四片叶子的三叶草

摘要： 1.问题描述 也就是斐波那契数列问题，即从3开始，每一项都是前两项的和，F(N) = F(N-1)+F(N-2) 2.代码实现 2.1 递归 2.2 动态规划 3.斐波那契数列 和爬楼梯问题一样，只是前两个初始值不一样 阅读全文

摘要： 1.概述 2.基本操作 2.1 numpy.tile(A, reps) tile共有2个参数，A指待输入数组，reps则决定A重复的次数。整个函数用于重复数组A来构建新的数组。 假设reps的维度为d，那么新数组的维度为max（d，A.ndim）。下面分三种情况进行讨论： （1）A.ndim < d 阅读全文

摘要： 1. 题目描述 2. 代码实现 递归方式： 非递归方式： 阅读全文

摘要： 1.问题描述 2.功能实现 阅读全文

摘要： 1.题目描述 2.问题解析 3. 代码实现 阅读全文

摘要： 1. 题目描述 给一个字符串，将字符串中前后对应的元音字母进行反转，即左边一半的元音字母与右边一半元音字母镜像反转 2. 解题代码 阅读全文

摘要： enumerate( )函数是遍历一个序列中的元素以及元素对应的下标 可以发现，enumerate方式比从传统的for循环方式要简洁的多。 阅读全文

摘要： zip函数简单用法 可以看出，zip(x,y,z)的作用是把各个列表中的按相同索引分别组成新的列表，并返回一个对象，区别于python2（直接返回一个列表，相当于python3中的list(xyz)） 对于zip(*zip(x,y,z))，则可以理解为解压，并且上例中不能使用zip(*xyz) 阅读全文

摘要： 过拟合和欠拟合是模型训练过程中经常出现的问题，两种情况正好相反，现将两者的定义及如何防止进行简要总结。 1 过拟合 1.1 定义 是指模型对于训练数据拟合呈现过当的情况，反映到评估指标上就是模型在训练集上的表现很好，但是在测试集上的表现较差。结果就是训练出的模型泛化能力差。 1.2 如何防止过拟合 阅读全文

摘要： 原文链接： https://blog.csdn.net/sinat_35512245/article/details/78796328 1.请简要介绍下SVM。 SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超 阅读全文