Runs Deep

摘要： 解题的思路，数组中除了两个不同的元素外其余都两两相等，考虑到若是数组中只有一单独元素不同可以用异或值求解，那么就可以将该数组分成各包含一个单独元素两个数组。 如何划分数组呢？先对数组整体异或，得到两个单独数的异或值，之后，用这个值作为标志来筛选出后一个单独元素的位置，元素位置确定后就可以分成两个各包 阅读全文

摘要： 使用依次相加，记录进位的方式进行运算，下面是我的解答，leetcode上运行耗时20ms，内存占用7.3MB struct ListNode{ int val; struct ListNode *next; }; struct ListNode* addTwoNumbers(struct ListN 阅读全文

摘要： 在分类预测算法中，我们往往有以下四种情况： 1. 正确预测成错误（FPR，假阴性率） 2. 正确预测成正确（TPR，真阳性率） 3. 错误预测成正确（FNR，假阴性率） 4. 错误预测成错误（TNR，真阴性率） 我们对其中的TPR和FPR较为关注，每次计算都能够计算出来这两个值。如果说我们得预测算法 阅读全文

摘要： 原文链接：https://blog.csdn.net/zhaojc1995/article/details/80572098 讲解的很优秀的一篇RNN原理剖析，讲解了RNN的结构，数学形式，求解等方面，适合初学者入门 阅读全文

摘要： import lib needed¶ In [1]: from PIL import Image import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import re from glob import glob begin, load data¶ 阅读全文

摘要： 深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 5198更多 分类专栏： Deep learning 深度学习中softmax交叉熵损失函数的理解 2018-08-11 23:49:43 lilong117194 阅读数 519 阅读全文

摘要： 原文地址：https://segmentfault.com/a/1190000010039529?utm_source=tag-newest softmax函数将任意n维的实值向量转换为取值范围在(0,1)之间的n维实值向量，并且总和为1。 例如：向量softmax([1.0, 2.0, 3.0]) 阅读全文

摘要： multiclassification 阅读全文

摘要： binaryclassification #change the value the element for idx,class_name in enumerate(sorted(list(set(y)))): y[y==class_name]=idx 阅读全文

摘要： #DATASET: https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/Computer+Hardwareimport numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import sklea 阅读全文