K-Fold 交叉验证 (Cross-Validation)的理解与应用 我的网站 1.K-Fold 交叉验证概念 在机器学习建模过程中,通行的做法通常是将数据分为训练集和测试集.测试集是与训练独立的数据,完全不参与训练,用于最终模型的评估.在训练过程中,经常会出现过拟合的问题,就是模型可以很好的匹配训练数据,却不能很好在预测训练集外的数据.如果此时就使用测试数据来调整模型参数,就相当于在训练时已知部分测试数据的信息,会影响最终评估结果的准确性.通常的做法是在训练数据再中分出一部分做为验证(Va

1.二进制定义 typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTreeNode_t_ { BTreeNodeElement_t *m_pElemt; struct BTreeNode_t_ *m_pLeft; struct BTreeNode_t_ *m_pRight; } BTreeNode_t; 2.求二叉树第K层的节点数 (1)递归方式: 给定根节点pRoot:

一,问题描述 构建一棵二叉树(不一定是二叉查找树),求出该二叉树中第K层中的结点个数(根结点为第0层) 二,二叉树的构建 定义一个BinaryTree类来表示二叉树,二叉树BinaryTree 又是由各个结点组成的,因此需要定义一个结点类BinaryNode,BinaryNode作为BinaryTree的内部类. 此外,在BinaryTree中需要一定一个BinaryNode属性来表示树的根结点. public class BinaryTree<T extends Comparable<? s

size_t _FindLeafSize(Node* root)     //求二叉树叶子节点的个数    {        //static size_t count = 0;        if (root == NULL)            return 0; if (root->_left == NULL&&root->_right == NULL);        return 1; return _FindLeafSize(root->_right) +

1.二叉树定义: typedef struct BTreeNodeElement_t_ { void *data; } BTreeNodeElement_t; typedef struct BTreeNode_t_ { BTreeNodeElement_t *m_pElemt; struct BTreeNode_t_ *m_pLeft; struct BTreeNode_t_ *m_pRight; } BTreeNode_t; 2.求二叉树中第K层的第M个节点 (1)非递归算法 借助队列实现 首

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu

1. 节点个数 function getNodeNum(root){ if(root == null){ return 0; } //+1为root的计数 return getNodeNum(root.left) + getNodeNum(root.right) + 1; } 2. 叶子个数 function getLeafNum(root){ if(root == null){ return 0; } if(root.left == null && root.right == null)

摘要: 路由层 无名分组 有名分组 反向解析 路由分发 名称空间 伪静态网页.虚拟环境 视图层 JsonResponse FBV 与 CBV(function base views与class base views) 文件上传 一.路由层:(Django的路由系统) URL配置(Django项目urls.py路由文件):就像Django所支撑网站的目录,它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数之间的映射表.以这种方式告诉Django,对于这个URL调用这段代码,对于那个URL调用那段代码. 

二叉树中第k层节点个数 递归解法: (1)假设二叉树为空或者k<1返回0 (2)假设二叉树不为空而且k==1.返回1 (3)假设二叉树不为空且k>1,返回左子树中k-1层的节点个数与右子树k-1层节点个数之和 代码例如以下: int GetNodeNumKthLevel(BinaryTreeNode *pRoot, int k) { if(pRoot == NULL || k < 1) return 0; if(k == 1) return 1; int numLeft = GetNod

思想:採用基于层序遍历的方法. 用level扫描各层节点,若某一层的节点出队后.rear指向该层中最右节点.则将rear赋值给last(对于第一层.last=1).在出队时,若front=last,表示这一层处理完成,让层号level增1,并置last为下一层最右节点.那么怎样求一层的最右节点呢?这是由于第一层仅仅有一个节点,它就是最右节点.对于其它层.上一层最右节点最后进队的孩子一定是该层的最右节点. 比如,对于如图所看到的的二叉树.求k=3的叶子节点个数的步骤例如以下:level=1;A进队

int GetNodeNumKthLevel(BiTNode * pRoot, int k) { if(pRoot == NULL || k < 1) return 0; if(k == 1) return 1; int numLeft = GetNodeNumKthLevel(pRoot->lchild, k-1); // 左子树中k-1层的节点个数 int numRight = GetNodeNumKthLevel(pRoot->rchild, k-1); // 右子树中k-1层的节

URL配置(URLconf)就像Django 所支撑网站的目录.它的本质是URL与要为该URL调用的视图函数之间的映射表:你就是以这种方式告诉Django,对于这个URL调用这段代码,对于那个URL调用那段代码. 其实你运行这个django项目首先进入的就是urls中  由urls来决定你下一步的走向 urlpatterns = [ path(正则表达式, views视图函数,参数,别名), ] 参数说明: 一个正则表达式字符串 一个可调用对象,通常为一个视图函数或一个指定视图函数路径的字符串

