猪突猛进！！！

2020年4月28日

摘要：题目描述: 格雷编码是一个二进制数字系统，在该系统中，两个连续的数值仅有一个位数的差异。给定一个代表编码总位数的非负整数 n，打印其格雷编码序列。即使有多个不同答案，你也只需要返回其中一种。格雷编码序列必须以 0 开头。题解：找到格雷码和二进制编码的规律（见代码）。 Int Grey Code 阅读全文

posted @ 2020-04-28 19:46 猪突猛进！！！阅读(133) 评论(0) 推荐(0) 编辑

leetcode 面试题56 - I. 数组中数字出现的次数

摘要：题目描述：一个整型数组 nums 里除两个数字之外，其他数字都出现了两次。请写程序找出这两个只出现一次的数字。要求时间复杂度是$O(n)$，空间复杂度是$O(1)$。题解：如果数组里面只有一个数字出现了一次，其余出现了两次，一遍异或就可以将其找出来。对于两个只出现一次的数，我们考虑将其分组，使阅读全文

posted @ 2020-04-28 19:36 猪突猛进！！！阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月26日

leetcode 179 最大数（贪心）

摘要：题目描述：给定一组非负整数，重新排列它们的顺序使之组成一个最大的整数。题解: 为了组成最大的整数，我们希望把较大的数安排在前面，如果仅按降序排序，有相同的开头数字的时候会出现问题。比方说，样例 $[3,30,34,5,9]$ 按降序排序得到的数字是$95343303$，然而交换$3$和$30$的阅读全文

posted @ 2020-04-26 11:11 猪突猛进！！！阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习--k近邻

摘要：转自：https://zhuanlan.zhihu.com/p/46448216 这个系列都是为了面试复习准备的，有一些参考李航老师的统计学习方法，有一些则是借鉴于知乎的一些大佬，话不多说，干正事。 1. 什么是KNN 2. K值对估计误差、近似误差的影响 3.KNN的实现这里简单补充一下k值如何阅读全文

posted @ 2020-04-26 10:36 猪突猛进！！！阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑

机器学习--PCA与SVD

摘要：一、主成分分析（PCA）主成分分析中，首先对给定数据进行规范化，使得数据每一变量的平均值为0，方差为1。之后对数据进行正交变换，原来由线性相关变量表示的数据，通过正交变换变成由若干个线性无关的新变量表示的数据。新变量是可能的正交变换中变量的方差的和（所需要保存的信息量）最大的，方差表示在新变量上信阅读全文

posted @ 2020-04-26 09:01 猪突猛进！！！阅读(302) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月25日

面试排序算法总结

摘要：冒泡排序冒泡排序是最基础的排序算法了，大体的思想是通过与相邻元素的比较和交换把小的数交换到最前面。不断的重复交换的过程，直到有一轮遍历没有发生交换。冒泡排序的时间复杂度为$O(n^{2})$。代码如下： class BubbleSort { public: void bubbleSort(vec 阅读全文

posted @ 2020-04-25 08:41 猪突猛进！！！阅读(197) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月24日

机器学习--树模型小结

摘要：引言：这篇小结是为了准备面试而写的，从决策树的基本概念到决策树的学习再到决策树的剪枝，粗中有细，话不多说开始咯。决策树模型决策树模型是一个有监督的分类模型，其本质是选择一个能带来最大信息增益的特征进行节点分裂，直到满足某些约束条件例如叶子结点纯度到达一定阈值。下图为决策树的一个示例： 1.决策阅读全文

posted @ 2020-04-24 16:23 猪突猛进！！！阅读(509) 评论(0) 推荐(0) 编辑

leetcode 面试题硬币（dp）

摘要：题目描述：给定数量不限的硬币，币值为25分、10分、5分和1分，编写代码计算n分有几种表示法。(结果可能会很大，你需要将结果模上1000000007)。例如n = 5的时候，结果为2（5 = 5 ， 5 = 1+1+1+1+1）题解: 定义dp[i]表示和为i的时候有几种分法。这里状态的转移要注阅读全文

posted @ 2020-04-24 10:17 猪突猛进！！！阅读(262) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月22日

机器学习--逻辑回归（LR）

摘要： 1. 模型介绍 Logistic Regression 虽然被称为回归，但其实际上是分类模型，并常用于二分类。Logistic Regression 因其简单、可并行化、可解释强深受工业界喜爱。在正式介绍模型之前，先聊一聊Logitstic分布。 1.1 逻辑斯谛分布（logistic distri 阅读全文

posted @ 2020-04-22 14:59 猪突猛进！！！阅读(1071) 评论(0) 推荐(0) 编辑

2020年4月21日

面试题目小结1（RF GBDT Xgb）

摘要： RF与GBDT的区别 1. 相同点：都是基于树模型的集成学习方法最终的结果都是由多颗树一起决定 2. 不同点： RF的基学习器可以是分类树也可以是回归树，GBDT只由回归树组成 RF可以并行生成，GBDT只能串行 RF的结果为多数表决或者平均值，GBDT则是多颗树累加之和 RF对异常值不太敏感（阅读全文

posted @ 2020-04-21 18:24 猪突猛进！！！阅读(1127) 评论(0) 推荐(0) 编辑

不搞事情和咸鱼有什么区别

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