摘要：
1.核心概念利用正态分布求解每一个feature的密度概率 正态分布（高斯分布）: 对于每一个样本x: 设定一个threshold，其中对于样本x如果p(x)<threshold,则为异常 当正样本特别少负样本特别多(20正,10000负),此时如果用supervised learning,负样本占 阅读全文
posted @ 2021-07-13 11:31
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摘要：
X1-特征1：样本x1待缩放的特征数据 u1：X1-Xn（所有样本） 特征1的均值 缩放方法：（X1-特征1-u）/（max-特征1-min-特征1 or standard deviation） 好处: 1.加快梯度下降速度(等高线变得更平滑(更圆),下降更快) 2.方便降维操作 降维（Princi 阅读全文
posted @ 2021-07-13 10:46
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摘要：
def BubbleSort(arr): n=len(arr)-1 while n>=0: j=n for i in range(j): if(arr[i]>arr[i+1]): temp=arr[i] arr[i]=arr[i+1] arr[i+1]=temp n-=1 return arr 每次 阅读全文
posted @ 2021-07-13 08:23
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摘要：
1 def quickSort(arr,L,R): 2 left = L 3 right = R 4 #结束条件当L>=R时即结束 5 if L>=R: 6 return arr 7 stand = arr[left] 8 #第一次循环晚,left 和 right 由里面的right-=1 和 le 阅读全文
posted @ 2021-07-13 08:16
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