上一回有个读者问我:回归模型与分类模型的区别在哪?有什么不同,我在这里给他回答一下 : : : : 回归问题通常是用来预测一个值,如预测房价.未来的天气情况等等,例如一个产品的实际价格为500元,通过回归分析预测值为499元,我们认为这是一个比较好的回归分析.   分类问题是用于将事物打上一个标签.分类有多个特征,一个标签  .例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗,分类通常是建立在回归之上,分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别.分类并没有逼近的概念,最终正确结果只有

https://machinelearningmastery.com/grid-search-hyperparameters-deep-learning-models-python-keras/ Overview In this post I want to show you both how you can use the scikit-learn grid search capability and give you a suite of examples that you can copy

mysql找出重复数据的方法<pre>select openid,count(openid) from info group by openid,jichushezhi_id HAVING count(openid)>1</pre>

ORACLE中如何找出大表分布在哪些数据文件中?   在ORACLE数据中,我们能否找出一个大表的段对象分布在哪些数据文件中呢? 答案是可以,我们可以用下面脚本来找出对应表的区.段分别位于哪些数据文件中 SET PAGESIZE 60; COL SEGMENT_TYPE FOR A12; COL FILE_NAME FOR A64; COL SEGMENT_NAME FOR A24; COL TABLESPACE_NAME FOR A24; COL SEGMENT_OWNER FOR A12;

第二课主要介绍第一课余下的BFPRT算法和第二课部分内容 1.BFPRT算法详解与应用 找到第K小或者第K大的数. 普通做法:先通过堆排序然后取,是n*logn的代价. // O(N*logK) public static int[] getMinKNumsByHeap(int[] arr, int k) { if (k < 1 || k > arr.length) { return arr; } int[] kHeap = new int[k];//存放第k小的数 for (int i =

题目 题目:输入n个整数,找出其中最小的K个数.例如输入4,5,1,6,2,7,3,8这8个数字,则最小的4个数字是1,2,3,4,. 解析 思路1 这一题应用堆排序算法复杂度只有O(nlog k),堆是完全二叉树的一种,最大堆就是最上面的数是最大的该方法基于二叉树或者堆来实现,首先把数组前k个数字构建一个最大堆,然后从第k+1个数字开始遍历数组,如果遍历到的元素小于堆顶的数字,那么久将换两个数字,重新构造堆,继续遍历,最后剩下的堆就是最小的k个数,时间复杂度O(nlog k). 思路2 排序

给一个链表,若其中包含环,请找出该链表的环的入口结点,否则,输出null 1.找链表倒数第k个结点,输入一个链表,输出该链表中倒数第k个结点.第一个指针走(k-1)步,到达第k个节点,两个指针同时往后移动,当第一个结点到达末尾的时候,第二个结点所在位置就是倒数第k个节点了 2.原理有点像上面的,定义两个指针,一个是快指针每次走两步,一个是慢指针每次走一步,当两个相遇的时候,假设环的长度为n个结点,慢指针走x步,快指针走2x步,2x=x+kn ;x=kn; k暂时假定为1圈 ,也就是慢指针slow

找出最大值和最小值 题目要求 输入n个数,n<=100,找到其中最小的数和最大的数 实现代码 using System; namespace _1.求最大最小 { class Program { public static int GetMax(int[] numbers) { int max = numbers[0]; for (int i = 0; i < numbers.Length; i++) { if (max < numbers[i]) { max = numbers[i];

问题: 长度为n的数组,有一个数重复出现了n/2+1次,找出这个数:   解决: 比较直接的思路是遍历每个元素,让其与剩下其他元素比较,相等一次计数器sum++,直到sum=n/2+1为止: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> int fun(int inp[],int size) { assert(inp!=NULL && size>); ,j=; ;i++){ ;

排序练习--找出前m大的数字 Time Limit: 1000ms   Memory limit: 65536K  有疑问?点这里^_^ 题目描述 给定n个数字,找出前m大的数字.   输入  多组输入,每组输入格式如下. 第一行包含两个整数n m.(n<=100000, m>0) 第二行包含n个正整数. 输出  输出前m大的数字,若m>n输出ERROR.每组输出占一行. 示例输入 2 1 4 3 4 2 1 2 898989 23 示例输出 4 898989 23 基数排序 #incl

创建树,每个字符为一个节点,对于同一位置字符相同的共用一个节点.最后找出具有公共节点的短信.例如:MessageA "hello,world"MessageB "hello,china"ROOT|/ hello,| \w c| \o h| \r i| \l n| \ d a

