解题思路： 本题只有三种括号，所以采用unordered_map（底层hash算法，不需要进行排序）来存储，注意采用右侧括号作为key值存储。还要优先判断字符串长度问题来提前返回，加快运行速度 class Solution { public: bool isValid(string s) { int n = s.size(); if (n
解题思路： 本题要求仅仅需要返回最长的回文串长度即可，所以里面的顺序问题不需要考虑。从题目中可以发现，当某一个字母是偶数个数的时候一定可以作为最长回文串中的元素，但当某一个元素是奇数个数的时候，其中偶数个一定可以作为最长回文串中的元素，而且可以选择任意一个奇数个的
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK5】 前言1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、代码实践5、总结6、练习 前言 异常检测TASK5主要内容： 学习高位数据的异常检测方法 了解集成方法的思想理解feature bagging原理掌握孤立森林算法 内容来自datawhal
文章目录 一、概念二、基于距离的度量1.基于单元的方法2.基于索引的方法 三、基于密度的度量1. k-距离（k-distance(p)）2. k-邻域（k-distance neighborhood）3. 可达距离（reachability distance）4. 局部可达密度（local reachability density）5. 局部异常因子 一、概念 专注于有价
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK4】 前言一、基于距离的度量1.1 基于单元的方法1.2 基于索引的方法 二、基于密度的度量2.1 k-距离（k-distance(p)）：2.2 k-邻域（k-distance neighborhood）：2.3 可达距离（reachability distance）：2.4 局部可达密度（local reachability densi
Task01：异常检测介绍 文章目录 Task01：异常检测介绍0 写在前面1 异常检测的概念2 异常检测任务的分类2.1 有监督异常检测2.2 无监督异常检测 3 常见的异常检测算法3.1 问题定义3.2 异常检测算法综述 4 异常检测的实际应用4.1 欺诈行为检测（Fraud Detection）4.2 网络入侵检测（Net
20210508打卡 每日一题题目解题思路 相关算法链表双指针 致谢 每日一题 题目 地址： https://leetcode-cn.com/problems/lian-biao-zhong-dao-shu-di-kge-jie-dian-lcof/ 解题思路 首先回顾链表的特点。链表只能顺序地从前往后遍历，无法直接取到最后几个节点，并且如果想知道
Stacking集成算法 1 Blending集成学习算法1.1 算法流程1.2 代码实例 2 Stacking集成算法2.1 算法流程2.2 代码实例 Stacking集成算法可以理解为一个两层的集成，第一层含有多个基础分类器，把预测的结果(元特征)提供给第二层， 而第二层的分类器通常是逻辑回归，他把一层分类器
目 录 前向分布算法（1）加法模型（2）前向分步算法（3）前向分步算法与Adaboost的关系 梯度提升决策树GBDT（1）基于残差学习的提升树算法 （2）梯度提升决策树算法(GBDT) 前向分布算法 Adaboost每次学习单一分类器以及单一分类器的权重。 抽象出Adaboost算法的整体框架逻辑，构建集成学习的一
Detail 零基础入门数据挖掘 (心跳信号分类) 学习反馈TASK1 使用语言：python Tas1 – Task5 Task2 特征工程分析 目标：数据处理操作内容：异常处理、特征归一化/标准化、数据分桶、缺失值处理、特征构造、特征筛选、降维 1.学习了本次介绍的关于异常值处理的代码包装模块，感觉大佬
Datawhale 零基础入门数据挖掘-Task3 特征工程 三、 特征工程目标 赛题：零基础入门数据挖掘 - 二手车交易价格预测 3.1 特征工程目标 对于特征进行进一步分析，并对于数据进行处理 完成对于特征工程的分析 3.2 内容介绍 常见的特征工程包括： 异常处理： 通过箱线图（或 3-Sigma
天天向上小队-天天，task2，EDA学习笔记 目录 数据处理总结数据探索性分析数据分布可视化name：汽车交易名称，已脱敏model：车型编码，已脱敏brand：汽车品牌，已脱敏bodyType：车身类型fuelType:燃油类型gearbox:变速箱power：发动机功率kilometers：汽车已行驶公里数notRepairedDamage:汽车有
Docker數據管理 這篇主要將docker data的概念釐清與介紹如何在 Docker 內部以及容器之間管理數據；在容器中管理數據主要有兩種方式：數據卷（Volumes）、掛載主機目錄 (Bind mounts) 鏡像來源 1 [root@docker01 ~]# docker pull registry.cn-beijing.aliyuncs.com/google_registry/n
Datawhale集成学习Task7-投票法 投票法的原理分析 这里以分类问题为例解释投票法的工作机理，假设我们有m个不同的分类器 { C 1 ,
机器学习模型评估与超参数调优详解 文章目录 机器学习模型评估与超参数调优详解1. 用管道简化工作流方式1：make_pipline方式2：Pipeline两种方式的区别 2.使用k折交叉验证评估模型性能3. 使用学习和验证曲线调试算法4.通过网格搜索进行超参数调优SVM、SVC、SVR三者的区别 5.
