摘要：
交叉熵是用来计算两个函数或者概率之间的距离，计算的方式也是使用的KL Divergence 理解交叉熵作为神经网络的损失函数的意义：交叉熵刻画的是实际输出（概率）与期望输出（概率）的距离，也就是交叉熵的值越小，两个概率分布就越接近，即拟合的更好。CrossEntropy=H(p)+DKL(p∣∣q) 阅读全文
posted @ 2019-08-21 20:23
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摘要：
数组是线性结构，可以直接索引，即要去第i个元素，a[i]即可。链表也是线性结构，要取第i个元素，只需用指针往后遍历i次就可。貌似链表比数组还要麻烦些，而且效率低些。 想到这些相同处中的一些细微的不同处，于是他们的真正不同处渐渐显现了：链表的效率为何比数组低些？先从两者的初始化开始。数组无需初始化，因 阅读全文
posted @ 2019-08-21 20:08
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摘要：
1. RF 随机森林基于Bagging的策略是Bagging的扩展变体，概括RF包括四个部分：1、随机选择样本（放回抽样）；2、随机选择特征（相比普通通bagging多了特征采样）；3、构建决策树；4、随机森林投票（平均）。 在构建决策树的时候，RF的每棵决策树都最大可能的进行生长而不进行剪枝；在对 阅读全文
posted @ 2019-08-21 19:34
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摘要：
链接：https://www.nowcoder.com/questionTerminal/d19aa44d07fb470d990ab1cff061314c?orderByHotValue=2来源：牛客网 欠拟合的原因：模型复杂度过低，不能很好的拟合所有的数据，训练误差大； 避免欠拟合：增加模型复杂度 阅读全文
posted @ 2019-08-21 19:25
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## 判断一个括号字符串是否匹配正确，如果括号有多种，怎么做？如（（[]））正确，[[(()错误。# 符号表 SYMBOLS = {'}': '{', ']': '[', ')': '(', '>': '<'} SYMBOLS_L, SYMBOLS_R = SYMBOLS.values(), SYMBOLS.keys() def check(s): arr = [] for c... 阅读全文
posted @ 2019-08-21 19:20
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# -*- coding:utf-8 -*- class Solution: def Permutation(self, ss): # write code here if len(ss) == 0: return [] if len(ss) == 1: return [ss] ... 阅读全文
posted @ 2019-08-21 17:04
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滑动窗口的最大值 def queuemax(array,k): if len(array)<k: return None reslist = [] for i in range(len(array)-k+1): temp=array[i:i+k] tempmax = max(temp) # print(tempmax) reslist.append(tempmax) return reslist 阅读全文
posted @ 2019-08-21 15:35
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输入：“abcdefg”, 2 输出：“cdefgab” 阅读全文
posted @ 2019-08-21 14:55
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采用：reverse() 阅读全文
posted @ 2019-08-21 14:38
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