05 2017 档案

摘要:转载一篇文章 如何在 Kaggle 首战中进入前 10% Posted on 2016-04-29 | In Data Science | Introduction 本文采用署名 - 非商业性使用 - 禁止演绎 3.0 中国大陆许可协议进行许可。著作权由章凌豪所有。 Kaggle 是目前最大的 Da 阅读全文
posted @ 2017-05-25 18:30 legooooo 阅读(609) 评论(0) 推荐(0)
摘要:随机森林 RF RandomForest 随机森林的集成学习方法是bagging ,但是和bagging 不同的是bagging只使用bootstrap有放回的采样样本,但随机森林即随机采样样本,也随机选择特征,因此防止过拟合能力更强,降低方差。 使用的融合方法:bagging 一种集成学习算法,基 阅读全文
posted @ 2017-05-24 19:16 legooooo 阅读(16742) 评论(0) 推荐(1)
摘要:集成学习属于机器学习的算法模型、模型融合属于数据挖掘多个模型得到结果的融合,但他们本质是一样的都是为了使用多个基本模型来提高泛化能力。放在一起统一的讲一讲。 为什么多模型能带来更好效果呢? 《机器学习》(周志华)一书从三个角度给出了学习器的结合带来的三个好处: 从统计上来说,由于假设空间很大,可能有 阅读全文
posted @ 2017-05-24 17:06 legooooo 阅读(1816) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Description: Implement int sqrt(int x). Compute and return the square root of x. 解题思路: 直接利用牛顿迭代法进行解答,数值阈为0.0001,代码如下 class Solution {public: int mySqr 阅读全文
posted @ 2017-05-17 00:45 legooooo 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Description: Given a string s consists of upper/lower-case alphabets and empty space characters ' ', return the length of last word in the string. If 阅读全文
posted @ 2017-05-15 16:18 legooooo 阅读(120) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Description: Given a binary tree and a sum, determine if the tree has a root-to-leaf path such that adding up all the values along the path equals the 阅读全文
posted @ 2017-05-04 13:23 legooooo 阅读(90) 评论(0) 推荐(0)
摘要:Description: Design a stack that supports push, pop, top, and retrieving the minimum element in constant time. push(x) -- Push element x onto stack. p 阅读全文
posted @ 2017-05-04 12:04 legooooo 阅读(108) 评论(0) 推荐(0)