GBDTXgboostpyspark实现GBDT树模型baggingBoosting大多数的Boosting方法都是通过改变训练数据集的概率分布(训练数据不同样本的权值)，针对不同概率分布的数据调用弱分类算法学习一系列的弱分类器

一，有效的数独1.题意请你判断一个9x9的数独是否有效。只需要根据以下规则，验证已经填入的数字是否有效即可。数字1-9在每一行只能出现一次。数字1-9在每一列只能出现一次。数字1-9在每一个以粗实线分隔的3x3宫内只能出现一次。（请参考示例图）注意：一个有效的数独（部分已被填充）不一定是可解的。只需要根据以上规则，验证已经填入的数字是否有效即可。空白格用'.'表示。2.解释有效的数独这道题的其实是

目录树模型如何切分特征即选择节点（决策树中最关键的部分）衡量标准-熵决策树算法决策树剪枝策略树模型决策树：从根节点开始一步步走到叶子节点（决策过程）所有的数据最终都会落到叶子节点，既可以做分类也可以做回归如何切分特征即选择节点（决策树中最关键的部分）问题：根节点的选择应该用哪个特征呢？如何切分呢？根节点像一个老大一样能更好的切分数据（即分类效果更好），根节点下面的节点就相当于二当家。目标：通过一种

frommathimportlogimportoperatordefcreateDataSet():dataSet=[[0,0,0,0,'no'],[0,0,0,1,'no'],[0,1,0,1,'yes'],[0,1,1,0,'yes'],[0,0,0,0,'no'],[1,0,0,0,'no'],[1,0,0,1,'no'],[1,1,1,1,'yes'],[1,0,1,2,'yes'],[1

目录决策树中的正则化Ensemblelearning（集成算法）决策树中的正则化DecisionTreeClassifier类还有一些其他参数类似的限制了决策书的形状：min_samples_split：节点在分割之前必须具有的最小样本数min_samples_leaf：叶子节点必须具有的最小样本数max_leaf_nodes：叶子节点的最大数量max_features：在每个节点处评估用于拆分的

用法//引入头文件#include//auto_ptr变量名(new类型)//例如：auto_ptrstr(newstring(“啊哈哈哈，呵呵呵！”))

文章目录前言复习冒泡排序时遇到的问题快速排序前言（1）在本章的学习此前，需要复习前一章的内容，动手敲一遍解题。上一章讲的是冒泡排序算法，我在回顾的时候重新敲了一遍重新，就发了一些问题，改Bug改了一个下午，虽然时间有点久，毕竟是刚开始学，但是我也更深刻的理解了冒泡排序的算法原理，也对它有了更深的研究，也明白了学算法一定要把算法的原理学透，同时自己也要思考这个算法还有没有其他方法可以实现。（2）上一

前言在本章的学习此前，需要复习前三章的内容，每个算法都动手敲一遍解题。宁愿学慢一点，也要对每个算法掌握基本的理解！前面我们学习了简化版桶排序、冒泡排序和快速排序三种算法，今天我们来实践一下前面的三种算法。本章的学习目标：（1）回顾三个算法的基本原理，能够熟悉运用三个算法解决问题（2）用三种不同算法解决同一个问题题目（1）输入有2行，第1行为一个正整数，表示有n个同学参与调查（nintbook[10

738.单调递增的数字力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台知识点：贪心状态：看答案思路：用to_string转成字符串，从右往左判断当前位置i与左边的i-1是不是升序，如果不是，记录当前位置index=i，str[i-1]--，说明借位了；因为升序，在该位置之后的只能大于等于9最后再stoi换回intclassSolution{public:vectorres;intmonot

大家都知道，数据结构和算法一直是学习编程和求职路上的一个大的拦路虎，而且不管是大厂还是小厂，在笔试和面试时都是在重点考察数据结构+算法题。这篇文章就把自己当时在学习数据结构和算法路上私藏的一些比较好用的神器工具网站和资源做一波梳理和总结，相信看完一定会有你喜欢的！话不多说，上菜！DataStructureVisualization我们都知道数据结构和算法一个比较难以掌握的原因就是很难形象地在脑海中

