决策树算法 1. 决策树算法简介2. 决策树分类原理3. cart剪枝3.1 为什么要剪枝?3.2 常用的减枝方法3.2.1 预剪枝3.2.2 后剪枝 3.3 小结 4. 特征工程-特征提取5. 决策树算法API6. 案例：泰坦尼克号乘客生存预测7. 回归决策树 1. 决策树算法简介 决策树思想的来源非常朴素，程序
数字 n 代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且 有效的 括号组合。 示例 1： 输入：n = 3 输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"] 示例 2： 输入：n = 1 输出：["()"] 题目是括号生成，也就是最终用一个数据结构保存所有可能的有效字符串。每一个字符串
By i207M DFS(图) 深度优先遍历图的方法是，从图中某顶点v出发： 访问顶点v； 依次从v的未被访问的邻接点出发，对图进行深度优先遍历，直至图中和v有路径相 通的顶点都被访问； 若此时图中尚有顶点未被访问，则从一个未被访问的顶点出发，重新进行深度优先 遍历，直到图中所有顶点均被访问过
原题：http://bailian.openjudge.cn/practice/1190/ 描述 7月17日是Mr.W的生日，ACM-THU为此要制作一个体积为Nπ的M层生日蛋糕，每层都是一个圆柱体。设从下往上数第i(1 <= i <= M)层蛋糕是半径为Ri, 高度为Hi的圆柱。当i < M时，要求Ri > Ri+1且Hi > Hi+1。由于要在蛋糕上抹奶油，为尽可能
Question 814-binary tree pruning 解题思路 利用后序遍历，自上而下地执行修建操作： 如果当前节点为叶子节点（没有子节点），那么判断它的值是否为 0，如果是，将其修剪掉，如果不是，留着它。 如当前节点非叶子节点，那么留着它。 代码 class Solution { public TreeNode pruneTree(TreeNode
两路快排（） 三路快排（75、88、215） 双指针（283、27、26、80、1、19、61、143、234） 快慢指针（） 对撞指针（167、125、344、345、11、1） 滑动窗口（209、3、438、76、219、217、220） 查找（349、350、242、202、290、205、451、15、18、16、454、1、49、447、149） 链表（206、92、83、86、
本质 暴力搜索、枚举 使用场景 1.组合问题:N个数里面按一定规律找出k个数的组合 2.排列问题:N个数按一定规则全排序，有几种排列方式 3.切割问题:一个字符串按一定规则有几种切割方式 4.子集问题:一个N个数的集合里有多少符合条件的子集 5.棋盘问题:N皇后,解数独等等 要点 回溯算法
最近看到个两年前的AI案例，使用博弈树搜索算法实现AI下五子棋，什么是博弈树搜索呢？博弈就是相互采取最优策略斗争的意思。比如说下五子棋，你下一步，我下一步，这就是相互博弈。假设棋盘的大小是10*10,那就是100个点可以下， 那么第一步可选择的可能就是100， 假设是下在了A点， 那么第二步就
1.冒泡排序 2.二叉树 3.回溯法 求幂集、四皇后（剪枝） 4.折半查找 分治法 5.阶乘指数 6.fibonacci数列 7.全排列 8.整数划分 9.hanoi 10.快速排序 11.找到第k小 动态规划 12.矩阵连乘 13.最长公共子序列 14.贪心算法 15.回朔法
传送门 文章目录 题意：思路： 题意： 思路： 比较套路的题，首先也有个明显的状态 f [ p o s ]
来源:字节跳动白泉的分享 作者:大数据技术与架构整理 点击右侧关注，大数据开发领域最强公众号！ 点击右侧关注，暴走大数据！ By 大数据技术与架构 场景描述： 面对大量复杂的数据分析
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再谈回溯法 当当当，我又来了，这次又是临时工~ 众所周知，我们老板最近很忙， 这也就是拉我来当临时工的原因啦。 嗯，习惯了老板文章的老观众可能会觉得我的内容比较简单， 请不要介意，我会努力学习做出更优秀的内容的。。。 还是继续邀请新手一起来学习算法， 这次讲的是老板在两年前写
