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机器学习入门

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LeetCode Weekly Contest 29解题思路
代码很简单,简单说明下思路就出来了。按照题意,不管怎么二分,整个数组都会被划分成两部分和,这两部分和必然一大一小。如nums = [1,4,3,2],划分如下[1,2],[3,4],它们的和分别为3和7。现在我们考虑【小和】的情况,因为题目说了min(ai, bi),所以划分时,我们总是取较小的元素为一个集合,那么带来的结果必然是sum(xi), i = 1 to n, xi = min(ai,bi)较小,现在要让这部分的和最小,那么自然在划分两部分时,让两边的和尽可能相等。这就说明了一点,每当选取两个元素时,应该让它们尽可能的【靠近】,这样小和能尽量接近大和。
用户1147447
2019-05-26
3450
LeetCode Weekly Contest 28解题思路
好吧,不要被这道题的例子给骗了。要求输出的最大,意思就是求除第一个元素之外的其他division最小,而不断连除就是第二部分的最小值,所以有如下代码:
用户1147447
2019-05-26
5020
算法细节系列(7):354. Russian Doll Envelopes
在做这道题之前,我们先来看一道它的简化版本300. Longest Increasing Subsequence,官网给出了两种解法,时间复杂度分别为O(n2)O(n^2)和O(nlogn)O(n \log n).
用户1147447
2019-05-26
5700
算法原理系列:红黑树
看了网上关于红黑树的大量教程,发现一个共性,给出定义,适用情况,然后大量篇幅开始讨论它如何旋转,这就一发不可收拾了,各种情况的讨论,插入删除,插入删除,看的云里雾里,好不容易搞清楚,过段时间就给忘了。本文还是着重描述红黑树的诞生过程,尽量理清它背后的设计哲学。
用户1147447
2019-05-26
5120
LeetCode Weekly Contest 25 之 545.Boundary of Binary Tree
这道题考的是树的各种遍历,还是比较难的,早上刚复习了树的三种迭代遍历,否则让我用递归的方法还真的搞不定。题目的大致意思是说,先遍历根的【左边界】,并且输出,然后再遍历每个叶子节点,并输出,最后遍历根的【右边界】最后输出,方向就好像是个anti-clockwise。典型的给你思路,考你对树遍历的理解程度。
用户1147447
2019-05-26
4830
LeetCode Weekly Contest 25 之 537.Complex Number Multiplication
依旧没有难度,这道题考的是对字符串的处理,但我又把它想复杂了,浪费了大量时间在解析上,就针对我的解题思路,来慢慢优化。
用户1147447
2019-05-26
2350
LeetCode Weekly Contest 24 之 543. Diameter of Binary Tree
第一反映是递归,假设root的左子树以及右子树的diameterOfBinaryTree已经求解出来,那么我们只需要判断一种情况即可,即diameterOfBinaryTree的path并没有经过根节点的情况。
用户1147447
2019-05-26
3250
sklearn 源码分析系列:neighbors(2)
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
用户1147447
2019-05-26
1.1K0
sklearn 源码分析系列:neighbors(1)
by DemonSonggithub源码链接(https://github.com/demonSong/DML)
用户1147447
2019-05-26
9570
LeetCode Weekly Contest 23 之 539. Minimum Time Difference
这是一道中等难度的题,但我觉得破解它并不难,而且实际的AC率也高达50%,当时在思考时,觉得难点主要在于对0点这个点该怎么区分,而恰恰Example中给出了这样的例子,否则还真的不会注意到要区分0点。
用户1147447
2019-05-26
2700
LeetCode Weekly Contest 23 之 541. Reverse String II
业余时间做做算法题还是挺有意思的,这些题目都是每周的限时竞赛题目,新鲜出炉,所以还有很多可以改进的地方。但对我来说,该系列的总结给我带来的是:
用户1147447
2019-05-26
3300
条件随机场学习笔记
这是在《统计学习方法》中学习到的最后一个方法了,不像其他统计方法,学完精气神超足,都能让我继续振奋好几日。然学完该方法,我陷入了沉思与迷茫。首先,对条件随机场的【提出】和【应用场景】一片混沌,其次,说说它的思想吧,无非加入了【空间属性】,相比最大熵模型,多加入了【边特征函数】,而随机变量【X,Y】的联合概率分布的表达式并没有发生本质变化,所以说,它还是一个我认为的【概率模型】。既然是【概率模型】,那么它依旧可以用【对数似然函数】进行迭代求解,事实也是这样做的。但我所不解的是为何概率表达式清一色的表示为exp和规范化因子呢?难道仅仅因为exp在求导和概率计算中有很好的性质么?