睡了整整一天打了好多局游戏，连一点书都没看今天晚上有大佬的新综艺，可是只能等到明天再看哪天等我闲了专门写一篇关于我爱豆的日记还有两天，就能看到胜利的曙光了啦啦啦等会到家要做好多的事情想学习，想去锻炼，想练出马甲线哈哈哈人生圆满了就

啊哈，啪啪推翻我前一段的话。电影的情节布置很有趣味，插叙，倒叙，如果有一个不小心可能你就疑惑了这个情节的产生了。所以带点揭疑的味道看得还是蛮带劲的。其

凌潇肃演的渣男洪世贤（本色出演啊哈哈）林品如艾莉（后名Jennifer珍妮弗）林品如爸妈收养的孩子，跟林奕徳像夫妻一样生活了十年，后去法国巴黎学习5年。

啊哈~原来如此，我惊喜的说。然后，她就趴在我胸口各种

谢谢何小姐的熊王先生送的包包金小姐的暖手宝大少爷的灯严美女的手镯亲爱的祝自己生日快乐啊哈哈本命年过完啦接下来希望以后的生活自己能够去掌握做好的生活不过是两三知己一个爱人很庆幸这些我都有

反转字符串中的单词III1.题目2.解题思路3.注意事项4.代码实现5.验证代码6.其它解法（来自力扣）1️⃣使用额外空间2️⃣借助StringBulider四、结语一、前言盲目刷题只会让自己心态爆炸，所以本期14天算法学习计划

双指针一、前言二、知识点三、LeetCode283.移动零1.题目2.解题示意图3.解题思路4.代码实现5.验证代码6.其它解法（来自力扣网）四、结语一、前言盲目刷题只会让自己心态爆炸，所以本期14天算法学习计划

题目2.解题思路（含图）3.注意事项4.代码实现5.验证代码6.时间复杂度和空间复杂度7.其它解法1️⃣二分查找2️⃣暴力求解（我的第一次尝试）四、结语一、前言盲目刷题只会让自己心态爆炸，所以本期14天算法学习计划

Day02——双指针一、前言二、知识点三、LeetCode189.轮转数组1.题目2.解题示意图3.解题思路4.代码实现5.验证代码6.注意点四、结语一、前言盲目刷题只会让自己心态爆炸，所以本期14天算法学习计划

预备备：docker使用的是17.05.0-ce及以上的版本，之前用的13.XX的版本没有--mount这样的命令0）下载安装tensorflow#官网上抄的，啊哈哈dockerpulltensorflow

快速排序快速排序关键在于确定一个中间值，使得小于这个中间值的数在左边，大于这个中间值的数在右边。那么中间值该如何确定呢？有以下几种做法首元素，也就是arr[l]尾元素，也就是arr[r]中间元素，也就是arr[(l+r)>>1]这里是位运算，等价于arr[(l+r)/2^1]中间的一个随机元素voidQsort(intarr[],intl,intr){if(l>=r)return;intbegin

emmm....有一段时间没写过了，嘻嘻，感觉写篇小文章挺费脑子的，啊哈哈哈哈，不想写流水账，但是又写不出有啥内涵的文章，离开了范文之后的我，再也没有华丽的句子了，怪可惜的！

1.算法从这部分开始，我们来讲解机器学习中最实用，效率高且效果好的决策器集成类的算法。RF、GBR、Adboost是三个最经典的集成类算法，所谓集成类算法，就是集成了一些弱学习器的结果，综合输出一个更为可靠的结果。举个例子来说，如果有一位不知道从哪里来的天气学家突然告诉你，马上就要洪水海啸，世界末日了，你在相信这位科学家的言论之前，肯定会先考量一下他是个疯子的可能性有多大。但假如这时候世界各国都出

