一.Colab简介 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb偶然间接触到Colab,发现它居然支持G...

一.Colab简介 https://colab.research.google.com/notebooks/welcome.ipynb偶然间接触到Colab,发现它居然支持G...
平衡二叉树 涉及到二叉树,采用递归比较好。 层次遍历 求左下角,从右侧开始 list pop 默认是最后,pop(0)提取出最先需要的 前向遍历,dfs 两种答案 我们知道二...
二叉树是否是其子结构 从根节点开始,不是,看左节点,再看有节点 链表合并 翻转链表 链表找入口 链表蛇形打印 数组中重复的数字 二维数组找target 替换空格 两个指针 一...
拒绝采样,又叫接受/拒绝采样(Accept-Reject Sampling)。对于目标分布p(x),选取一个容易采样的参考分布q(x),使得对于任意x都有,则可以按如下过程进...
1.朴素贝叶斯分类器为什么引入拉普拉斯平滑? 为了防止条件概率P(X|Y)出现概率为0 2.什么时候使用EM算法?E和M分别做什么? 如果概率模型的变量都是观测变量,则给定数...
K均值算法的优缺点是什么?如何对其进行调优? K均值算法有一些缺点,例如受初值和离群点的影响,每次的结果不稳定,结果通常不是全局最优而是局部最优解,无法很好的解决数据簇分布差...
损失函数 对于回归问题, ,我们希望 ,最常用的损失函数是平方损失函数 顾名思义,均方误差(MSE)度量的是预测值和实际观测值间差的平方的均值。它只考虑误差的平均大小,不考虑...
矩阵求k小 两种方案 回文串两种方案 众数 majority vote algorithm 单独的两个数 位运算 进制转换 相遇问题 取中位数
朴素贝叶斯分类器为什么引入拉普拉斯平滑 朴素贝叶斯某个特征xi没出现过,那么根据中心极限定理得到均值就是0 乘积就是0 不太合理,对于训练样本中没出现过的特征,测试的时有可能...
分治法加递归 class Solution(object): def helper(self, oper, j ,k): if oper=='+': ...
PCA有两种定义的方式,一种是将PCA定义为一种正交投影,使得原始数据在投影子空间的各个维度的方差最大化。另一种是定义点到超平面的距离最小。 LDA让投影之后的两个类别的均值...
逻辑回归(百面机器学习第一周) sklearn. clf.coef_和clf.intercept_了:clf.coef_和clf.intercept_就是 $\theta$ ...
逻辑回归,分类问题,线性分类器,通过线性回归逼近对数几率,适用于高维稀疏数据的场景,如果数据包含一条决策边界,因为单位阶跃函数不连续,采用sigmoid函数来表示。 优点和缺...
先讲一下如何做,以及设计的原因,给出一部分示例demo作为参考 方案 Kafka作为消息中间件,Redis的作用就是通过其原生的语法,实现一个数据缓存的功能。 全量同步和增量...
redis-search支持中文,还可以进行精确的短语搜索,否定搜索,前缀搜索,可选关键字和组合redis。 因为java版本支持度没有那么高,如果有需要的功能没提供方法的话...