摘要：
动态规划 Dynamic Programming 一种设计的技巧，是解决一类问题的方法 dp遵循固定的思考流程：暴力递归 —— 递归+记忆化 —— 非递归的动态规划（状态定义+转移方程） 斐波那契数列 暴力递归，看上去很简洁 def fib(n): return n if n <= 1 else f 阅读全文
摘要：
Adaboost + CART 用 CART 决策树来作为 Adaboost 的基础学习器 但是问题在于，需要把决策树改成能接收带权样本输入的版本。（need: weighted DTree(D, u(t)) ） 这样可能有点麻烦，有没有简单点的办法？尽量不碰基础学习器内部，想办法在外面把数据送进去 阅读全文
摘要：
1. 平衡二叉树 输入一棵二叉树，判断该二叉树是否是平衡二叉树。 解： 要么是一颗空树，要么左右子树都是平衡二叉树且左右子树深度之差不超过1 1 # class TreeNode: 2 # def __init__(self, x): 3 # self.val = x 4 # self.left = 阅读全文
摘要：
决策树的核心思想就是 if else，实现了 conditional aggregation，关键问题在于分裂的时候哪些特征在前哪些特征在后。从 ID3 开始使用熵（entropy）来作为决策选择的度量。决策树可以做分类，也可以做回归，是一种比较灵活的算法。主要包括 ID3、C4.5、CART，可以 阅读全文
摘要：
传统方法中，如何衡量一个generator ？—— 用 generator 产生数据的 likelihood，越大越好。 但是 GAN 中的 generator 是隐式建模，所以只能从 P_G 中采样但没法根据 pdf 算 likelihood。 一个方法是把从 P_G 中采样得到的点当作是一个高斯 阅读全文
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Improving Supervised Seq-to-seq Model 有监督的 seq2seq ，比如机器翻译、聊天机器人、语音辨识之类的 。 而 generator 其实就是典型的 seq2seq model ，可以把 GAN 应用到这个任务中。 RL(human feedback) 训练目 阅读全文
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InfoGAN 期望的是 input 的每一个维度都能表示输出数据的某种特征。但实际改变输入的一个特定维度取值，很难发现输出数据随之改变的规律。 InfoGAN 就是想解决这个问题。在 GAN 结构以外，把输入 z 分成两个部分 c 和 z' ，然后根据 generated data x 来预测给到 阅读全文
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Wasserstein GAN (WGAN) 在一些情况下，用 JS散度来衡量两个分布的远近并不适合： 1. 数据是高维空间中的低维流形（manifold），两个分布在高维空间中的 overlap 少到可以忽略。 2. 由于 sampling 的局限性，即使两个分布之间真的存在一定的 overlap 阅读全文
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1.圆圈中最后剩下的数 每年六一儿童节,牛客都会准备一些小礼物去看望孤儿院的小朋友,今年亦是如此。HF作为牛客的资深元老,自然也准备了一些小游戏。其中,有个游戏是这样的:首先,让小朋友们围成一个大圈。然后,他随机指定一个数m,让编号为0的小朋友开始报数。每次喊到m-1的那个小朋友要出列唱首歌,然后可 阅读全文
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1. 表示数值的字符串 请实现一个函数用来判断字符串是否表示数值（包括整数和小数）。例如，字符串"+100","5e2","-123","3.1416"和"-1E-16"都表示数值。 但是"12e","1a3.14","1.2.3","+-5"和"12e+4.3"都不是。 解： 思考方向应该是把非法 阅读全文