突然让我联想到田忌赛马，啊哈哈哈哈哈哈哈～不过确实任何事物没有对错，所有的规则都是人制定的，打破规则的也是人！

1.明确增长战略创造并让更多的用户体验到啊哈时刻，是增长的第一步。下一步是明确增长战略。增长杠杆是什么是否能帮助你取得理想的结果能否做到这一点决定

123.买卖股票的最佳时机III123.BestTimetoBuyandSellStockIII(英文力扣连接)知识点：动规状态：看思路ok思路：跟之前股票思路一样，多定义几个状态，此题要买两次，所以算上不操作一共有五个状态；重要是在第一天如何初始化：dp[i][0]不操作，1持有一次，2卖一次不持有，3持有2次，4卖二次不持有；dp[0][0]=0;//不操作为0dp[0][1]=-prices

309.最佳买卖股票时机含冷冻期309.BestTimetoBuyandSellStockwithCooldown(英文力扣连接)知识点：动规状态：看思路ok思路：四个状态需要想，持有/不持有且过了冷却期/当天卖/正处于冷却期；具体看注释classSolution{public:intmaxProfit(vector&prices){vector>dp(prices.size(),vector(4

300.最长递增子序列300.LongestIncreasingSubsequence(英文力扣连接)知识点：动规状态：不会思路：dp为取到i时的最长序列数字dpi的值取决于前面比他小的数字（dpj）+1；并实时更新最大值classSolution{public:intlengthOfLIS(vector&nums){if(nums.size()==1)return1;vectordp(nums.

24.两两交换链表中的节点知识点：链表状态：15分钟憋出来了思路：先创造一个虚拟头节点，每两个节点一换，再移动两个，temp3存的是所交换的两个节点的下一个（所以是3），同理temp1是第一个节点注意：while循环条件光写cur->next->next!=null忘写cur->next!=null了/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNod

简单学过C++语法，自己也刷过一些算法题（20来道），但感觉不成系统。这次就从头系统的学一学！704二分查找知识点：二分查找状态：一遍过（可能是因为之前做过有肌肉记忆）思路：如果只有一个数，直接比较；多个数时先用l，r，定义左右边界，每次比较mid=（l+r）/2的数字，如果target>num[mid]，移动左边界l到mid+1，用while（l& nums, int target)     {

977.有序数组的平方知识点：二分查找状态：看思路才会自己打977.有序数组的平方-力扣（LeetCode）思路：要求时间复杂度为n，说明只能循环一遍，平方和最大的要么在最左要么在最右，设置左右两个指针，分别从最左和最右开始，比较他们的平方，放进res的最后一个位置中（如过最右最大则向左移动右指针，反之向右移动左指针）。注意：for用法！for（表达式a；表达式b；表达式c），任何一个表达式都可以

203.移除链表元素知识点：链表状态：半个小时憋出来的思路：生成一个新节点在头节点前,他的指针是*newhead，在设置一个*r=newhead，r就是用来遍历链表的，每次比较r->next->val与val，如果相等，则跳过这个节点。注意：头节点是真实存在的节点，注意区分头指针和头节点。classSolution{public:ListNode*removeElements(ListNode*h

1143.最长公共子序列知识点：动规状态：不会思路：用dpij表示两个串中到i-1和j-1个字符结束的最长公共子序列长度（不用特殊初始化）classSolution{public:intlongestCommonSubsequence(stringtext1,stringtext2){vector>dp(text1.size()+1,vector(text2.size()+1,0));for(in

最优模型构建方法  通过之前的算法学习，我们知道：一般构建最优算法模型，其实就是最小化训练数据的损失函数，我们用字母L表示损失，如下式：min⁡f∈F1N∑i=1NL(yi,f(xi))\min_{

今天周末素质拓展，班里的团委书记给我们安排活动，占凳子等活动我都没进入前三强，些许失望啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈，其实占也觉得屁股疼。今天阴天，我们在篮球场，绑着脚，一块往前走，玩得很开心。

逻辑回归算法介绍：逻辑回归是一种常用的分类算法，用于将数据分为两个类别。与线性回归不同，逻辑回归使用的是逻辑函数（sigmoid函数）将线性输出转换为概率值，并根据概率进行分类。在本学习笔记中，我们将深入了解逻辑回归算法，并通过代码示例来说明其实现过程。一、逻辑回归的基本原理逻辑回归的基本原理是使用逻辑函数将线性输出转换为概率值。逻辑函数的形式为sigmoid函数，其定义为：sigmoid(z)=