来吧鸢尾花～ 选择度量模型性能的指标 真阳性TP:预测值和真实值都为正例;真阴性TN:预测值与真实值都为正例;假阳性FP:预测值为正，实际值为负;假阴性FN:预测值为负，实际值为正; 分类模型的指标 准确率 分类正确的样本数占总样本的比例 A
使用sklearn构建完整的分类项目 1 . 收集数据集并选择合适的特征：在数据集上我们使用我们比较熟悉的IRIS鸢尾花数据集。 import pandas as pd from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target feature = iris.feature_names data =
目录 （5）对超参数进行调优网格搜索随机搜索实例 （5）对超参数进行调优 参数与超参数 模型参数是模型内部分配置变量，根据数据进行估计模型超参数是模型外部的配置，其值无法从数据中估计。 常用的调参方法有以下两种： 网格搜索 思想：把所有超参数选择列出来做排列组合 class sklea
模型评估与超参数调优 参数与超参数 模型参数是模型内部的配置变量，其值可以根据数据进行估计。 - 进行预测时需要参数。 - 它参数定义了可使用的模型。 - 参数是从数据估计或获悉的。 - 参数通常不由编程者手动设置。 - 参数通常被保存为学习模型的一部分。 - 参数是机器学习
深度推荐模型 开源内容：https://github.com/datawhalechina/team-learning-rs/tree/master/DeepRecommendationModel 基本信息 贡献人员：罗如意、吴忠强、田雨，宁彦吉， 何世福、徐何军、赖敏材、刘纪川学习周期：13天学习形式：理论+实践；完成学习打卡人群定位：了解机器学习基础， 了解推
文章目录 语义分割模型发展一、FCN1.FCN主要特点2.反卷积(Deconvolutional)3.跳跃结构 二.SegNet三.Unet三.其他 语义分割模型发展 语义分割网络模型的发展：FCN 、SegNet、Unet、DeepLab、RefineNet、PSPNet、GAN 语义分割。本文主要以FCN 为重点进行分析 一、FCN FCN(F
1.数组中的第k个最大元素https://leetcode-cn.com/problems/kth-largest-element-in-an-array/ 2.存在重复元素https://leetcode-cn.com/problems/contains-duplicate/ 3.二叉搜索树中第k小的元素https://leetcode-cn.com/problems/kth-smallest-element-in-a-b
1.相交链表https://leetcode-cn.com/problems/intersection-of-two-linked-lists/ 看到这个题目没有理解示例1到底是什么意思，为什么都有1但相交的起始节点不是1那个点 后来知道了是要节点本身相等（不仅包括值还包括地址）。 看到官方的双指针法解答，感觉十分巧妙，长度分别为m和n
异常检测——高维数据异常检测主要内容包括：Feature Bagging孤立森林 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距离的计算，聚类都带来了难题。
任务 论文代码统计，统计所有论文出现代码的相关统计；使用正则表达式统计代码连接、页数和图表数据。 数据处理步骤 确定数据出现的位置；使用正则表达式完成匹配；完成相关的统计。 正则表达式 具体代码 # 导入所需的package import seaborn as sns #用于画图 from bs4 import B