#include<stdio.h> int main() { ],b[]={}; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { ;i<n;i++) { scanf("%d",&a[i]); } ;i<n;i++) { ;j<n;j++) { if(a[i]==a[j]) { b[i]++; } } } ]; ;i<n;i++) { if(b[i]>m) m=b[i]; } ;i<n;i++)

#include<stdio.h> int main(void) { ],i,max; while(scanf("%d",&n)!=EOF) { ;i<n;i++) scanf("%d",&a[i]); max=; ;i<n;i++) { if(a[max]<a[i]) max=i; } printf("%d %d",a[max],max); printf("\n"); } ; }

Linux下查询进程占用的内存方法总结,假设现在有一个「php-cgi」的进程 ,进程id为「25282」. 现在想要查询该进程占用的内存大小.linux命令行下有很多的工具进行查看,现总结常见的几种方式. 查看某一进程使用的内存 通过进程的 status [root@web3_u ~]# cat /proc/25282/status Name: php-cgi State: S (sleeping) Tgid: 25282 Pid: 25282 PPid: 27187 TracerPid: 0

转载于:https://shaojun.name/2016/07/260 btrace script import static com.sun.btrace.BTraceUtils.name; import static com.sun.btrace.BTraceUtils.print; import static com.sun.btrace.BTraceUtils.println; import static com.sun.btrace.BTraceUtils.probeClass; i

总结:当子类中没有定义name属性时,在子类的无参构造方法中,父类的姓名是不能被继承的. 输出的结果是,子类无参构造方法里的属性值,也就是是属 控制台显示: 我叫:周杰伦,今年:2岁我的姓名:周杰伦,年龄是:2,课程编号:4父类的成员变量周杰伦 package com.asdf; public class RR { String name; int age; public RR(){ name="zhangsan"; age=232; }public RR(String a,int b

机器学习算法参数的网格搜索实现: //2019.08.031.scikitlearn库中调用网格搜索的方法为:Grid search,它的搜索方式比较统一简单,其对于算法批判的标准比较复杂,是一种复合交叉批判方式,不仅仅是准确率.其具体的实现方式如下(以KNN算法的三大常用超参数为例):#使用scikitlearn中的gridsearch来进行机器学习算法的超参数的最佳网格搜索方式#1-1首先使用字典的方式对KNN算法中的不同超参数组合进行定义param_grid=[{ "weights&quo

首先说交叉验证.交叉验证(Cross validation)是一种评估统计分析.机器学习算法对独立于训练数据的数据集的泛化能力(generalize), 能够避免过拟合问题.交叉验证一般要尽量满足:1)训练集的比例要足够多,一般大于一半2)训练集和测试集要均匀抽样 交叉验证主要分成以下几类: 1)Double cross-validationDouble cross-validation也称2-fold cross-validation(2-CV),作法是将数据集分成两个相等大小的子集,进行两回

在机器学习模型中,需要人工选择的参数称为超参数.比如随机森林中决策树的个数,人工神经网络模型中隐藏层层数和每层的节点个数,正则项中常数大小等等,他们都需要事先指定.超参数选择不恰当,就会出现欠拟合或者过拟合的问题.而在选择超参数的时候,有两个途径,一个是凭经验微调,另一个就是选择不同大小的参数,带入模型中,挑选表现最好的参数. 微调的一种方法是手工调制超参数,直到找到一个好的超参数组合,这么做的话会非常冗长,你也可能没有时间探索多种组合,所以可以使用Scikit-Learn的GridSearch

一步步教你轻松学支持向量机SVM算法之理论篇1 (白宁超 2018年10月22日10:03:35) 摘要:支持向量机即SVM(Support Vector Machine) ,是一种监督学习算法,属于分类的范畴.首先,支持向量机不是一种机器,而是一种机器学习算法.在数据挖掘的应用中,与无监督学习的聚类相对应和区别.广泛应用于机器学习,计算机视觉和数据挖掘当中.(本文原创,转载必须注明出处.) 目录 1 机器学习:一步步教你轻松学KNN模型算法 2 机器学习:一步步教你轻松学决策树算法 3 机器学

算法记录: 给定一个数组x,每个元素都是正整数,找出其中满足条件"求和等于y"的所有子数组.(简化问题,每个元素都不相等) x=[x1,...,xn],暴力搜索,复杂度O(2^n),不可取. 动态规划思路.构建矩阵A: A[j,i]=k,如果k!=-1,表示数组[x1,...,xk]包含求和等于j的子数组,如果k=-1,表示数组[x1,...,xi]不包含求和等于k的子数组. 最终需要返回能构成求和等于y的子数组,则先看A[y, :]行,检测是否有不等于-1的值,如果有,例如A[y,z