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发表了文章 2023-02-15
机器学习算法竞赛实战--3，数据探索
数据探索可以帮助回答以上这3点，并能够保证竞赛的最佳结果，它是一种总结，可视化和熟悉数据集中重要特征的方法。数据探索有利于我们发现数据的一些特征，数据之间的关联性有助于后续的特征构建
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发表了文章 2023-02-15
机器学习算法竞赛实战--2，问题建模
我们可以将数据理解分为两个部分，分别是数据基础层和数据描述层当然在问题建模阶段，并不需要对数据有特别深的理解，只需要做基本的分析即可在后面的数据探索阶段，再深入理解数据，从数据中发现关键信息
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发表了文章 2023-02-15
机器学习算法竞赛实战--1，初见竞赛
在时代的洪流之下，各行各业都在寻求生存之道利用先进的技术完成转型则是一个很好的办法，有些企业就开始寻求人工智能的助力开始向社会征求优秀的算法解决方案，此外，在学术领域的研究者们也渴望获得企业的场景和数据用于算法研究这就催生出了各种竞赛平台。对于有志于进军机器学习相关领域从事研究或者相关工作的初学者来说竞赛是性价比极高的一个实战选择，可以说是0门槛，任何人都可以参加。
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发表了文章 2023-02-15
数学建模三大类模型适用场景及建模方法（纯干货）
如果评价指标个数过多(一般超过9个)，利用层次分析法所得到的权重就有-定的偏差，继而组合评价模型的结果就不再可靠。可以根据评价对象的实际情况和特点，利用一定的方法，将各原始指标分层和归类，使得每易各类中的指标数少于9个。
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发表了文章 2023-02-15
数学建模国赛/美赛常见赛题类型及建模方案（纯干货）
主客观概念主要是在指标定权时来划分的。主观评价与客观评价的区别是，主观评价算法在定权时主要以判断者的主观经验为依据，而客观评价则主要基于测量数据的基本特性来综合定权
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发表了文章 2023-02-15
acm拿国奖的第三关：链表
单链表中的每个结点不仅包含值，还包含链接到下一个结点的引用字段。通过这种方式，单链表将所有结点按顺序组织起来。
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发表了文章 2023-02-15
acm拿国奖的第一关：数组和字符串
首先，集合里的元素类型不一定相同。 你可以将商品看作一个集合，也可以将整个商店看作一个集合，这个商店中有人或者其他物品也没有关系。
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发表了文章 2023-02-15
acm拿国奖的第二关：栈和队列
如上所述，队列应支持两种操作：入队和出队。入队会向队列追加一个新元素，而出队会删除第一个元素。 所以我们需要一个索引来指出起点。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第十八天（基础）
由于矩阵matrix 中每一行的元素都是升序排列的，因此我们可以对每一行都使用一次二分查找，判断 target 是否在该行中，从而判断 target 是否出现。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第十六天（基础）
数据结构刷题：第十六天（基础）
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第十五天（基础）
使用哈希表存储每个数字和该数字出现的次数。遍历数组即可得到每个数字出现的次数，并更新哈希表，最后遍历哈希表，得到只出现一次的数字。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第十四天：位运算--2
代码实现中，每枚举一位就将 n 右移一位，这样当前 n 的最低位就是我们要枚举的比特位。当 n 为 0 时即可结束循环。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第十二天：动态规划
空间复杂度：O(1)。使用滚动数组，可以只存储前两间房屋的最高总金额，而不需要存储整个数组的结果，因此空间复杂度是O(1)。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第十天：递归 / 回溯--1
时间复杂度：O(n+m)，其中 n 和 m 分别为两个链表的长度。因为每次循环迭代中，l1 和 l2 只有一个元素会被放进合并链表中， 因此 while 循环的次数不会超过两个链表的长度之和。所有其他操作的时间复杂度都是常数级别的，因此总的时间复杂度为 O(n+m)。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第九天：广度优先搜索 / 深度优先搜索--3
需要额外的 dis 数组记录每个新鲜橘子被腐烂的最短时间，大小为 O(nm)，且广度优先搜索中队列里存放的状态最多不会超过nm 个，最多需要 O(nm) 的空间，所以最后的空间复杂度为 O(nm)。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第八天：广度优先搜索 / 深度优先搜索--2
空间复杂度：O(min(m,n))，其中 m 和 n 分别是两个二叉树的节点个数。空间复杂度取决于递归调用的层数，递归调用的层数不会超过较小的二叉树的最大高度，最坏情况下，二叉树的高度等于节点数。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第十一天
我们也可以用「广度优先搜索」的方法来解决这道题目，但我们需要对其进行一些修改，此时我们广度优先搜索的队列里存放的是「当前层的所有节点」。每次拓展下一层的时候，不同于广度优先搜索的每次只从队列里拿出一个节点，我们需要将队列里的所有节点都拿出来进行拓展，这样能保证每次拓展完的时候队列里存放的是当前层的所有节点，即我们是一层一层地进行拓展，最后我们用一个变量 ans 来维护拓展的次数，该二叉树的最大深度即为 ans。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第七天：广度优先搜索 / 深度优先搜索--1
我们把方法二中的栈改为队列，每次从队首取出土地，并将接下来想要遍历的土地放在队尾，就实现了广度优先搜索算法。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第七天
具体地，我们可以使用哈希表来存储所有已经访问过的节点。每次我们到达一个节点，如果该节点已经存在于哈希表中，则说明该链表是环形链表，否则就将该节点加入哈希表中。重复这一过程，直到我们遍历完整个链表即可。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第六天
