原创 Mac系統下Sublime text3配置Python3教程
環境介紹 偶爾想做個test的實驗，打開pycharm很煩，需要更新啥的。 本機：mac pro 19 安裝python3 新換的電腦，如何安裝python3我就不說了，在terminal中輸入python3，出現交互界面就算安裝
2020-07-03 19:34:42
原创 如何對決策樹進行剪枝? 如何對決策樹進行剪枝?
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2020-06-14 11:02:05
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原创 邏輯迴歸和線性迴歸的異同點 邏輯迴歸和線性迴歸的異同點 不同點 相同點 線性迴歸到邏輯迴歸的演變過程
邏輯迴歸和線性迴歸的異同點 如果你光說名詞相近，那面試官就要打你了。 不同點 邏輯 迴歸與線性迴歸最大的區別，即邏輯迴歸中的因變量爲離散的，而線性迴歸中的 因變量是連續的。並且在自變量x與超參數θ確定的情況下，邏輯迴歸可以看作廣 義線性模型
2020-06-14 11:02:05
原创 Java設計模式介紹和七大原則 Java設計模式入坑介紹（拋磚引玉篇） 開閉原則ocp 合成複用原則
Java設計模式入坑介紹（拋磚引玉篇） 實際項目中的 單一職責原則 下圖不符合單一指責原則。 下圖是方案2，分析在圖中 方案三 方案三的分析 單一指責原則注意事項和細節 一項職責並不代表是一個方法。
2020-06-14 11:02:05
原创 K均值算法 簡述K均值算法的具體步驟 K均值算法的優缺點是什麼?如何對其進行調優? 針對K均值算法的缺點，有哪些改進的模型? 證明K均值算法的收斂性。
簡述K均值算法的具體步驟 代價函數可以定義爲各個樣本距離所屬簇中心點的誤差平方和 K均值算法的優缺點是什麼?如何對其進行調優? K均值算法有一些缺點，例如受初值和離羣點的影響每次的結果不穩定、結果 通常不是全局最優而是局部最優解、無
2020-06-14 11:02:05
原创 LDA線性判別分析與PCA降維的區別 LDA線性判別分析 LDA線性判別分析與PCA降維的區別
LDA線性判別分析 線性判別分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)是一種有監督學習算 法，同時經常被用來對數據進行降維。它是Ronald Fisher在1936年發明的，有些資 料上也稱之爲Fisher L
2020-06-14 11:02:05
原创 推薦系統知識 推薦系統知識 評測指標
推薦系統知識 看視頻做的一些筆記，視頻在這裏https://www.bilibili.com/video/av55181893?p=35 依賴於歷史數據，不適用於剛開始的產品。 缺點，用戶行爲收集需要收集。 上述綜合起來
2020-06-14 11:02:05
原创 常用數據結構，算法複雜度速查表（轉載收藏） 常用數據結構，算法複雜度速查表
常用數據結構，算法複雜度速查表 國外原作https://www.bigocheatsheet.com/ 某大神又加工了一下看這裏 爲了以後查找方便，再抄一份
2020-06-14 11:02:05
原创 Python leetcode 152. Maximum Product Subarray
class Solution(object): def maxProduct(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype:
2020-05-22 11:31:25
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Python Leetcode 50. Pow(x, n) # 遞歸 class Solution(object): def myPow(self, x, n): """ :type x:
2020-05-14 22:13:16
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Python Leetcode 155. Min Stack class MinStack(object): def __init__(self): """ initialize you
2020-05-14 22:13:16
原创 Python Leetcode 221. Maximal Square 動態規劃問題
Python Leetcode 221. Maximal Square 動態規劃問題 這種題目肯定要用動態規劃，像這種矩陣類型的，那麼接下來就是找遞推公式。 對於動態規劃我也沒有什麼好的方法，就多做一點題吧，就有感覺了。 Don
2020-05-12 10:41:07
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Python LeetCode 69. Sqrt(x) 二分法和牛頓迭代法 二分法 class Solution(object): def mySqrt(self, x): """ :ty
2020-05-12 10:41:07
原创 使用keras時候，pycharm控制檯太多日誌，導致最開始的有用信息被覆蓋，解決方案
pycharm控制檯太多日誌，導致最開始的有用信息被覆蓋，解決方案 場景是當我用keras訓練LSTM模型的時候，總數據量大概是50w，訓練數據大概40w，64個數據一個batch，訓練了5epoch，結果就是控制檯每訓練64個數
2020-05-12 10:41:07