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线性代数-01

摘要： https://www.zhihu.com/question/20534668 函数研究的是：输入一个数，经过函数运算之后，产出一个数，我们需要输入多个数，经过运算之后，产出多个数。线性代数研究的就是：输入一段直线，经过加工之后，产出一段直线。线性的意思就是：扔进去的是直线，产出的也是直线阅读全文

posted @ 2022-08-07 11:47 llcl 阅读(199) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法：心态蹦了

摘要：阅读全文

posted @ 2022-06-28 22:56 llcl 阅读(27) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法：Manacher,给定一个字符串str,返回str中最长回文子串的长度。

摘要：【题目】给定一个字符串str,返回str中最长回文子串的长度【举例】 str="123", 1 str=“abc1234321ab” 7 【暴力破解】从左到右遍历字符串，遍历到每个字符的时候，以当前字符作为中心能够产生多大的回文字符串，奇回文和偶回文寻找方式不一样。缺点：前面的寻找无法为阅读全文

posted @ 2022-06-19 12:29 llcl 阅读(44) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法：KMP, str1字符串是否包含str2字符串

摘要：【普通解法】从左到右遍历str1的每一个字符，然后看如果以当前字符作为第一个字符出发是否匹配 str2字符串。【KMP算法】 1）生成一个nextArr数组，长度与str2字符串长度一样。i 的值含义是 str[0 - i-1】中，必须以str[i-1] 结尾的后缀子串与必须以 str 阅读全文

posted @ 2022-06-17 00:18 llcl 阅读(85) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法-反转部分单向链表

摘要：思路： 1）先判断 0<m<=n ⇐ size,不满足直接返回原来的头节点 2）先找到 m的前一个节点 m_pre 和 n的后一个节点 n_pos. 把反转的部分反转之后。连接m_pre 和 n_pos. 3) 如果m_pre为null，说明反转的部分包含头结点，则返回新的头结点，也就是 n 阅读全文

posted @ 2022-06-16 00:11 llcl 阅读(33) 评论(0) 推荐(0) 编辑

算法-岛问题

摘要：【题目】一个矩阵中只有0和1两种值，每个位置都可以和自己的上、下、左、右四个位置相连，如果有一片1连在一起，这个部分叫做一个岛，求一个矩阵中有多少个岛? 【举例】 001010 111010 100100 000000 这个矩阵中有三个岛非并行算法求解 1）从左到右，从上到下遍历。 2）如果阅读全文

posted @ 2022-06-15 22:59 llcl 阅读(42) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python数据科学手册-机器学习: k-means聚类/高斯混合模型

摘要：前面学习的无监督学习模型：降维另一种无监督学习模型：聚类算法。聚类算法直接冲数据的内在性质中学习最优的划分结果或者确定离散标签类型。最简单最容易理解的聚类算法可能是 k-means聚类算法了。 k-means简介在不带标签的多维数据集中寻找确定数量的簇。最优的聚类结果需要符合以下俩个假阅读全文

posted @ 2022-06-08 21:36 llcl 阅读(207) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python数据科学手册-机器学习: 流形学习

摘要： PCA对非线性的数据集处理效果不太好。另一种方法流形学习 manifold learning 是一种无监督评估器，试图将一个低维度流形嵌入到一个高纬度空间来描述数据集。类似一张纸（二维）卷起弄皱（三维）。二维流形嵌入到一个三维空间，就不再是线性的了。流形方法技巧：多维标度阅读全文

posted @ 2022-06-08 21:08 llcl 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python数据科学手册-机器学习: 主成分分析

摘要： PCA principal component analysis 主成分分析是一个快速灵活的数据降维无监督方法，可视化一个包含200个数据点的二维数据集 x 和 y有线性关系，无监督学习希望探索x值和y值之间的相关性在主成分分析中。一种量化俩变量之间关系的方法是在数据中找到一组主轴，并用这些主阅读全文

posted @ 2022-06-08 20:10 llcl 阅读(106) 评论(0) 推荐(0) 编辑

Python数据科学手册-机器学习: 决策树与随机森林

摘要：无参数算法随机森林随机森林是一种集成方法，集成多个比较简单的评估器形成累计效果。导入标准程序库随机森林的诱因：决策树随机森林是建立在决策树基础上的集成学习器建一颗决策树二叉决策树在一颗合理的决策书中。每个问题基本上都可将种类的可能性减半。决策树的难点在于如何设计每一步的问题阅读全文

posted @ 2022-06-07 21:07 llcl 阅读(89) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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