在第一次遍历时，我们使用哈希映射统计出字符串中每个字符出现的次数。在第二次遍历时，我们只要遍历到了一个只出现一次的字符，那么就返回它的索引，否则在遍历结束后返回 −1。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第五天：双指针--4
链表的缺点在于不能通过下标访问对应的元素。因此我们可以考虑对链表进行遍历，同时将遍历到的元素依次放入数组A中。如果我们遍历到了N个素，那么链表以及数组的长度也为N,对应的中间节点即为A[N/2] 。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第四天
数据结构刷题：第四天
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题：第三天
由于同一个数字在两个数组中都可能出现多次，因此需要用哈希表存储每个数字出现的次数。对于一个数字，其在交集中出现的次数等于该数字在两个数组中出现次数的最小值。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第二天：双指针--1
空间复杂度: O(logn)。 除了存储答案的数组以外，我们需要O(log n)的栈空间进行排序。
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发表了文章 2023-02-15
算法刷题第一天：二分查找
二分查找是计算机科学中最基本、最有用的算法之一。 它描述了在有序集合中搜索特定值的过程。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构刷题篇：第一天
在对数字从小到大排序之后，数组的重复元素一定出现在相邻位置中。因此，我们可以扫描已排序的数组，每次判断相邻的两个元素是否相等，如果相等则说明存在重复的元素。
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发表了文章 2023-02-15
攻克数据结构和算法——第五天：查找
查找过程中，往往是依据数据元素的某个数据项进行查找，这个数据项通常是数据的关键字。关键字:是数据元素中某个数据项的值，用以标识一个数据元素。
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发表了文章 2023-02-15
入坑机器学习：六，逻辑回归
在分类问题中，你要预测的变量 𝑦 是离散的值，我们将学习一种叫做逻辑回归 (Logistic Regression ) 的算法，这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。
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发表了文章 2023-02-15
入坑机器学习：五，多变量线性回归
我们开始随机选择一系列的参数值，计算所有的预测结果后，再给所有的参数一个新的值，如此循环直到收敛。
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发表了文章 2023-02-15
入坑机器学习：四，单变量线性回归
各类回归模型，例如线性回归、广义线性模型（Generalized Linear Model, GLM）和人工神经网络（Artificial Neural Network, ANN）通过最小化L2或L1损失对其参数进行估计。L2损失和L1损失的不同在于，L2损失通过平方计算放大了估计值和真实值的距离，因此对偏离观测值的输出给予很大的惩罚。此外，L2损失是平滑函数，在求解其优化问题时有利于误差梯度的计算；L1损失对估计值和真实值之差取绝对值，对偏离真实值的输出不敏感，因此在观测中存在异常值时有利于保持模型稳定。
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发表了文章 2023-02-15
学习MySQL的第三天：函数（基础篇）
由于业务需求变更，企业员工的工号,统一为5位数，目前不足5位数的全部在前面补0。比如: 1号 员工的工号应该为00001。
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发表了文章 2023-02-15
学习MySQL的第二天：SQL（基础篇）
学习MySQL的第二天：SQL（基础篇）
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发表了文章 2023-02-15
入坑机器学习：三，非监督学习
不同于监督学习的数据的样子，即无监督学习中没有任何的标签或者是有相同的标签或者就是没标签。所以我们已知数据集，却不知如何处理，也未告知每个数据点是什么。别的都不知道，就是一个数据集。你能从数据中找到某种结构吗？针对数据集，无监督学习就能判断出数据有两个不同的聚集簇。这是一个，那是另一个，二者不同。是的，无监督学习算法可能会把这些数据分成两个不同的簇。所以叫做聚类算法。
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发表了文章 2023-02-15
入坑机器学习：二，监督学习
第三个问题是输入空间的维数。如果输入特征向量具有非常高的维数，学习问题是很困难的，即使真函数仅依赖于一个小数目的那些特征。这是因为许多“额外”的尺寸可混淆的学习算法，并使其具有高方差。因此，高的输入维数通常需要调整分类器具有低方差和高偏置。在实践中，如果工程师能够从输入数据手动删除不相关的特征，这是有可能改善该学习功能的准确性。此外，还有许多算法的特征选择，设法确定相关特征，并丢弃不相关的。这是维数降低，其目的是将输入数据映射到较低维空间中运行的监督学习算法之前的更一般的策略的一个实例。
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发表了文章 2023-02-15
入坑机器学习：一，绪论
在入坑之前，需要大家有一定的数学基础，高数，线代，概率论，个人认为概率论更加重要，也更加难。我之前也有出过相关的文章。
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发表了文章 2023-02-15
数据结构成神篇4：树（下）
迭代函数：由于非递归函数的执行效率高，可将“尾递归” 函数改为迭代函数
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发表了文章 2023-02-15
攻克数据结构和算法——第六天：排序
若关键字是主关键字(关键字值不重复)，这无论采用何种排序方法，排出的结果都是唯一的;若关键字是次关键字(关键字值可以重复)，则排出的结果可能不唯一。
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发表了文章 2023-02-15
攻克数据结构和算法——第四天：字典
字典有顺序存储，链式存储和散列表示三种存储方式，其中，链式存储又有跳跃链表和树形结构两种方式存储。
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发表了文章 2023-02-15
攻克数据结构和算法——第三天：串
