摘要：
1. Given an array of non-negative integers, you are initially positioned at the first index of the array. Each element in the array represents your ma 阅读全文
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1.Given a set of candidate numbers (candidates) (without duplicates) and a target number (target), find all unique combinations in candidates where th 阅读全文
摘要：
Given a sorted array and a target value, return the index if the target is found. If not, return the index where it would be if it were inserted in or 阅读全文
摘要：
Suppose an array sorted in ascending order is rotated at some pivot unknown to you beforehand. (i.e., [0,1,2,4,5,6,7] might become [4,5,6,7,0,1,2]). Y 阅读全文
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Given an array of integers nums sorted in ascending order, find the starting and ending position of a given target value. Your algorithm's runtime com 阅读全文
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（待完成。。。） SVM推导： 核函数： SMO： 阅读全文
摘要：
利用logistic回归进行分类的主要思想：根据现有数据对分类边界建立回归公式，并以此进行分类。 logistic优缺点： 优点：计算代价不高，易于理解和实现。缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高。 .适用数据类型：数值型和标称型数据。 sigmoid函数： 梯度上升法： 梯度： 该公式将一直被迭代执 阅读全文
摘要：
首先了解一下三个比较重要的公式： 条件概率公式：P(A|B)=P(AB)/P(B) 全概率公式： 贝叶斯：P(B|A) = P(A|B)P(B)/P(A) 优 点 ：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别问题。缺 点 ：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据。 朴素贝叶斯中朴素 阅读全文
摘要：
决策树优特点：优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。缺点：可能会产生过度匹配问题。适用数据类型：数值型和标称型 使用ID3算法划分数据集并构建决策树： 利用matplotlib注解绘制树形图： 数据集下载以及完整jupyter notebook 代码下 阅读全文
摘要：
KNN也称K-近邻算法，简单来说，KNN采用测量不同特征值之间的距离的方法进行分类。 优点：精度高，对异常值不敏感，无数据输入假定。 确定：时间复杂度、空间复杂度较高 适用数据范围：数值型和标称型 工作原理简介：存在一个样本数据集合，并且每个样本数据集中都存在标签。输入没有标签的数据集之后，将新数据 阅读全文