机器学习深度学习 - 随笔分类 - 滚雪球效应

F1分数

摘要：分类的常用指标有： accuracy：准确率 recall：召回率 precison：精确率 f1score：f1分数，是recall和precison的调和均值。准确率什么情况下失效？在正负样本不均衡的情况下，accuracy这个指标有很大的缺陷。如：正样本990个，负样本10个。这样好像阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:43 滚雪球效应阅读(2094) 评论(0) 推荐(0)

tensorflow的广播机制

摘要：TensorFlow支持广播机制（Broadcast） TensorFlow支持广播机制（Broadcast），可以广播元素间操作(elementwise operations)。正常情况下，当你想要进行一些操作如加法，乘法时，你需要确保操作数的形状是相匹配的，如：你不能将一个具有形状[3, 2]的阅读全文

posted @ 2020-08-24 10:40 滚雪球效应阅读(1503) 评论(0) 推荐(0)

Desition Tree附代码

摘要：阅读全文

posted @ 2020-07-31 22:08 滚雪球效应阅读(174) 评论(0) 推荐(0)

leetcode24:word-ladder-ii

摘要：题目描述给定两个单词（初始单词和目标单词）和一个单词字典，请找出所有的从初始单词到目标单词的最短转换序列：每一次转换只能改变一个单词每一个中间词都必须存在单词字典当中例如：给定的初始单词start="hit"，目标单词end ="cog"。单词字典dict =["hot","dot", 阅读全文

posted @ 2020-07-31 11:15 滚雪球效应阅读(113) 评论(0) 推荐(0)

leetcode25word-ladder

摘要：题目描述给定两个单词（初始单词和目标单词）和一个单词字典，请找出所有的从初始单词到目标单词的最短转换序列的长度：每一次转换只能改变一个单词每一个中间词都必须存在单词字典当中例如：给定的初始单词start="hit"，目标单词end ="cog"。单词字典dict =["hot","do 阅读全文

posted @ 2020-07-31 10:21 滚雪球效应阅读(156) 评论(0) 推荐(0)

leetcode37:path-sum-ii

摘要：题目描述给定一个二叉树和一个值sum，请找出所有的根节点到叶子节点的节点值之和等于sum的路径，例如：给出如下的二叉树，sum=22， 5 / \ 4 8 / / \ 11 13 4 / \ / \ 7 2 5 1 返回 [ [5,4,11,2], [5,8,4,5] ] Given a bi 阅读全文

posted @ 2020-07-31 09:29 滚雪球效应阅读(151) 评论(0) 推荐(0)

leetcode 98:n-queens-ii

摘要：题目描述继续思考“n-queens”问题这次我们不是输出皇后的排列情况，而是输出n皇后问题一共有多少种解法 Follow up for N-Queens problem. Now, instead outputting board configurations, return the total 阅读全文

posted @ 2020-07-31 08:57 滚雪球效应阅读(144) 评论(0) 推荐(0)

leetcode99:n-queens

摘要：题目描述 N皇后问题是把N个皇后放在一个N×N棋盘上，使皇后之间不会互相攻击。给出一个整数n，返回n皇后问题的所有摆放方案例如： 4皇后问题有两种摆放方案 [".Q..", // 解法 1 "...Q", "Q...", "..Q."], ["..Q.", // 解法 2 "Q...", ".. 阅读全文

posted @ 2020-07-31 08:43 滚雪球效应阅读(133) 评论(0) 推荐(0)

leetcode76set-matrix-zeroes

摘要：题目描述给定一个m*n的矩阵，如果有一个元素是0，就把该元素所在的行和列上的元素全置为0，要求使用原地算法。拓展：你的算法有使用额外的空间吗？一种比较直接的算法是利用O(m,n)的空间，但是这不是一个好的解法使用简单的改进可以在O(m+n)的空间解决这个问题，但是还不是最佳的解法你能在常阅读全文

posted @ 2020-07-31 07:29 滚雪球效应阅读(140) 评论(0) 推荐(0)

LDA与PCA

摘要：参考： https://www.cnblogs.com/pinard/p/6244265.html https://blog.csdn.net/qq_25680531/article/details/81453687 https://www.cnblogs.com/xinyuyang/p/11178 阅读全文

posted @ 2020-07-30 22:51 滚雪球效应阅读(127) 评论(0) 推荐(0)

knn-demo

摘要：from __future__ import print_functionfrom numpy import *# 导入科学计算包numpy和运算符模块operatorimport operatorfrom os import listdirfrom collections import Count 阅读全文

posted @ 2020-07-30 22:44 滚雪球效应阅读(184) 评论(0) 推荐(0)

聚类之k-means附代码

摘要：import osimport sys as sys#reload(sys)#sys.setdefaultencoding('utf-8')from sklearn.cluster import KMeansfrom sklearn import feature_extractionfrom skl 阅读全文

posted @ 2020-07-30 20:36 滚雪球效应阅读(460) 评论(0) 推荐(0)

评价体系-分类

摘要：转：首先我们先列举几个常见的评价标准：分类问题：accuracy, precision, recall, confusion matrix, F1-Measure, ROC curve 检测问题：AP, mAP, IoU value, P-R Curve 接下来我们从简单到复杂逐一介绍。 accu 阅读全文

posted @ 2020-07-30 17:03 滚雪球效应阅读(402) 评论(0) 推荐(0)

LR逻辑回归附代码

摘要：参考https://zhuanlan.zhihu.com/p/74874291 import pandas as pdpd.set_option('display.max_columns', 500)import zipfilewith zipfile.ZipFile('KaggleCredit2. 阅读全文

posted @ 2020-07-30 16:53 滚雪球效应阅读(546) 评论(0) 推荐(0)

LR-demo

摘要：from __future__ import print_function # 导入相关python库 import os import numpy as np import pandas as pd #设定随机数种子 np.random.seed(36) #使用matplotlib库画图 impo 阅读全文

posted @ 2020-07-30 15:51 滚雪球效应阅读(169) 评论(0) 推荐(0)

随笔分类 - 机器学习 深度学习

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