一般来说，计算机硬件结构反映处理数值计算需要，而计算机上非数值处理的对象，大多就是字符串数据
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发表了文章 2023-02-15
攻克数据结构和算法——第二天：线性表
问题:已知线性表L a和L b中元素分别按非递减顺序排列，现要求将它们合并成一个新的线性表Lc， 并使得Lc中元素也按照非递减顺序排列。
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发表了文章 2023-02-15
攻克数据结构和算法——第一天：绪论
攻克数据结构和算法——第一天：绪论
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发表了文章 2023-02-15
轻轻松松学会Python入门十：程序设计方法学
轻轻松松学会Python入门十：程序设计方法学
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发表了文章 2023-02-15
轻轻松松学会Python入门九：文件和数据格式化
轻轻松松学会Python入门九：文件和数据格式化
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发表了文章 2023-02-15
轻轻松松学会Python入门八：组合数据类型
轻轻松松学会Python入门八：组合数据类型
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发表了文章 2023-02-15
Python实用技术二：数据分析和可视化
Python实用技术二：数据分析和可视化
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发表了文章 2023-02-15
Python实用技术一：正则表达式
用以表示“此处必须出现一个某某范围内的字符”，或者“此处必须出现一一个字符，但不可以是某某范围内的字符” ，但不可以十某某范围内的字符。
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发表了文章 2023-02-15
机器学习数学基础十一：方差分析
分析四个行业之间的服务质量是否有显著差异，也就是要判断“行业”对“投诉次数”是否有显著影响。如果它们的均值相等，就意味着“行业”对投诉次数是没有影响的，即它们之间的服务质量没有显著差异;如果均值不全相等，则意味着“行业”对投诉次数是有影响的，它们之间的服务质量有显著差异
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发表了文章 2023-02-15
轻轻松松学会Python入门七：函数和代码复用
函数定义时可以设计 可变数量参数，既不确定参数总数量。
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发表了文章 2023-02-15
轻轻松松学会Python入门六：程序控制结构
从遍历结构中逐一提取元素，放在循环变量中。然后再对循环变量进行操作。
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发表了文章 2023-02-15
轻轻松松学会Python入门五：基本数据类型
整数类型理论上的取值范围是（负无穷，正无穷），实际上的取值范围受限于运行Python程序的计算机内存大小。除极大数的运算外，一般认为整数类型没有范围限制。
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发表了文章
2023-02-15
机器学习算法竞赛实战--3，数据探索
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2023-02-15
机器学习算法竞赛实战--2，问题建模
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2023-02-15
机器学习算法竞赛实战--1，初见竞赛
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2023-02-15
数学建模三大类模型适用场景及建模方法（纯干货）
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2023-02-15
数学建模国赛/美赛常见赛题类型及建模方案（纯干货）
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2023-02-15
acm拿国奖的第三关：链表
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2023-02-15
acm拿国奖的第一关：数组和字符串
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2023-02-15
acm拿国奖的第二关：栈和队列
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2023-02-15
数据结构刷题：第十八天（基础）
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2023-02-15
数据结构刷题：第十七天（基础）
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2023-02-15
数据结构刷题：第十六天（基础）
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2023-02-15
数据结构刷题：第十五天（基础）
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2023-02-15
算法刷题第十四天：位运算--2
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2023-02-15
算法刷题第十三天：位运算--1
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2023-02-15
算法刷题第十二天：动态规划
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2023-02-15
算法刷题第十一天：递归 / 回溯--2
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2023-02-15
算法刷题第十天：递归 / 回溯--1
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2023-02-15
算法刷题第九天：广度优先搜索 / 深度优先搜索--3
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2023-02-15
算法刷题第八天：广度优先搜索 / 深度优先搜索--2
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2023-02-15
数据结构刷题：第十四天
