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String构造函数1234567string();string(size_type length,char ch);string(const char *str);string(const char *str,size_type length);string(string &str, si ...
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最近发现Lightgbm比XGBoost算法更加牛逼,因此整理了这份资料。lightGBM顾名思义：light:轻量;GBM梯度提升机 XGBoost的缺点 每次迭代时,都需要遍历整个训练数据多次.如果把训练数据装进内存则会限制训练数据的大小;如果不装进内存,反复地读写训练数据又会消耗非常大的时间 ...
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SVM回归(SVR)传统回归:线性回归(最小二乘法)SVR模型函数：y=wx+b算法原理:SVR在线性函数两侧制造一个”间隔带”,对于所有落入到间隔带内的样本,都不计算损失;之后再通过最小化间隔带的宽度与总损失来优化模型.如下图,只有那些圈了红圈的样本(活在间隔带边缘之外,或落在间隔带边缘上),才被 ...
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Leetcode 4 Longest Palindromic Substring 最长回文子串最近在做Leetcode碰到这么一题,本以为很简单….主要还是自己太菜了LeetCode回文串共有五倒题,除了这一题还有Palindrome Number,Validate Palindrome,Pali ...
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金融壹帐通Gamma Lab CV实习生面经 resnet是为了解决什么样的问题一直以为resnet解决的是梯度弥散或是梯度爆炸的问题,但查了这个问题才发现并不是这样的.Kaiming的论文中已经说了臭名昭著的梯度弥散/爆炸问题已经很大程度上被normalized initialization an ...
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Pytorch的损失函数汇总loss函数都有size_average和reduce.两个都是布尔型的参数。因为一般函数都是直接计算batch的数据,因此返回的loss结果都是维度为(batch_size,)向量. reduce=False,那么size_average参数失效,直接返回向量形式的l ...
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K近邻法(KNN)k近邻实际上利用训练数据集对特征向量空间进行划分,并作为其分类的”模型”KNN的三个基本要素: k值的选择 距离度量 分类决策规则 KNN算法输入:训练数据集 T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),..,(x_N,y_N)\}其中$x_i$为实例的特征向量,$y_i$ ...
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基于知识的推荐一些物品如地产、房屋的推荐上,用户没有足够的评分,基于知识的推荐系统以一种交互的方式向用户推荐符合其要求的物品使用场景: 用户提供需求 物品过于复杂无法获取足够的评分 时间敏感的 基于知识的推荐系统的特点: 不需要评分数据,因此不存在启动问题 交互性非常强,是一种会话式系统 基于 ...
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逻辑回归逻辑回归处理的是分类问题.将逻辑回归公式进行整理,可以发现 log\frac{p}{1-p}=\theta^Tx如果把一个事件的几率(odds)定义为该事件发生的概率与该事件不发生的概率的比值$\frac{p}{1-p}$,那么逻辑回归可以看作是对于”y=1|x”这一事件的对数几率的线性回归 ...
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Deep Learning with Sequence Data and Text用RNNs的一些应用: Document classifier:文章分类或者情感分类 Sequence-to-sequence learning：机器翻译 Time-series forecasting： 给定前一天 ...
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