用户1147447
2019-05-26
6300
提升方法学习笔记
提升方法是我在学习机器学习算法后最摸不着头脑的一个算法。看似它的思想很简单【三个臭皮匠,顶个诸葛亮】,但至于公式为什么是这样,权值为什么这么更新,实在令我不解。无奈翻阅了下adaboost的一篇论文,找到了一些线索,然数学水平不够,当论及PAC计算机学习理论时,无从下手。其中涉及到的内容相当多,如拓扑空间,测度理论等等,但秉承学习总结的一贯作风,我还是简单总结下,仅仅作为《统计学习方法》的学习笔记。
用户1147447
2019-05-26
4710
初识beta分布
最近几日一直在研究统计学的各种分布,看的云里雾里。这次主要总结几个问题,第一,Beta分布的前生今世,它是用来干嘛?第二,Beta分布和二项式分布有什么关系。这期间参考的资料有很多:
用户1147447
2019-05-26
2.5K0
初看泊松分布
看了大多数博客关于泊松分布的理解,都是简单的对公式做一些总结,本篇文章重点关注泊松分布如何被提出,以及理解背后对现实的假设是什么。可以参考参考的资料有 1. 百度百科–泊松分布(推导过程值得研究) 2. wiki pedia –poisson distrubtion(讲的够详细) 3. 一篇大神博文–泊松分布和指数分布:10分钟教程(至少阐述明白了泊松分布用来干嘛)
用户1147447
2019-05-26
1.3K0
算法细节系列(3):梯度下降法,牛顿法,拟牛顿法
话不多说,直接进入主题。在我看来,不管是梯度下降法还是牛顿法,它们都可以归结为一个式子,即
用户1147447
2019-05-26
1.5K0
逻辑斯谛回归及其物理含义
先来看看书上逻辑斯谛回归模型的公式吧,再了解公式的情况下,我们再来谈谈它实际的物理含义。吼吼,它貌似蛮有内涵的,也是从生物学上挖过来的一条曲线吧。
用户1147447
2019-05-26
8010
算法细节系列(2):231.Power of Two && Three
在刷leetCode时,遇到了一系列关于power of Number的问题,刚开始不以为然,以为用简单的递归就能求解,可直到看到power of three官方解时,才发现自己的渺小。它的思维深度和广度着实不是我等小菜能够比拟的,但我还是在其基础上强行解释了一些算法的核心思想。
用户1147447
2019-05-26
6060
从DBSCAN算法谈谈聚类算法
最近看了一篇关于电子商务防欺诈的相关论文,其中在构建信用卡的个人行为证书中用到了DBSCAN算法。 具体内容请参看论文: Credit card fraud detection: A fusion approach using Dempster–Shafer theory and Bayesian learning。 我就想深入了解下这个聚类方法是怎么工作的。在思考这个具体DBSCAN算法的形成过程中,我还参看了: 1. wikipedia DBSCAN的相关介绍 2. 博文简单易学的机器学习算法——基于密度的聚类算法DBSCAN 3. 论文-A Density-Based Algorithm for Discovering Clusters in Large Spatial Databases with Noise 等相关文献。此篇博文尝试讲清楚”物以类聚,人以群分”这个概念,DBSCAN算法中两个参数的实际物理含义,以及它背后所做的基本假设,由于这方面资料不多,因此都属于个人的猜想,不代表发明DBSCAN算法作者本身的想法,且这也是我正式学习聚类算法中的第一个算法,由于知识的局限性,如有不当,请指正。
用户1147447
2019-05-26
1.2K0
Python数据可视化之高斯分布
N(\mu,\delta^2) = \frac {1}{\delta\sqrt{2\pi}} e^{-\frac{(x-\mu)^2}{2\delta^2}}
用户1147447
2019-05-26
2.4K0
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