一、决策树简介首先决策树是一种有监督的机器学习算法，其采用的方法是自顶向下的递归方法，构建一颗树状结构的树，其具有分类和预测功能。其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零。决策树的构建通常分为三个步骤：1、特征选择特征选择就是要选取具有较强分类能力的特征，分类能力通过信息增益或信息增益率来进行刻画。选择的标准是找出局部最优的特征作为判断进行切分，取决于切分后节点数

5.感谢刘总通知我明天就到大蓟州了，哈哈啊哈哈哈，我的小团队，明天就要腾飞了，谢谢，谢谢，谢谢老大！6.感谢我的洗衣机，我的所有打扫卫生的工具流，让我今天把家里卫生全部

这里写图片描述方式一：用SpannableStringBuilder来实现TextViewtv=(TextView)findViewById(R.id.tv);Stringcontent="只会玩战士回复冷云他大叔：啊哈哈哈或

我看到那些像你的身影都会怔住明明知道不是你却只是一丝丝的像你就那么的眼眶泛红所以我想如果真的是你我会不会哭出来啊哈哈

唉，咋说啊，可能持续不了多久吧，反正不管咋整我俩都是不可能在一起，虽然现在真的觊觎他的身高，啊哈哈哈哈哈哈哈。我希望他每天都开心吧，以前很

啊哈哈哈哈哈

一、DWA概念DWA(动态窗口法)属于局部路径规划方法，为ROS中主要采用的方法。其原理主要是在速度空间（v,w）中采样多组速度，并模拟这些速度在一定时间内的运动轨迹，再通过一个评价函数对这些轨迹打分，最优的轨迹对应的速度被选择出来发送给机器人。动态窗口：依据移动机器人的加减速性能限定速度采用空间在一个可行的动态范围内。二、DWA的算法步骤1.建立机器人运动模型2.产生轨迹（利用动态窗口缩小需要搜

前言说明算法学习，日常刷题记录。题目连接N叉树的最大深度题目内容给定一个N叉树，找到其最大深度。最大深度是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点总数。

我大叫着，“啊哈！我知道了是公鸡！”“啊！

前言（1）我是一个大三的学生（准确来说应该是准大三，因为明天才报名哈哈哈）。（2）最近就想每天闲着没事也刷些C语言习题来锻炼下编程水平，也一直在思考企业对应届大学生能力的要求，所以经常会想到关于面试的事情。由于我也没实习过，所以我对面试没有一个具象化的概念。（3）好在我会动用网络去搜集信息，我打开了CSDN查了下“C语言编程每日一练”，就发现了“C语言面试题每日一练‘’的文章，其中我发现了，嵌入式

知道了老华这个人，应该是我年底最大的收获了，接下来要好好学习以下老华的智慧，19年有机会报一期他的课程，这么贵的费用相比他对自己的产品相当自信啊哈哈。

在人与妖之间过着忙碌日子的夏目啊哈夏目是什么神仙颜值呀～图片发自App图片发自App图片发自App

今年上半年，为了探索增长，我们做了一些小项目，有的见效，有的没见效。增长的量化指标可以包括营收、用户、数据等，一个有效的增长方案并不能保证全面丰收，所以，我们的实践主要是局部探索，以寻找规律，总结经验，方便以后在系统化制定策略时参考借鉴。根据增长黑客的AARRR模型（获客、激活、留存、付费、自传播），这是一个清晰的链条转化和增长的指导思路，在实际操作的时候，我们需要遵循“先有一个好产品，并让用户体

2017.3.28你在我怀里醒来急急忙忙的跑进了洗手间啊哈哈哈哈哈你来姨妈了芋头也没有带上卫生巾我急急忙忙没有洗漱就穿上衣服鞋子跑到楼下去给你买卫生巾你这只傻子这下我可以好好照顾你了我们搬去了新的住处，