龙珠机器学习训练营

21天写作训练营（15期）

开营典礼预告：班班喊你啦~【时间】：今晚20：30【地点】：本微信群【形式】：语音+文字开营典礼流程：1.神奇的训练营到底讲什么?2.我该做什么？3.如何学习才能收获更多？
简映竹·2024-02-05 18:13

麦豆悦读英文绘本讲师训练营【11】期9/21绘本赏析

1105+杜亚丽+Aely图片发自App《OWLBABIES》WrittenByMartinwaddel.IllusteatedbyPatrickBenson这是一个惊险而又温馨的故事。三只小猫头鹰睡醒了，发现妈妈不见了，抬头仰望星空。于是，随着时间一点点流逝，小猫头鹰的情绪也有了变化。有点担心，到等待，你看，黑黑的大森林里了，三只小猫头鹰显得那么渺小，无助的等待。再到害怕，怕妈妈出事了，恐惧的闭
悠贝龙岗Aely·2024-02-05 18:34

算法训练营day20,二叉树9

typeTreeNodestruct{ValintLeft*TreeNodeRight*TreeNode}//669.修剪二叉搜索树//本题与450.删除二叉搜索树中的节点相似，不同之处在于本题删除不止一个节点，450不需要遍历全部二叉树，但本题需要全部遍历，而且要随时调整二叉树结构functrimBST(root*TreeNode,lowint,highint)*TreeNode{ifroot=
weixin_50253985·2024-02-05 17:48

算法训练营day17（补）,二叉树6-1

typeTreeNodestruct{ValintLeft*TreeNodeRight*TreeNode}654.最大二叉树funcconstructMaximumBinaryTree(nums[]int)*TreeNode{root:=&TreeNode{}iflen(nums)==1{root.Val=nums[0]returnroot}//寻找最大值和索引index:=0max:=0fori
weixin_50253985·2024-02-05 17:18

算法训练营day6(补)，哈希表2

昨天三数之和未做出来，今天补发四数相加IIfuncfourSumCount(nums1[]int,nums2[]int,nums3[]int,nums4[]int)int{map1:=make(map[int]int)count:=0//遍历大nums1和大nums1数组，统计两个数组元素之和，和出现的次数，放到map中for_,v:=rangenums1{for_,v1:=rangenums2{
weixin_50253985·2024-02-05 17:17

算法训练营第二天数组part02

977.有序数组的平方//双指针解法因为是有序数组，负数平方有可能成为最大值，因此设置左右指针，让左右指针向中间移动，设置一个新数组，从最后记录，每次只求最大的值funcsortedSquares(nums[]int)[]int{n:=len(nums)left:=0right:=n-1k:=n-1array:=make([]int,n)forleft=target{sumLength:=j-i+
weixin_50253985·2024-02-05 17:47

算法训练营day21,回溯1

77.组合funccombine(nint,kint)[][]int{//存储全部集合result:=make([][]int,0)//存储单次集合path:=make([]int,0)varbacktracefunc(nint,kint,startIndexint)backtrace=func(nint,kint,startIndexint){//当单次集合大小和k值相等，找到本次集合，但pat
weixin_50253985·2024-02-05 17:43

代码随想录算法训练营第六天● 454.四数相加II ● 383. 赎金信 ● 15. 三数之和 ● 18. 四数之和 ● 总结

454、四数相加.一开始用了两个unordered_map，其实一个就够了。383、unordered_map实现：classSolution{public:boolcanConstruct(stringransomNote,stringmagazine){unordered_mapm;for(inti=0;i::iteratorit=m.begin();it!=m.end();++it){if(
孤馆深沉·2024-02-05 17:10

代码随想录算法训练营第七天● 344.反转字符串● 541. 反转字符串II● 剑指Offer 05.替换空格● 151.翻转字符串里的单词● 剑指Offer58-II.左旋转字符串

344.反转字符串。就头和尾相对移动交换就行。交换用swap()函数，也可以用中间量自己写。一个函数实现反转就是：voidreverse(string&s,intf,inte){if(f=s.size()||e>=s.size()){return;}for(inti=f;i=s.size()||e>=s.size()){return;}for(inti=f;i=0&&s[c]=='')c--;s.
孤馆深沉·2024-02-05 17:10

代码随想录算法训练营第十一天：20. 有效的括号● 1047. 删除字符串中的所有相邻重复项● 150. 逆波兰表达式求值

20.有效的括号括号匹配三种错误情况：左右括号类型不匹配；右括号比左括号多，右括号会遇到空栈；左括号比右括号多，多的左括号会留在栈内。classSolution{public:stackst;boolisValid(strings){for(inti=0;i='0'&&tokens[i][0]<='9')||(tokens[i][0]=='-')){ss.push(stoll(tokens[i])
孤馆深沉·2024-02-05 17:10

代码随想录算法训练营第二天| 977.有序数组的平方 ，209.长度最小的子数组 ，59.螺旋矩阵II ，总结

状态：977：写了半天55，穷举法超时了，看了视频后自己写的代码是：classSolution{public:vectorsortedSquares(vector&nums){vectorv;v.resize(nums.size());intleft=0,right=nums.size()-1,k=nums.size()-1,tmp;while(leftabs(nums[right])){tmp=
孤馆深沉·2024-02-05 17:40

