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Leetcode算法题总结之区间dp 1. 312 戳气球 https://leetcode-cn.com/problems/burst-balloons/ class Solution { public: int maxCoins(vector<int>& nums) { nums.insert( 阅读全文
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图像分类tricks 1. framework pytorchimageclassification: https://github.com/hysts/pytorch_image_classification 2. data augmentation auto-augment：https://gi 阅读全文
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参考博客：https://zhuanlan.zhihu.com/p/102817180 阅读全文
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机器学习基础：SVM算法总结 CONTENTS "1. 函数间隔与几何间隔" "2. 支持向量" "3. 目标函数与优化" "4. 线性可分SVM算法过程" "5. sklearn SVM算法使用总结" 1. 函数间隔与几何间隔 在分离超平面固定为$w^Tx+b=0$的时候，$|w^Tx+b|$表示 阅读全文
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机器学算法基础：条件随机场 CONTENT "1. 概率无向图的马尔科夫性" "2. 概率无向图的因子分解" "3. 条件随机场的定义与形式" "4. 条件随机场的基本问题" 概率计算问题 学习问题 预测问题 "5. 代码实践" 1. 概率无向图的马尔科夫性 成对马尔科夫性：在无向图中有两个没有链接 阅读全文
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机器学习基础：Kmeans算法及其优化 CONTENT 1. "算法原理" 2. "算法流程" 3. "算法优化" Kmeans++ Elkan Kmeans Mini Batch Kmeans 4. "与KNN的区别" 5. "算法小结" 6. "sklearn代码实践" 1. 算法原理 对于给定 阅读全文
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机器学习基础：MLE和EM算法 假设一个情景 ：假设某种实验有四个可能得结果，其发生概率分别为 $$ \frac{1}{2} \frac{\theta}{4},\frac{1}{4} \frac{\theta}{4},\frac{1}{4}+\frac{\theta}{4},\frac{\theta 阅读全文
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机器学习基础：朴素贝叶斯小结 CONTENTS "1. 全概率公式与贝叶斯公式" "2. 朴素贝叶斯的模型" "3. 朴素贝叶斯的推断过程" "4. 朴素贝叶斯的参数估计" "5. 朴素贝叶斯算法优缺点" "6. 代码实践" 1. 全概率公式与贝叶斯公式 $$ 全概率公式： P(X)=\sum_{k 阅读全文
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机器学习基础：线性回归小结 CONTENT "1.线性回归形式和损失函数" 基本形式 损失函数 "2.线性回归的求解算法" 梯度下降法 最小二乘法 牛顿法 拟牛顿法 "3.多项式回归和广义线性回归" 多项式回归 广义线性回归 "4.线性回归中的正则化" L1正则： Lasso L2正则： Ridge 阅读全文
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1. 欠采样 随机欠采样 EasyEnsemble BalanceCascade "Exploratory Undersampling forClass Imbalance Learning" 2. 过采样 随机过采样 SMOTE Borderline SMOTE "SMOTE: Synthetic 阅读全文