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2019年7月12日
[转]递归/非递归遍历二叉树
摘要: 二叉树遍历是二叉树的最基本的操作,其实现方式主要有三种: 递归遍历的实现非常容易,非递归实现需要用到栈。而Morris算法可能很多人都不太熟悉,其强大之处在于只需要使用O(1)的空间就能实现对二叉树O(n)时间的遍历。 二叉树结点的定义 每个二叉树结点包括一个值以及左孩子和右孩子结点,其定义如下:
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posted @ 2019-07-12 16:57 未完待续z
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[转]集成学习中的Stacking方法
摘要: 一.Stacking思想简介 Stacking的思想是一种有层次的融合模型,比如我们将用不同特征训练出来的三个GBDT模型进行融合时,我们会将三个GBDT作为基层模型,在其上在训练一个次学习器(通常为线性模型LR),用于组织利用基学习器的答案,也就是将基层模型的答案作为输入,让次学习器学习组织给基层
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posted @ 2019-07-12 11:59 未完待续z
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2019年7月4日
python提取字符串中的汉字数字字母
摘要: #\d 匹配一个数字字符。等价于 [0-9] #\D 匹配一个非数字字符。等价于 [^0-9] #提取汉字 import re string = "hello,world!!%[545]你好234asd完全额。。。" str = re.sub("[A-Za-z0-9\!\%\[\]\,\。]", "", string) print(str) #从字符串中提取数字 totalCount = '...
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posted @ 2019-07-04 15:09 未完待续z
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2019年6月30日
【转】详解机器学习中的熵、条件熵、相对熵和交叉熵
摘要: 目录 信息熵 条件熵 相对熵 交叉熵 总结 1、信息熵 (information entropy) 熵 (entropy) 这一词最初来源于热力学。1948年,克劳德·爱尔伍德·香农将热力学中的熵引入信息论,所以也被称为香农熵 (Shannon entropy),信息熵 (information e
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posted @ 2019-06-30 16:00 未完待续z
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2019年6月26日
蓄水池问题
摘要: 问题抽象为:从n个数中随机采样k个,每个数被采样的概率是k/n。 算法: 将n个数按顺序编号1,2,3,...,k,k+1,k+2,...k+n-k 选前k个数放到蓄水池里, 对于i = 1...n-k 求证:遍历到结尾时,每个数出现在蓄水池里的概率都是k/n 证明: (1) 对于前k个样本中的任意
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posted @ 2019-06-26 20:02 未完待续z
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2019年6月25日
Linux删除大于/小于固定大小的文件等
摘要: 删除目录下大小为0的文件 删除当前目录下面所有 test 文件夹下面的文件 删除文件夹下面的所有的.py文件 显示当前路径下,大于50M的文件 删除当前路径下,大于50M的文件
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posted @ 2019-06-25 15:13 未完待续z
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2019年6月24日
理解Faster-RCNN 中的Anchor
摘要: 先上图看一下Faster R-CNN操作流程: 图片说明:Faster R-CNN=Fast R-CNN+RPN,其中Fast R-CNN结构不变;RPN负责生成proposals,配合最后一层的feature map,使用ROI Pooling,生成fixed length的feature vec
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posted @ 2019-06-24 15:41 未完待续z
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2019年6月18日
【转】DBSCAN密度聚类算法
摘要: DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种很典型的密度聚类算法,和K-Means,BIRCH这些一般只适用于凸样本集的聚类相比,DBSCAN既可以适用于凸样本集,也可以适用
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posted @ 2019-06-18 16:43 未完待续z
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ROC曲线和PR曲线
摘要: ROC曲线和PR曲线 1.ROC曲线 ROC曲线(receiver operating characteristic)是一种对于灵敏度进行描述的功能图像。ROC曲线可以通过描述真阳性率(TPR)和假阳性率(FPR)来实现。由于是通过比较两个操作特征(TPR和FPR)作为标准,ROC曲线也叫做相关操作
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posted @ 2019-06-18 14:22 未完待续z
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2019年6月14日
LSTM比较RNN
摘要: LSTM只能避免RNN的梯度消失(gradient vanishing),但是不能对抗梯度爆炸问题(Exploding Gradient)。 梯度膨胀(gradient explosion)不是个严重的问题,一般靠裁剪后的优化算法即可解决,比如gradient clipping(如果梯度的范数大于某
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posted @ 2019-06-14 17:06 未完待续z
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