摘要：
要完成是这样一个网站：http://www.yushu.im/，该网站主要是赠送书的一个平台（公益性的） 网站框架功能： 网站的搭建 前期准备(用pycharm直接创建应该也可以，感觉直接创简单) 新建文件夹，创建虚拟环境（创建虚拟环境的好处就不说了），安装需要的包。 1）安装pipenv包，pip 阅读全文
摘要：
关于树的基本定义可以百度，简单说一下“树"的特点： 1）每个节点有0个或者多个子节点 2）没有父节点的节点称为根节点 3）每一个非根节点有且只有一个父节点 4）除了根节点外，每一个子节点可以分为多个不相交的子树 树的术语 1）节点的度：一个节点含有子树的个数 2）树的度：一棵树，最大的节点的度 3） 阅读全文
摘要：
搜索，顾名思义就是在一个序列中找出某个元素。 二分查找 二分查找只能作用于有序的顺序表中。 二分查找时间复杂度是O(logn) 阅读全文
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排序算法的稳定性： 假设有一串数据：（4，1）（3，1）（3，7）（5，6）；要求按照第一个数排序，结果如下： 第一种：（3，1）（3，7）（4，1）（5，6）（3相同，维持原来的次序） 第二种：（3，7）（3，1）（4，1）（5，6）（3相同，次序被改变） 第一种是稳定的。 冒泡排序(以从小到大排 阅读全文
摘要：
在此开始记录数据结构与算法（基于Python的）学习，主要参考视频https://www.bilibili.com/video/av21540971/?p=1 线性表 线性表有两种存储结构：顺序存储结构与链式存储结构。 1 顺序表 比如 int 类型的数据1,2,3,4要以顺序表格式存储，首先每个整 阅读全文
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大致看来，我感觉xgboost就是GBDT的改进版，它在原来的基础上加了正则项，也就是优化函数中不仅考虑了误差，还考虑了拟合函数的复杂度。注意这里与GBDT一样，还是用的CRAT树，还是那种串行累加。具体原理与公式推导看这英文版，中文的（写得很好），辅看这个。 阅读全文
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集成学习有两大家族，Bagging家族与Boosting家族；相同家族的算法，思想有类似之处，例如Bagging家族主要并行思想，典型代表：随机森林；Boosting家族主要是串行思想，主要代表有AdaBoost，GBDT. AdaBoost与GBDT虽都是Boosting家族，但是还是有一定的区别 阅读全文
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主要目的：会推导，了解优缺点 主要看这三个链接。1）与李航的书比较接近的。2）公式版 。3）它们当中其实用的损失函数是log损失函数。 阅读全文
摘要：
1.二叉树定义特点： 定义：二叉树是n(n>=0)个结点的有限集合，该集合或者为空集（称为空二叉树），或者由一个根结点和两棵互不相交的、分别称为根结点的左子树和右子树的二叉树组成。它是树中的一种。 特点： 1）树中每个节点最多只能有两棵树，即每个节点的度最多为2。（ps；度也就是叶子的概念） 2）二 阅读全文
摘要：
这章主要是非线性回归问题，大致浏览后感觉应该是这样：先将非线性数据用树分段，然后每段取平均值就是树回归，如果每段再线性回归就还是模型树，具体可以参考这里与这里。一般它这个树这里都用CART，不过在sklearn文档中似乎只知道了CART的回归（是回归树），暂时没看到模型树回归。 阅读全文