学习
- xgboost(sklearn)
- sklearn中xgboost调参方法
- sklearn中xgboost注意事项
- xgboost系列之XGBClassifier函数参数
- lightgbm 官方github地址 官方文档地址
- 模型融合