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摘要: 一、连续数组求和 Leetcode 53 最大子序和 题目描述:给定一个整数数组 nums ,找到一个具有最大和的连续子数组(子数组最少包含一个元素),返回其最大和。 示例: 输入: [-2,1,-3,4,-1,2,1,-5,4], 输出: 6 说明:解释: 连续子数组 [4,-1,2,1] 的和最 阅读全文
posted @ 2019-01-20 16:40 nxf_rabbit75 阅读(792) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、进制转换 编程用十进制,十进制转换为二进制、八进制、十六进制 也可以直接反向获取十进制 也可以用int函数来转换 二、位运算 按位异或的3个特点:(1) 0^0=0,0^1=1 0异或任何数=任何数(2) 1^0=1,1^1=0 1异或任何数-任何数取反(3) 任何数异或自己=把自己置0 按位异 阅读全文
posted @ 2019-01-19 15:10 nxf_rabbit75 阅读(2582) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、预备知识 减少过拟合的方法有:(1)增加数据 (2)正则化(3)降维 维度灾难:从几何角度看会导致数据的稀疏性 举例1:正方形中有一个内切圆,当维度D趋近于无穷大时,圆内的数据几乎为0,所有的数据集中于球外(空壳) 举例2:圆内有个内圆,当维度D趋近于无穷大时,环形内的数据与外圆的数据比为1,说 阅读全文
posted @ 2019-01-18 16:33 nxf_rabbit75 阅读(550) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、什么是SVM? 支持向量机是一种二分类模型。它是定义在特征空间上的、间隔最大的线性分类器。 间隔最大使得支持向量机有别于感知机。如果数据集是线性可分的,那么感知机获得的模型可能有很多个,而支持向量机选择的是间隔最大的那一个。 支持向量机还支持核技巧,从而使它成为实质上的非线性分类器。 支持向量机 阅读全文
posted @ 2019-01-17 21:55 nxf_rabbit75 阅读(1858) 评论(0) 推荐(1)
摘要: 一、什么是朴素贝叶斯? (1)思想:朴素贝叶斯假设 条件独立性假设:假设在给定label y的条件下,特征之间是独立的 最简单的概率图模型 解释: (2)重点注意:朴素贝叶斯 拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing) 为什么要做平滑处理? 零概率问题,就是在计算实例的概率时,如果某个量x, 阅读全文
posted @ 2019-01-17 20:56 nxf_rabbit75 阅读(806) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、什么是高斯判别模型? 二、怎么求解参数? 阅读全文
posted @ 2019-01-17 19:56 nxf_rabbit75 阅读(524) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一、什么是逻辑回归? 一种名为“回归”的线性分类器,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法 面试高危问题:Sigmoid函数的公式和性质 Sigmoid函数是一个S型的函数,当自变量z趋近正无穷时,因变量g(z)趋近于1,而当z趋近负无穷时,g(z)趋近 于0,它能够将 阅读全文
posted @ 2019-01-17 15:51 nxf_rabbit75 阅读(3371) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 线性回归不仅可以用于回归任务,还可以用于分类任务。 一、逻辑回归 1.二分类模型 (1)给定数据集$D={(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)}$ 考虑带$wx+b$的取值是连续的,因此它不能拟合离散变量。可以考虑用它来拟合条件概率$p(y=1|x)$,因为概率的取值也 阅读全文
posted @ 2019-01-16 22:12 nxf_rabbit75 阅读(1436) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 一、如何找出数组中丢失的数 题目描述:给定一个由n-1个整数组成的未排序的数组序列,其原始都是1到n中的不同的整数,请写出一个寻找数组序列中缺失整数的线性时间算法 方法1:累加求和 时间复杂度是O(N) 方法2:异或法,要先对实际无缺失的arr中的值异或,然后再对估计的值异或;缺失的值就是最终异或得 阅读全文
posted @ 2019-01-16 21:17 nxf_rabbit75 阅读(599) 评论(0) 推荐(0)
摘要: (一)数组 总结: 利用序:理解二分查找 利用前缀和:查找、计算、排序 理解数组:map 用数组实现高级数据结构:一般树(存每个节点的父亲【并查集】);二叉树(下标从1开始a[i]的儿子是a[i*2]和a[i*2+1])(堆) 简单题:分治法求逆序对数;有序数组归并;两个有序数组的中位数;两头扫的方 阅读全文
posted @ 2019-01-16 10:28 nxf_rabbit75 阅读(537) 评论(0) 推荐(0)
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