西西嘛呦

摘要： 16、树 操作给定的二叉树，将其变换为源二叉树的镜像。 # class TreeNode: # def __init__(self, x): # self.val = x # self.left = None # self.right = None class Solution: # 返回镜像树的根 阅读全文

摘要： 11、 输入一个整数数组，实现一个函数来调整该数组中数字的顺序，使得所有的奇数位于数组的前半部分，所有的偶数位于数组的后半部分，并保证奇数和奇数，偶数和偶数之间的相对位置不变。 class Solution: def reOrderArray(self, array): # write code h 阅读全文

摘要： 6、查找和排序 把一个数组最开始的若干个元素搬到数组的末尾，我们称之为数组的旋转。 输入一个非减排序的数组的一个旋转，输出旋转数组的最小元素。 例如数组{3,4,5,1,2}为{1,2,3,4,5}的一个旋转，该数组的最小值为1。 NOTE：给出的所有元素都大于0，若数组大小为0，请返回0。 cla 阅读全文

摘要： 1、数组 在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。 class Solution: # array 二维列表 def Find(self, targ 阅读全文

摘要： 什么是adaboost? Boosting，也称为增强学习或提升法，是一种重要的集成学习技术，能够将预测精度仅比随机猜度略高的弱学习器增强为预测精度高的强学习器，这在直接构造强学习器非常困难的情况下，为学习算法的设计提供了一种有效的新思路和新方法。作为一种元算法框架，Boosting几乎可以应用于所 阅读全文

摘要： 参考：https://blog.csdn.net/qq_34106574/article/details/82016442 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedC 阅读全文

摘要： 什么是随机森林？ 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。要想理解好随机森林，就首先要了解决策树。 可以参考： https://www.cnblogs.com/xiximayou/p/12882367.html 随机森林的工作原理？ 1. 阅读全文

摘要： 什么是决策树？ 决策树是一种基本的分类和回归方法。以分类决策树为例： 决策树通常包含哪三个步骤？ 特征选择、决策树的生成和决策树的修剪 决策树与if-then规则？ 直接以一个例子看看数如何构建决策树的： 根据不同的特征可以有不同的决策树： 那么如何从根节点开始选择特征进行决策树的构建呢？ 最基础的 阅读全文

摘要： 什么是多层感知机？ 多层感知机（MLP，Multilayer Perceptron）也叫人工神经网络（ANN，Artificial Neural Network），除了输入输出层，它中间可以有多个隐层，最简单的MLP只含一个隐层，即三层的结构，如下图： 上图可以看到，多层感知机层与层之间是全连接的。 阅读全文

摘要： 什么是感知机？ 感知机是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机的定义？ 其图像表示为： 即找到分离超平面将不同类别的数据区分开来。 感知机的线性可分性？ 感知机的损失函数？ 感 阅读全文