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Logistic Regression: 1.由线性回归，加上sigmoid得来 2. 线性回归得到的是一个值，Logistic Regression得到的是一个概率 3. sigmoid函数减少了极端值的影响 4. 如果样本不是线性回归可处理的，那么logistic regression效果就比较 阅读全文
posted @ 2020-08-11 12:15
ChevisZhang
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https://www.runoob.com/w3cnote/quick-sort.html 1. 双指针，left, right ， while left < right: 一直重复 2. 2. 每次递归，取l s[ left ] 为temp a) 从right往回遍历，找到第一个比temp小的数 阅读全文
posted @ 2020-08-10 22:48
ChevisZhang
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1. 离散化 a) 无序变量离散化—— OneHotEncoder b）有序变量离散化 等宽划分：按照相同宽度将数据分成几等份。缺点是受到异常值的影响比较大。 pandas.cut方法可以进行等宽划分。 等频划分：将数据分成几等份，每等份数据里面的个数是一样的。pandas.qcut方法可以进行等频 阅读全文
posted @ 2020-08-10 18:44
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https://www.jianshu.com/p/569efedf6985 L1/L2/特征选择 看它就够了 https://www.cnblogs.com/nolonely/p/6435083.html https://www.zhihu.com/question/26485586 还有就是 L 阅读全文
posted @ 2020-08-10 11:08
ChevisZhang
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sliding window中几个注意点 1. right+=1的地方，有两个位置 a) 一个是放在left内层循环上 b) 一个是放在外层循环最后，这样相当于用的for循环 2. 更新条件，像最长子串这种result，一般是在内层循环结束之后 a) 这是因为判断条件一般都是 res > condi 阅读全文
posted @ 2020-08-10 09:20
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3.1跳过 3.2跳过 3.3语言与智能：信息熵 1)Claude Shannon: 更多研究从高校转移到企业 2) information Entropy： 3）熵 a) 熵是一个 信息增量函数 H（x） >=0 b) 发生概率越低的事件，信息量越大; H（x）与P（x）成反比 c) H(x1，x 阅读全文
posted @ 2020-08-09 15:04
ChevisZhang
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思路： 1. 本题是sliding window模板解法，与3.无重复的最长子串一样 2. a) 执行外层循环，右指针++，直到满足条件 b) 满足条件后更新min_len c) 满足条件后启动内层循环，左指针++，直到不满足条件 3. 使用了 defaultdict 阅读全文
posted @ 2020-08-05 14:50
ChevisZhang
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注意： 1. max_len = max( max_len, right-left) 这里是right-left 而不是right-left+1，因为进入第一层循环后right+=1了 2. 做最大值判断的地方，放在二重循环判断完后。 3. 本题解法是sliding window的模板，可背下来 4 阅读全文
posted @ 2020-08-05 14:47
ChevisZhang
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1.3 NLP六个重要术语 Syntax: 词性分类 Morphology: 时态（现在时，过去时，第三人称） Semantics：词意 1.4 语言学的发展史1 罗素悖论： 自己索引自己时，发生的悖论 例： 存在两种书，A种书索引自己，B种书不索引自己 现要写一本大全C汇总A,B，索引自己和不索引 阅读全文
posted @ 2020-08-05 11:09
ChevisZhang
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