06 2018 档案
摘要:排序 堆排序是利用堆这种数据结构而设计的一种排序算法,堆排序是一种选择排序,它的最坏,最好,平均时间复杂度均为O(nlogn),它也是不稳定排序。首先简单了解下堆结构。 堆 堆是具有以下性质的完全二叉树:每个结点的值都大于或等于其左右孩子结点的值,称为大顶堆;或者每个结点的值都小于或等于其左右孩子结
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摘要:详解 Kaggle 房价预测竞赛优胜方案:用 Python 进行全面数据探索 方法框架: 理解问题:查看每个变量并且根据他们的意义和对问题的重要性进行哲学分析。 单因素研究:只关注因变量( SalePrice),并且进行更深入的了解。 多因素研究:分析因变量和自变量之间的关系。 基础清洗:清洗数据集
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摘要:把字符串转换成整数 class Solution { public: int StrToInt(string str) { int n = str.size(), s = 1; long long res = 0; if(!n) return 0; if(str[0] == '-') s = -1;
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摘要:高维数据的聚类分析 高维聚类研究方向 高维数据聚类的难点在于: 1、适用于普通集合的聚类算法,在高维数据集合中效率极低 2、由于高维空间的稀疏性以及最近邻特性,高维的空间中基本不存在数据簇。 在高维聚类的研究中有如下几个研究重点: 1)维度约简,主要分为特征变换和特征选择两大类。前者是对特征空间的变
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摘要:理解 Word2Vec 之 Skip-Gram 模型 模型 Word2Vec模型中,主要有Skip-Gram和CBOW两种模型,从直观上理解,Skip-Gram是给定input word来预测上下文。而CBOW是给定上下文,来预测input word。本篇文章仅讲解Skip-Gram模型。 Word
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摘要:无痛理解CNN中的感受野receptive field CNN中感受野的计算 从直观上讲,感受野就是视觉感受区域的大小。在卷积神经网络中,感受野的定义是决定某一层输出结果中一个元素所对应的输入层的区域大小 感受野计算时有下面的几个情况需要说明: a)第一层卷积层的输出特征图像素的感受野的大小等于滤波
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