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Leetcode-Medium 96.Unique Binary Search Trees

即有:G(n) = f(1) + f(2) + f(3) + f(4) + ... + f(n)

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Leetcode-Medium 739. Daily Temperatures

根据每日 气温 列表,请重新生成一个列表,对应位置的输入是你需要再等待多久温度才会升高超过该日的天数。如果之后都不会升高,请在该位置用 0 来代替。

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机器学习(二十)贪心学院ML训练营学习1 -KNN算法

K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,意思是我们知道样本集中...

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NLP系列(二)LDA主题模型

LDA模型是NLP中很基础也是大家广为熟知的模型,在面试过程也经常遇到。本文简单讲述下其大致流程。

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机器学习(十九)EM:期望最大算法

最大期望算法(Expectation Maximization Algorithm,又译期望最大化算法),是一种迭代算法,用于含有隐变量(hidden vari...

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机器学习(十八)极大似然估计

极大似然估计是在总体类型已知条件下使用的一种参数估计方法 。它首先是由德国数学家高斯在1821年提出的,

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大数据入门与实战-SQL基础教程

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大数据入门与实战-Hive 常见SQL、技巧与问题

SQL 中的 TRIM 函数是用来移除掉一个字串中的字头或字尾。最常见的用途是移除字首或字尾的空白。

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机器学习(十七)Microsoft的InterpretM可解释性 机器学习模型

InterpretML是一个开源软件包,用于训练可解释的模型并解释黑盒系统。可解释性主要表现在以下几点:

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机器学习实战总结(1) K-邻近算法

K-邻近算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类,工作原理是:存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都存在标签,意思是我们知道样本集中...

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深度学习笔记总结(2) 改善深层神经网络:超参数调试、 正则化以及优化

如果我们的模型太简单并且参数很少,那么它可能具有高偏差和低方差。另一方面,如果我们的模型具有大量参数,那么它将具有高方差和低偏差。因此,我们需要找到正确/良好的...

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深度学习笔记总结(1)

针对深度学习基础部分,有必要恶补一些吴恩达的深度学习课程,其实晚上有很多总结和笔记,本系列文章是针对黄海广大佬整理的《深度学习课程笔记(V5.47)》的总结和自...

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斯坦福tensorflow教程(八) 计算机视觉和卷积网络简介

卷积不是一个新的概念,在很早以前的索贝算子就应用到,在影像处理及电脑视觉领域中常被用来做边缘检测

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二叉树的遍历

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Leetcode-Medium 647. Palindromic Substrings

给定一个字符串,您的任务是计算此字符串中的回文子串数。 具有不同起始索引或结束索引的子字符串被计为不同的子字符串,即使它们由相同的字符组成。

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大数据入门与实战-PySpark的使用教程

Apache Spark是用Scala编程语言编写的。为了用Spark支持Python,Apache Spark社区发布了一个工具PySpark。使用PySpa...

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大数据入门与实战-Spark上手

Apache Spark是一种闪电般快速的集群计算技术,专为快速计算而设计。它基于Hadoop MapReduce,它扩展了MapReduce模型,以便有效地将...

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Linux相关操作

首先,我们将配置您的CentOS系统,以便在启动时自动启动NetworkManager。你可以通过运行:

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大数据入门与实战-Hive操作与SQL 查询

Hive的SQL基本上和我们原先的MYSQL的SQL查询效果差不多,下面是一些实例:

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【剑指Offer】1-10题

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...

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