摘要：
为了降低过拟合风险，需要控制模型复杂度，自然想到减少参数个数，但是这个问题不易直接解决，可以通过放宽条件控制。 L1正则化（嵌入式特征选择）——又称参数稀疏性惩罚——lasso reg 添加优化条件： 这会使参数条件空间有明显的凸角，这些突出点显然会成为联合优化时的最优解，但同时这些这些凸点中又会有 阅读全文
posted @ 2019-05-11 00:19
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摘要：
1.通过目标图像宽高与原图像宽高得到放缩比例（a,b） 2.将目标图像上各坐标位置的像素点如（2，3）映射到原图位置（2a,3b）可能是浮点数 3.将映射像素点位写成（i+u,j+v）的形式，即得到距映射像素点位最近的四个像素点 4.通过两次x方向线性插值得到映射点位y方向的上下两点y1,y2的像素 阅读全文
posted @ 2019-05-10 00:44
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摘要：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 """用row和col两参数逐行或逐列遍历数组""" 3 class Solution: 4 # array 二维列表 5 def Find(self, target, array): 6 # write code here 7 rows = l 阅读全文
posted @ 2019-05-08 17:31
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摘要：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class ListNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.next = None 6 """没有三个指针解决不了的问题""" 7 class Solution: 阅读全文
posted @ 2019-05-08 02:18
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摘要：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class ListNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.next = None 6 class Solution: 7 def EntryNodeOfLoop( 阅读全文
posted @ 2019-05-07 21:37
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摘要：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class ListNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.next = None 6 """首先判断长度，然后移动指针将两个链表尾部对齐，当两链表的头指针相等时， 阅读全文
posted @ 2019-05-07 19:57
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摘要：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class ListNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.next = None 6 class Solution: 7 # 返回合并后列表 8 def Merg 阅读全文
posted @ 2019-05-07 05:09
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摘要：
1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class ListNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.next = None 6 """pHead指针通过其.next属性将原链表上next_指针前移，pre 阅读全文
posted @ 2019-05-07 02:35
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1 # -*- coding:utf-8 -*- 2 # class ListNode: 3 # def __init__(self, x): 4 # self.val = x 5 # self.next = None 6 7 """双指针的关键是如何保持指针的距离为k-1""" 8 class S 阅读全文
posted @ 2019-05-06 18:34
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1 A= [5, 2, 3, 1, 4] 2 print(sorted(A)) 3 print(A) 4 5 """ 6 [1, 2, 3, 4, 5] 7 [5, 2, 3, 1, 4]""" 8 9 10 11 A=[5, 2, 3, 1, 4] 12 b=A.sort() #A.sort()方 阅读全文
posted @ 2019-05-06 04:13
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