今天学习奇偶剪枝技巧（DFS） HDOJ P1010 Tempter of the Bone 题目大意与思考： 这题说在这个地图中，给你个时间 t ，出口的大门会每隔 t 秒钟打开一次，问你能不能从这个地图中离开。而且这个地图中的位置经过了一次就不能经过第二次。 算法分析： 单纯的算法来看，这题是一道典型的搜索问题
作者：张松 论文链接：https://arxiv.org/abs/1708.06519 代码：https://github.com/liuzhuang13/slimming 概述： 此方法基于channel-wise，提出将L1正则化施加到BN层的缩放因子上，L1正则化推动BN层的趋向于零，这使得能够鉴别出不重要的通道或者神经元，因为每一个都和一个特定的CNN卷积通
关于机器学习和深度学习的关系。 1，比如剪枝，autoML，TVM等内在联系是什么？图优化，AI的编译优化？ 2，实际上是采用自动化搜索参数空间，进行机器学习的一个方法。 3， 这样搜索出的模型或者参数，比人工调参调出来的效果会好？ 后面会花费点时间专门研究一下这个方面。 网络剪枝中的AutoML方法
生日蛋糕 题目链接http://poj.org/problem?id=1190 Time Limit: 1000MS Memory Limit: 10000K Description 7月17日是Mr.W的生日，ACM-THU为此要制作一个体积为Nπ的M层生日蛋糕，每层都是一个圆柱体。 设从下往上数第i(1 <= i <= M)层蛋糕是半径为Ri, 高度为Hi的圆柱。当i < M时，要
Tempter of the Bone 题目链接http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=1010 Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 157407 Accepted Submission(s): 41882 Problem Description The doggie found a bon
1 << (i - 1) // 左移 i - 1 位. 1 << (i - 1) | state // 加入集合中第 i 个元素. 1 << (i - 1) & state // 判断集合中第 i 个元素是否包含在此子集中. LeetCode 464 我能赢吗 class Solution { public: bool memo_dfs(int maxChoosableInteger, int desiredTotal, vector
来源：https://blog.csdn.net/huahuaxiaoshao/article/details/86183738 1.CART简介 分类与回归树（classification and regression tree，CART）模型由Breiman等人在1984年提出，是应用广泛的决策树学习方法。CART同样由特征选择而、树的生成及剪枝组成，既可以用于分类也可以用于回归
AcWing 165. 小猫爬山 翰翰和达达饲养了 N 只小猫，这天，小猫们要去爬山。 经历了千辛万苦，小猫们终于爬上了山顶，但是疲倦的它们再也不想徒步走下山了（呜咕>_<）。 翰翰和达达只好花钱让它们坐索道下山。 索道上的缆车最大承重量为 W，而 N 只小猫的重量分别是 C1、C2……CN。 当然，每
深度神经网络在人工智能的应用中，包括语音识别、计算机视觉、自然语言处理等各方面，在取得巨大成功的同时，这些深度神经网络需要巨大的计算开销和内存开销，严重阻碍了资源受限下的使用。本章总结了模型压缩、加速原理和方法，以及在移动端如何部署。 模型压缩是对已经训练好的深
2.1.决策树和随机森林 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干，故称决策树。决策树是
点击下载——深度学习模型部署与剪枝优化实例提取码: euxe深度学习模型部署与剪枝优化实例课程旨在帮助同学们快速掌握模型部署与优化方法。主要包括两大核心模块：1.基于深度学习框架PyTorch与Tensorflow2版本演示模型部署方法，使用docker工具简化环境配置与迁移问题；2.详解经典剪枝与
某市政府非常关注民生，最近对民生问题作了调研，提出了最近要解决的n个民生问题，政府的专家顾问组有w人，每一个专家都有自己的特长，政府知道每专家能解决哪些问题,现在政府想知道至少请多少位专家,才能把所有的问题都解决? 解 DFS+优化。 如果一个专家可以解决的任务，某一个专家全
