1、學(xué)習(xí)地圖 2、
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劍指offer
1、二維數(shù)組中的查找 在一個二維數(shù)組中（每個一維數(shù)組的長度相同），每一行都按照從左到右遞增的順序排序，每一列都按照從上到下遞增的順序排序。請完成一個函數(shù)，輸入這樣的一個二維數(shù)...
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隊列和棧基礎(chǔ)： 1、用數(shù)組結(jié)構(gòu)實現(xiàn)大小固定的隊列和棧 數(shù)組實現(xiàn)棧思路：用一個指針來確定位置,當(dāng)大于數(shù)組長度或者為0時拋出異常 數(shù)組實現(xiàn)隊列思路：先定義一個size為隊列大小，初始si...
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樹基礎(chǔ) 1、實現(xiàn)二叉樹的先序、中序、后序遍歷，包括遞歸和非遞歸方式2、在二叉樹中找到一個節(jié)點的后繼節(jié)點 3、判斷一棵二叉樹是否是平衡二叉樹4、判斷一棵樹是否是搜索二叉樹、判斷一...
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排序
基本排序：插入，選擇，冒泡 三大排序：歸并，快速，堆排 1、歸并排序 -- 時間復(fù)雜度O(N*logN)，空間復(fù)雜度O(N) 思路：遞歸方法，本質(zhì)是壓棧出棧的過程，關(guān)鍵點是找...
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手撕transformer1. 從encoder-decoder說起 encoder-decoder是一個框架，在生成模型中使用廣泛，這里以翻譯系統(tǒng)為例。 添加encoder-decoder圖片 en...
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一些零碎的知識1、MLE和MAP MLE: 模型已定，參數(shù)未知 極大似然估計，是一種參數(shù)估計的方法。即假設(shè)樣本滿足某種分布，利用已知的樣本結(jié)果信息去反推最有可能導(dǎo)致這些樣本出現(xiàn)的模型參數(shù)值...
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過擬合
摘要過擬合的問題在機(jī)器學(xué)習(xí)算法中很常見，在深度學(xué)習(xí)中更常見的是模型train不起來，而不是過擬合，過擬合的處理方法可以是：降低模型復(fù)雜度，正則，dropout，earlyst...
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優(yōu)化算法總結(jié)
機(jī)器學(xué)習(xí)中的無約束優(yōu)化算法，包括最小二乘、梯度下降、牛頓/擬牛頓法；樣本量不算很大，且存在解析解，可選用最小二乘法，速度快；樣本量大時使用梯度下降或牛頓法，二者區(qū)別是梯度下降...
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集成學(xué)習(xí)總覽：提升算法按照基分類器是否強(qiáng)依賴，分類器可由基分類器并行生成的為Boosting，串行生成的為Bagging；Bagging中的代表是RF(隨機(jī)森林)，Boosting中...
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決策樹與隨機(jī)森林
1、信息熵 只考慮離散情況 熵：度量變量不確定性，越確定熵越小，完全確定的事件熵為0信息熵的定義：$$ 條件熵：h(y | x) = h(x, y) - h(x) x與y的不...
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聚類算法總結(jié)
1、相似度的度量方法 2、K-means聚類 3、層次聚類 4、密度聚類 DBSCAN DensityPeak 5、譜聚類 譜聚類與PCA關(guān)系
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回歸問題摘要線性回歸解決預(yù)測問題，細(xì)分為一般線性回歸、多項式回歸、廣義線性回歸的遞進(jìn)關(guān)系，Logistic和Softmax回歸解決分類問題，Logistic回歸解決二分類，Softm...
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鏈表1、鏈表相加 題目 給定兩個鏈表，分別表示兩個非負(fù)整數(shù)，逆序存儲在鏈表中，計算兩個數(shù)的和，并返回鏈表頭指針，如：輸入：２－＞４－＞３、５－＞６－＞４，輸出７－＞０－＞８ 思路...
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