簡單分類算法：Bayes LR SVM 決策樹(C4.5 CART) 復(fù)合分類算法：Adaboost xgboost GBDT 隱主題算法：pLSA LDA EM...
發(fā)簡信
IP屬地：北京
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機(jī)器學(xué)習(xí) && 深度學(xué)習(xí)
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滑動窗口 合集
3. 無重復(fù)字符的最長子串 76.最小覆蓋子串 給你一個字符串 s 、一個字符串 t 。返回 s 中涵蓋 t 所有字符的最小子串。如果 s 中不存在涵蓋 t 所有字符的子串，...
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計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)+操作系統(tǒng)
操作系統(tǒng)就看內(nèi)存管理、進(jìn)程管理和文件系統(tǒng)，一般虛擬內(nèi)存問的多。網(wǎng)絡(luò)編程這塊就包括 TCP/IP 協(xié)議，HTTP協(xié)議，網(wǎng)絡(luò)安全三個方面。TCP/IP主要就是三次握手，四次揮手，...
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海量數(shù)據(jù)處理問題
https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6279498[https://blog.csdn.net/v_JULY_v/a...
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鏈表題目合集23. 合并K個升序鏈表 給你一個鏈表數(shù)組，每個鏈表都已經(jīng)按升序排列。請你將所有鏈表合并到一個升序鏈表中，返回合并后的鏈表。輸入：lists = [[1,4,5],[1,3,...
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Stack Queue Deque PriorityQueue
QueueQueue q = new LinkedList<>();q.offer()q.poll()q.peek() DequeDeque deque = new Li...
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股票交易問題合集
121. 買賣股票的最佳時機(jī)——只允許交易一次 動態(tài)規(guī)劃 || 一次遍歷 給定一個數(shù)組 prices ，它的第 i 個元素 prices[i] 表示一支給定股票第 i 天的...
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背包問題合集背包問題 判斷是排列問題 還是 組合問題 確定遍歷順序： 如果求組合數(shù)就是外層for循環(huán)遍歷物品，內(nèi)層for遍歷背包。 如果求排列數(shù)就是外層for遍歷背包，內(nèi)層for循環(huán)遍歷...
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防止過擬合
方法有三： L1和L2正則 Dropout early stop 1. L1和L2正則： 模型權(quán)重越小，復(fù)雜度越低。越能防止過擬合 L1正則和L2正則 公式、以及反向梯度傳播...
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需要大佬幫忙解決的困惑問題
回歸模型問題描述：預(yù)測用戶最可能登端的時間，取值是[7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21]Q1：這種適合回歸嘛？Q2：回歸模型的...
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島嶼問題島嶼遍歷的考慮要點：(1) 設(shè)置返回邊界，可以先污染后治理(2) 防止來回橫跳，添加狀態(tài)"2"，代表原來"1"已經(jīng)遍歷過了(3) 每個單元格的臨近節(jié)點有四個 例題 1：島嶼的...
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單調(diào)棧
316.去除重復(fù)字母(https://leetcode-cn.com/problems/remove-duplicate-letters[https://leetcode-c...
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快速排序不穩(wěn)定算法。時間復(fù)雜度在最壞情況下是O(N2)，平均的時間復(fù)雜度是O(N*lgN)。 歸并排序歸并排序的時間復(fù)雜度是O(N*lgN)，穩(wěn)定的排序算法 堆排序不穩(wěn)定的算...
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Tensorflow
keras中文文檔： https://keras.io/zh/losses/[https://keras.io/zh/losses/] keras英文文檔： https://...
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特征處理特征工程https://www.zhihu.com/question/29316149/answer/110159647[https://www.zhihu.com/ques...
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AUCAUC AUC指標(biāo) 正樣本排在負(fù)樣本前面的概率，該指標(biāo)能反映模型的排序能力。 通俗解釋：隨機(jī)挑選一個樣本p0 和 負(fù)樣本p1，模型預(yù)測結(jié)果可是的f(p0)>f(p1)的概率。...
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海量數(shù)據(jù)處理的面試題1. 給40億個不重復(fù)的unsigned int的整數(shù)，沒排過序的，然后再給一個數(shù)，如何快速判斷這個數(shù)是否在那40億個數(shù)當(dāng)中？ 引出Bitmap舉一個小例子，有一個無序整形數(shù)...
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【轉(zhuǎn)】RF、GBDT、XGBoost面試級整理
由于本文是基于面試整理，因此不會過多的關(guān)注公式和推導(dǎo)，如果希望詳細(xì)了解算法內(nèi)容，敬請期待后文。 RF、GBDT和XGBoost都屬于集成學(xué)習(xí)（Ensemble Learnin...