01 2025 档案
摘要:4.1.2 基于 CatBoost 的缺失值填充 在数据预处理过程中,为确保模型训练数据的完整性,需对数据集 dataset1 和 dataset3 中的缺失值进行高效填充。针对多维度、多变量的缺失值问题,本研究采用基于梯度提升决策树(Gradient Boosting Decision Tree,
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摘要:考虑一下正确性:在递归树上任意一点,任意一个查询操作,所有对其的影响一定会计入到树状数组中。分情况讨论。对于最开始的初始化操作,所有在 的操作肯定都在当前操作序列的最前面。对于后面的修改操作,如果是 标记,那么其对应的添加操作一定也在当前操作序列里面,而且在这个
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摘要:以一道题目引入:给定一个长度为 的数列 ,要求查询其中的第 小数 暴力做法:找出最小的数,将其删除;找出次小的数,将其删除;以此类推。时间复杂度 直观做法:利用排序做法将其排序,然后直接输出第 个数。时间复杂度 二分做法:
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摘要:医学诊断那个例子是说,我们从健康的老年男性上收集血液是很难的,所以我们只能从大学生上面收集血液,但是大学生跟老年人差别太大了,训练数据的总体是大学生,实际应用的时候我们一般只对老年人进行检测,也就是说这里特征改变了,所以发生了协变量偏移
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