机器学习技术在应用之前使用“训练+检验”的模式(通常被称作”交叉验证“). 预测模型为何无法保持稳定? 让我们通过以下几幅图来理解这个问题: 此处我们试图找到尺寸(size)和价格(price)的关系.三个模型各自做了如下工作: 第一个模型使用了线性等式.对于训练用的数据点,此模型有很大误差.这样的模型在初期排行榜和最终排行榜都会表现不好.这是“拟合不足”(“Under fitting”)的一个例子.此模型不足以发掘数据背后的趋势. 第二个模型发现了价格和尺寸的正确关系,此模型误差低/概括程度高

笔者寄语:本文中大多内容来自<数据挖掘之道>,本文为读书笔记.在刚刚接触机器学习的时候,觉得在监督学习之后,做一个混淆矩阵就已经足够,但是完整的机器学习解决方案并不会如此草率.需要完整的评价模型的方式. 常见的应用在监督学习算法中的是计算平均绝对误差(MAE).平均平方差(MSE).标准平均方差(NMSE)和均值等,这些指标计算简单.容易理解:而稍微复杂的情况下,更多地考虑的是一些高大上的指标,信息熵.复杂度和基尼值等等. 本篇可以用于情感挖掘中的监督式算法的模型评估,可以与博客对着看:R语言

什么是交叉检验(K-fold cross-validation)   K层交叉检验就是把原始的数据随机分成K个部分.在这K个部分中,选择一个作为测试数据,剩下的K-1个作为训练数据. 交叉检验的过程实际上是把实验重复做K次,每次实验都从K个部分中选择一个不同的部分作为测试数据(保证K个部分的数据都分别做过测试数据),剩下的K-1个当作训练数据进行实验,最后把得到的K个实验结果平均. http://www.ilovematlab.cn/thread-49143-1-1.html 交叉验证(Cros

看完两个求最大值算法之后的一些感想. 如果想直接看算法的可以跳过.但是我觉得我这些想法还是比较有用的,至少对我将来的算法设计是这样的. 算法的功能越强大,必然意味着速度慢,因为根据丛林法则,那种慢又功能少的算法会被淘汰. 所以,(注意了!!),如果我们在使用一个算法的时候感觉到它造成的结果满足我们的使用,而且超出了,我们的使用,那么我们就很可能浪费了时间,降低了效率. 例如这个1000个数中求最大的10个的算法: 如果排序,取前10个.发现后面的白排序了,根本没用到.参照加粗行,也许可以有更快的

例如:进入1.2.3,4,5,6.7.8此8数字,最小的4图的1,2,3,4. 思路1:最easy想到的方法:先对这个序列从小到大排序.然后输出前面的最小的k个数就可以.假设选择高速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 注:针对不同问题我们应该给出不同的思路.假设在应用中这个问题的规模不大.或者求解前k个元素的频率非常高,或者k是不固定的. 那么我们花费较多的时间对问题排序.在以后是使用中能够线性时间找到问题的解,整体来说,那么思路一的解法是最优的. 思路2:在思路1的基础上更进一

题目描述:输入n个整数,输出其中最小的k个元素. 例如:输入1,2,3,4,5,6,7,8这8个数字,则最小的4个数字为1,2,3,4. 思路1:最容易想到的方法:先对这个序列从小到大排序,然后输出前面的最小的k个数即可.如果选择快速排序法来进行排序,则时间复杂度:O(n*logn) 思路2:在思路1的基础上更进一步想想,题目并没有要求要查找的k个数,甚至后n-k个数是有序的,既然如此, 咱们又何必对所有的n个数都进行排序列?如此,我们能想打的一个方法是:遍历n个数,先把最先遍历到得k个数存入大

图书管理系统表的设计 from django.db import models # Create your models here. class Book(models.Model): title = models.CharField(max_length=32) # 总共八位 小数占两位 price = models.DecimalField( max_digits=8,decimal_places=2) # 书和出版社是一对多的关系 外键字段键在多的一方 publish = models.F

目录 Django基础之路由(urls)层 无名分组与有名分组 无名分组 有名分组 反向解析 前段解析 后端解析 无名分组反向解析 前段解析 后端解析 有名分组的反向解析 前段解析 后端解析 路由分发 名称空间 伪静态 虚拟环境 Django1版本和Django2 版本的区别 Django基础之路由(urls)层 无名分组与有名分组 无名分组 对于正则加括号,会将括号内匹配到的内容当做位置参数传递给后面的视图函数test(request,args) eg: url(r'^test/(\d+)/'

目录 Django的日常-2 路由层 有名分组和无名分组 反向解析 路由的分发 Django的日常-2 路由层 我们之前已经接触过路由层,只是我们可能不知道他叫这个名字,实际上在Django里面路由层指的就是urls.py这个文件. 路由的概念是什么,我们平时生活中接触最多的和路由有关的大概就是路由器了,那么路由器是干嘛的? 路由器是连接多个网络的硬件设备,在网络之间起到网关的作用,可以对不同网络的网络之间的数据包进行处理和转发. Django里面的路由层与此作用有些类似,路由即请求地址和视图函