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python实现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几乎可以应用于所有目前流行的机器学习算法以进一步加强原算法的预测精度,应用十分广泛,产生了极大的影响。而AdaBoost正是其中最成功的代表,被评为数据挖掘十大算法之一。在AdaBoost提出至今的十几年间,机器学习领域的诸多知名学者不断投入到算法相关理论的研究中去,扎实的理论为AdaBoost算法的成功应用打下了坚实的基础。AdaBoost的成功不仅仅在于它是一种有效的学习算法,还在于

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LeetCode-55-Jump-Game

由题可知,数组的位置表示从该位置可以像前跳的步数,看最终能否跳到结尾。乍一看,这像是一个动态规划的问题,dp数组内存储每一个位置能够走的最远的位置,但是仔细一想,又是没有必要的,因为最终的目的不是为了判断哪一个位置能走的更远,而是能否到达最后一个位置。 能到达最后一个位置的必要条件,显然一个就是能从某一位置继续往前走,而不会断。例如:[3,2,1,0,4],我们都能走到第4个位置,但是却无法继续往前走,故到不了最后一个。所以代码可以做一个判断。 另一个需要考虑的问题是:在从前往后遍历的过程中,维护哪一个变量?显然这个变量记录的是我们能走的最远的距离,如果这个距离走的更远就更新,直到不能继续往前走,此时判断能否到终点。

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领券