摘要：
我们把模型在在训练集上的误差叫做训练误差，在新样本的误差叫做泛化误差。我们希望模型的训练误差和泛化误差都比较小。在实际使用中，我们使用测试集来模拟新样本，并使用模型在测试集上的误差来作为泛化误差的近似。测试集是不参与训练过程的，而训练模型可以有不同的方法，例如使用不同的模型、不同的参数，如何选择合适 阅读全文
posted @ 2020-05-05 23:41
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摘要：
题目描述 给你一棵所有节点为非负值的二叉搜索树，请你计算树中任意两节点的差的绝对值的最小值。 示例： 题目链接： https://leetcode cn.com/problems/minimum absolute difference in bst/ 思路 二叉搜索树的中序遍历序列是一个升序序列。任 阅读全文
posted @ 2020-05-05 22:57
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摘要：
题目描述 实现一个函数，检查二叉树是否平衡。在这个问题中，平衡树的定义如下：任意一个节点，其两棵子树的高度差不超过 1。 示例： 题目链接： https://leetcode cn.com/problems/check balance lcci/ 思路 使用递归来做。用递归来求左右子树的高度以及高度 阅读全文
posted @ 2020-05-05 22:14
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摘要：
题目描述 给定一个二叉树，判断其是否是一个有效的二叉搜索树。 假设一个二叉搜索树具有如下特征： 节点的左子树只包含小于当前节点的数。 节点的右子树只包含大于当前节点的数。 所有左子树和右子树自身必须也是二叉搜索树。 示例： 输入: 2 / \ 1 3 输出: true 输入: 5 / \ 1 4 / 阅读全文
posted @ 2020-05-05 21:43
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