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Codeforces Round #605 (Div. 3) E. Nearest Opposite Parity
题目链接:https://codeforces.ml/contest/1272/problem/E 题意:给定数组 a1 a2 an 每个数可以从当前的i 跳到i+a[i] 或者i-a[i] (不能越界) 问每个数最少跳多少次能跳到一个奇偶性与当前的a[i]不同的位置上 思路: 刚开始的想法是记忆化 ...
分类:其他好文   时间:2020-07-05 18:56:36    阅读次数:48
[ML L4] Decision Tress
Decision trees can handle none linear speratable dataset, in the picture, there is none separable dataset When we use dscision tree, we ask multi line ...
分类:其他好文   时间:2020-07-03 23:28:51    阅读次数:73
基于pySpark得地震数据处理与分析
项目来源厦门大学林子雨老师得Spark学习项目中,里面为部分项目代码和实验截图 读取文件 from pyspark import SparkConf, SparkContext from pyspark.sql import SparkSession from pyspark.ml.feature ...
分类:其他好文   时间:2020-07-03 19:04:21    阅读次数:89
[ML] Tensorflow2 保存完整模型以及使用 HDF5
将模型保存为完整的 HDF5 文件,后面可以直接加载使用: # © cnblogs.com/farwish import tenforflow as tf model = tf.keras.models.xxxxx model.compile(xxx) model.fit(xxx) import t ...
分类:其他好文   时间:2020-07-03 12:28:49    阅读次数:189
Python_ML_19_隐马尔科夫模型
总结: 1. HMM的概念: {Z}是状态序列的随机变量,{x}是观测序列的随机变量,他们是随机变量。 Q是状态集合,即气压集合(L,M,H),V是观测集合,即天气集合(S,C,W,R) I是状态序列,即气压序列(M,M,H,H,LL....),随机的但相互关联;A为转移矩阵:aij=P(it+1= ...
分类:编程语言   时间:2020-07-02 00:11:14    阅读次数:82
[ML]交替方向乘子法(ADMM)简明梳理
交替方向乘子法(ADMM)简明梳理 本文对ADMM所涉及的一些数学知识进行简单的讲解, 并在最后汇总, 写出ADMM的基本形式. 本文对推导过程酌情省略. 拉格朗日乘子法 给定二元函数$z=f(x,y)\(和约束条件\)\psi(x,y)=0$, 求二元函数$z=f(x,y)$在约束条件下的极值点. ...
分类:其他好文   时间:2020-07-01 22:17:13    阅读次数:96
Sequence Model-week2编程题1(词向量的运算)
词向量运算(Operations on word vectors) 因为词嵌入的训练是非常耗资源的,所以ML从业职 都是 选择加载训练好 的 词嵌入数据集。 任务: 导入 预训练词向量,使用余弦相似性(cosine similarity)计算相似度 使用词嵌入来解决 “Man is to Woman ...
分类:其他好文   时间:2020-06-30 00:16:02    阅读次数:71
Batch_mini-Batch_SGD_BGD
Batch_mini-Batch_SGD_BGD Overview for Understanding of SGD 严格来说,有SGD、mini-Batch-GD、BGD,在相对比较早的材料中是这样划分的,SGD一次更新用到1个样本,BGD一次更新用到所有样本(如吴恩达的ML课程),mini-Ba ...
分类:其他好文   时间:2020-06-29 15:22:24    阅读次数:71
(2020.6.28)可解释机器学习初探
参考资料:https://www.youtube.com/watch?v=lnjrn3bF9lA&list=PLJV_el3uVTsOK_ZK5L0Iv_EQoL1JefRL4&index=18 我觉得可解释ML我很感兴趣,最近就研究这个了。 可解释并不是为了打开黑盒,因为人也是黑盒,可解释是为了让 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-29 00:10:00    阅读次数:68
[ML] 机器学习简介
监督学习(Supervised Learning) 添加标签,手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习(Semi-supervised Learning) 非监督学习(Unsupervised Learning) 通过有标签或没标签的数据集,让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习(St ...
分类:其他好文   时间:2020-06-26 18:40:25    阅读次数:55
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