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2018年7月13日
机器学习(二十一)— 特征工程、特征选择、特征归一化、特征离散化
摘要: 特征工程:特征选择,特征表达和特征预处理。 1、特征选择 特征选择也被称为变量选择和属性选择,它能够自动地选择数据中目标问题最为相关的属性。是在模型构建时中选择相关特征子集的过程。 特征选择与降维不同。虽说这两种方法都是要减少数据集中的特征数量,但降维相当于对所有特征进行了重新组合,而特征选择仅仅是
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posted @ 2018-07-13 16:05 深度机器学习
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C++(三)— 二维容器
摘要: 1、二维bool向量
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posted @ 2018-07-13 11:08 深度机器学习
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2018年7月11日
代码题(19)— 组合与排列
摘要: 1、77. 组合 给定两个整数 n 和 k,返回 1 ... n 中所有可能的 k 个数的组合。 示例: 输入: n = 4, k = 2 输出: [ [2,4], [3,4], [2,3], [1,2], [1,3], [1,4], ] class Solution { public: vecto
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posted @ 2018-07-11 17:18 深度机器学习
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2018年7月10日
代码题(18)— 子集
摘要: 1、78. 子集 给定一组不含重复元素的整数数组 nums,返回该数组所有可能的子集(幂集)。 说明:解集不能包含重复的子集。 示例: 方法1:使用循环 我们可以一位一位的往上叠加,比如对于题目中给的例子[1,2,3]来说,最开始是空集,那么我们现在要处理1,就在空集上加1,为[1],现在我们有两个
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posted @ 2018-07-10 11:48 深度机器学习
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2018年7月9日
机器学习(二十)— 常见统计学习方法总结(一)
摘要: 1、判别模型和生成模型总结 判别方法:由数据直接学习决策函数 Y = f(X),或者由条件分布概率 P(Y|X)作为预测模型,即判别模型。 生成方法:由数据学习联合概率密度分布函数 P(X,Y),然后求出条件概率分布P(Y|X)作为预测的模型,即生成模型。 由生成模型可以得到判别模型,但由判别模型得
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posted @ 2018-07-09 21:41 深度机器学习
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深度学习—池化、padding的理解
摘要: 1、池化层的理解 pooling池化的作用则体现在降采样:保留显著特征、降低特征维度,增大kernel的感受野。另外一点值得注意:pooling也可以提供一些旋转不变性。 池化层可对提取到的特征信息进行降维,一方面使特征图变小,简化网络计算复杂度并在一定程度上避免过拟合的出现;一方面进行特征压缩,提
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posted @ 2018-07-09 11:19 深度机器学习
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2018年7月7日
在线笔试— 赛码网试题(一)
摘要: 1、跳台阶 有一楼梯共m级,刚开始时你在第一级,若每次只能跨上一级或二级,要走上第m级,共有多少走法? 注:规定从一级到一级有0种走法。 2、击鼓传花 聪明的小赛提出一个有趣的问题:有多少种不同的方法可以使得从小赛手里开始传的花,传了m次以后,又回到小赛手里。对于传递的方法当且仅当这两种方法中,接到
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posted @ 2018-07-07 22:13 深度机器学习
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2018年7月5日
代码题(17)— 最长回文子串、最长回文子序列、回文子串、分割回文串(2)
摘要: 1、5. 最长回文子串 给定一个字符串 s,找到 s 中最长的回文子串。你可以假设 s 的最大长度为1000。 示例 1: 示例 2: 回文字符串的子串也是回文,P[i][j](表示以i开始以j结束的子串)是回文字符串,那么P[i+1][j-1]也是回文字符串。该问题可以分解成一系列子问题。 定义状
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posted @ 2018-07-05 15:01 深度机器学习
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2018年7月3日
代码题(16)— 回文数、回文串、最长回文串、回文链表
摘要: 1、9. 回文数 判断一个整数是否是回文数。回文数是指正序(从左向右)和倒序(从右向左)读都是一样的整数。 示例 1: 输入: 121 输出: true 示例 2: 输入: -121 输出: false 解释: 从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。 示
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posted @ 2018-07-03 21:37 深度机器学习
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2018年6月28日
代码题(15)— 环形链表
摘要: 1、141. 环形链表 给定一个链表,判断链表中是否有环。 2、142. 环形链表 II 给定一个链表,返回链表开始入环的第一个节点。 如果链表无环,则返回 null。 说明:不允许修改给定的链表。 方法一:(最简单) 设:链表头是X,环的第一个节点是Y,slow和fast第一次的交点是Z。各段的长
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posted @ 2018-06-28 22:46 深度机器学习
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