摘要：
最大回文子序列在：http://www.cnblogs.com/stAr-1/p/7444994.html 阅读全文
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首先弄清楚Substring和Subsequence,前者是子串，要求连续，后者是子序列，可以不连续 阅读全文
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感知机是支持向量机SVM和神经网络的基础 f = sign(wx+b) 这样看起来好像是LR是差不多的，LR是用的sigmoid函数，PLA是用的sign符号函数，两者都是线性分类器，主要的差别在于策略不同，即损失函数不同。 LR是用的均方误差，PLA是用的误分类点到分离超平面的总距离。 感知机模型 阅读全文
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线性回归用于回归，逻辑回归用于分类 逻辑回归是在线性回归的基础上进行的，所以一般面试回问逻辑回归 LR是逻辑回归，虽然两者缩写都是LR 1.线性回归 参数是θ，解线性矩阵方程不好解或者可能没有解，所以求参数化为解最小误差，由于是回归，所以误差用均方误差来衡量： 这个问题可以用最小二乘法或者梯度下降法 阅读全文
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对于一个模型，衡量它的性能要有一个指标 对于回归预测，常用均方误差： 对于分类预测，常用精度和错误率： 在统计学习方法中，这种度量叫做选择模型的策略，上边两种指标叫做经验风险或者经验损失，累加号后边的那部分叫做损失函数L 风险函数或者期望损失是L的期望。 除了上述指标，还有查准率和查全率，以后用到再 阅读全文
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首先，为什么要交叉验证：目的有两个： 1.选择合适的模型 2.选择合适的参数 1.对于一个问题，可以用模型m1，m2，不知道哪个的准确率高，可以交叉验证一下，从而选择用哪个 2.对于一个模型，参数的选择会影响结果，所以用交叉验证选择最合适的参数 然后，常用的交叉验证的方式是k折交叉验证（k-fold 阅读全文
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# coding=utf-8 #这是自己想的方法 def addBinary(a, b): """ :type a: str :type b: str :rtype: str 将二进制字符串转为十进制，方法是按位分开乘以2的l-i-1幂 然后转为二进制字符串 """ num1 = 0 num2 = 0 l1 = l... 阅读全文
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/* 这个题两个地方没想到： 第一个：我们把最后的结果分成两部分，一部分是正数的，一部分是负数的，他们的和分别用p和n表示 那么 p-n = s 2p = s+sum p = (s+sum)/2 由于s和sum是固定的，所以只要找到能组成p的子序列种数就行 第二个：寻找能组成目标值的组合数（直接把做法背下来） ... 阅读全文
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创建一个版本库 将文件提交 查看版本库状态,待添加文件和待提交文件 git status 查看工作区文件和分支中的不同，也就是最后一次提交之后做出了什么修改 git diff 查看操作日志,当版本回退之后，当前版本之后的操作会被删除 git log 查看所有日志 git reflog 版本回退,其中 阅读全文
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1 /* 2 这个题的关键在于：要想达到最好的结果，每次都应该选取合适的数，当选取一个数时由于要考虑它两边的数，所以我们采取装桶法， 3 这样就知道数组中所有这个数相加的和（也就是当选取一个数时会获得的利益，和抛弃一个数时的损失），同时也相当于桶排序了，可以直接表示出i相邻的数。 4 转化为子问题，子问题就是子序列，最小的子序列就是只有一个数，最大的子序列就是所... 阅读全文