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自学笔记

自己学习人工智能的一些笔记
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Decision Tree
回顾上一篇文章讲到的聚合模型,三个臭皮匠顶一个诸葛亮。于是出现了blending,bagging,boost,stacking。blending有uniform和non-uniform,stacking是属于条件类的,而boost里面的Adaboost是边学习边做linear,bagging也是属于边学习边做uniform的。Decision Tree就是属于边做学习然后按照条件分的一种。如下图,aggregation model就是是补全了:
西红柿炒鸡蛋
2019-01-23
4550
Data Structure_Visualization排序可视化走迷宫生成迷宫扫雷
选择排序很简单,遍历所有元素,查看一下他们的之后最小的元素和当前元素交换即可。模板函数使用上面的swing模板。为了更清楚显示出排序的过程,可以用不同颜色代表排好序和未排好序的。
西红柿炒鸡蛋
2018-12-28
9540
Data Structure_Visualization概率模拟排序可视化走迷宫生成迷宫
概率问题对于人脑来说很多时候都是反直觉的,所以有时候得到的结果并不是这么完美。首先来看一个分钱问题。假设房间里面有100个人,每个人都有100元钱,他们在玩一个游戏,每一个人拿出一元钱随机给另一个人,最后这100人的财富分布是怎么样的。按照常规思维,其实无论怎么分应该大家都是差不多钱的。
西红柿炒鸡蛋
2018-12-28
8240
Data Structure_树线段树Segment Tree红黑树
对于有一类问题,时常关注的是一个区间或者是一个线段,那么就可以使用线段树来解决。比较经典的问题,就是区间染色问题:有一面墙,长度为n,每次选择一段墙来染色,一开始4-6绘制成黄色,然后1-10绘制蓝色,2-7绘制红色,若干次绘色之后能看见多少种颜色,或者是在区间「i,j」区间里面可以看到多少种颜色。所以主要有两个操作,染色操作和查询操作。使用数组操作其实是可以的,染色就只需要把对应下标的内容,修改就好了;查找只需要遍历,这样复杂度就都是
西红柿炒鸡蛋
2018-12-24
1K0
Data Structure_图图论带权图
交通运输,社交网络,互联网,工作的安排,闹区活动等等都可以用到图论处理。图可以分成两大类,一类是无向图,就是没有方向的,就好像两个人都互相认识一样,有向图就是单方面的联系,一个人认识另一个人,但是另一个人确不认识。当然,无向图也可以看成是一种特殊的有向图。图还可以根据权值分成两类,有权图和无权图,也就是边的权值,无权值只是表示了这个边存在与否而已,有权图表示的就是这个边的重要性,也可以看成是长度等等。图还有一个重要是性质,就是连通性的问题
西红柿炒鸡蛋
2018-11-29
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