04 2019 档案
摘要：有几个要注意的地方： 1、可以选择CPU或GPU，但是机器学习模型一般的CPU就够了，最近（2019.04）使用GPU的话一小时后总是会断开连接，这时候要跑久一点的cell就凉了。 2、导入文件：支持自行导入，如果是kaggle上的数据也可以直接从官方比赛数据中选择，导入到右侧的workspace中
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摘要：gridsearchcv: https://www.cnblogs.com/bjwu/p/9307344.html gridsearchcv+lightgbm cv函数调参： https://www.twblogs.net/a/5be215942b717720b51cce01/zh-cn 使用gri
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摘要：算法题： 参考：https://www.cnblogs.com/DarrenChan/p/8779509.html 翻转二叉树 最大连续子串和 给一棵边权树树找到最大路径，要找到两个端点怎么办 给一个字符串和单词列表，判断字符串能不能由这些单词组成 给定一组股票的价格，最多买卖0一次，问最大收益 ！
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摘要：参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32940093 简单的三种处理方式： 欠采样，过采样，修改判断正负样本的阈值。 前两种方法都会改变train的分布，建议第三种
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摘要：原理： https://blog.csdn.net/jinping_shi/article/details/52433975
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摘要：二叉树的先序/中序/后序遍历递归/非递归实现，讲的很清楚，其中后序遍历和先序中序的处理有些不一样： https://blog.yangx.site/2016/07/22/Python-binary-tree-traverse/
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摘要：https://www.cnblogs.com/OceanEyes/p/implement_a_interpreter.html
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摘要：https://blog.csdn.net/u013385925/article/details/80385873
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摘要：https://blog.csdn.net/ljzology/article/details/80407704
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摘要：https://blog.csdn.net/feilong_csdn/article/details/62427148
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摘要：高斯过程（GP） https://zhuanlan.zhihu.com/p/27555501 https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-12-3 核密度估计 https://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/
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摘要：方向导数和梯度的直观理解，from知乎-马同学： https://www.zhihu.com/question/36301367 BGD,SGD： https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/8542554.html
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摘要：用于查看熵的各种公式： https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.html#name4 各种熵的直观解释，为什么能选择交叉熵作为Loss： https://www.zhihu.com/question/65288314
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摘要：xgb原理: https://www.jianshu.com/p/7467e616f227 https://blog.csdn.net/a819825294/article/details/51206410 参数解释： https://www.jianshu.com/p/1100e333fcab G
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