代码随想录算法训练营第三天| ● 链表理论基础 ● 203.移除链表元素 ● 707.设计链表 ● 206.反转链表

状态：1、203自己用的不加头结点的办法，讨论了删除head的特殊情况。注意C++是new和delete配套，C才是malloc和free，别记混。/***Definitionforsingly-linkedlist.*structListNode{*intval;*ListNode*next;*ListNode():val(0),next(nullptr){}*ListNode(intx):va
孤馆深沉·2024-02-05 17:40

训练营第38天|● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

509.斐波那契数题目链接：力扣（LeetCode）官网-全球极客挚爱的技术成长平台思路：没有难度，主要是用来熟悉动态规划五部曲，首先确定dp数组以及下标的含义，第二就是确定递推公式，第三是dp数组如何初始化，第四是确定遍历顺序，第五就是打印dp数组，也就是举例推导dp数组来判断程序是否正确。完整代码如下：classSolution{public:intfib(intn){if(ndp(n+1);
rain1l·2024-02-05 17:09

代码随想录训练营第三十八天| ● 理论基础 ● 509. 斐波那契数 ● 70. 爬楼梯 ● 746. 使用最小花费爬楼梯

理论基础代码随想录视频：从此再也不怕动态规划了，动态规划解题方法论大曝光！|理论基础|力扣刷题总结|动态规划入门_哔哩哔哩_bilibili动态规划五部曲：确定dp数组（dptable）以及下标的含义确定递推公式dp数组如何初始化确定遍历顺序举例推导dp数组509.斐波那契数代码随想录视频：手把手带你入门动态规划|LeetCode：509.斐波那契数_哔哩哔哩_bilibiliintfib(int
Ljhh_h·2024-02-05 17:06

从15000个Python开源项目中精选的Top30，Github平均star为3707，赶紧收藏！

翻译|AI科技大本营（ID：rgznai100）参与|SuiSui继推出2017年机器学习开源项目Top30榜单后，MybridgeAI又推出了一个Python开源项目Top30榜单，包括开源Python
AI论道·2024-02-05 17:32

我的坚持初体验：第一周坚持一天不落，感觉每天都没有白费，感恩遇见优秀的大家!

坚持训练营的新学员@Gratitude，是一位二宝妈妈。她加入坚持训练营，是因为看了云姐的直播，对坚持训练营的课程感兴趣，就报了名。
张云教坚持·2024-02-05 17:29

#写作第十八天#总结

感觉参加了这个写作疗愈训练营，每天没事的时候就在搜索今天写作的素材，时不时的回忆一下，时不时的捕捉一下……一整个假期几乎都是宅家的状态，按照以往的惯例，我和老公必然最少吵一架的，这次假期基本平稳，就算有一两次矛盾
满满_0eba·2024-02-05 17:37

【学习笔记】斯坦福大学公开课（机器学习）之指数分布族

可以写出下式形式的分布，都属于指数分布族:p(y;η)=b(y)exp(ηTT(y)−a(η))(1)其中η称为自然参数（naturalparameter），T(y)称为充分统计量（通常情况下T(y)=y）,a(η)称为日志配分函数(logpartitionfunction)。e−a(η)是归一化常数（normalizationconstant），这个常数的作用是让p(y;η)中y的和为1。T,a
好奇的大白·2024-02-05 16:43

机器学习 --- 指数族分布

一、背景二、高斯分布的指数族形式三、对数配分函数与充分统计量的关系三、极大似然估计与充分统计量四、最大熵角度总结最后数学建模精选资料共享，研究生学长数模指导，建模比赛思路分享，关注我不迷路！建模指导，比赛协助，有问必答，欢迎打扰
建模君Assistance·2024-02-05 16:42

机器学习之指数分布

指数分布：指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔。如果一个随机变量X的概率密度函数满足以下形式，就称X服从参数λ的指数分布，记作X~E(λ)或X~Exp（λ）。指数分布只有一个指数参数，且λ>0，λ表示单位时间发生该事件的次数。f(x)={λe−λex>00其他f(x)=\begin{cases}\lambdae^{-\lambdae}\quadx>0\\\\0\quad其他\end{ca
WEL测试·2024-02-05 16:41

企业级大数据平台应用场景介绍

从业务的角度看，企业级大数据平台功能可细分为查询检索、数据挖掘、统计分析、深度分析，其中深度分析分为机器学习和神经网络。
明月说数据·2024-02-05 16:10

大数据企业应用场景分析

目录一、企业分析1.1企业领域维度分析1.2技术服务型维度分析1.3细分领域维度分析二、大数据应用场景2.1数据分析2.2智能推荐2.3产品/流程优化2.4异常监测2.5智能管理2.6人工智能和机器学习三
i7杨·2024-02-05 16:35

长投小白训练营第二课 下有保底，上不封顶的可转债，香么？

1.可转债是什么？全称可转换公司债券，由上市公司发行，在一定条件下可以被转换为公司股票的债券2.可转债的发行由上市公司发行，证监会规定，只有公司资产达到一定的标准，且发行可转债的规模，要远低于公司市值。3.可转债的本质：可转债的本质是一张债券，要求上市公司到期时还本付息。可转债的面值是100元。4.可转债的两种投资方式：构建投资组合。可转债打新5.可转债的特点。下有保底：债权性表现在可转债和普通债
小雨读书写作·2024-02-05 16:12

帅小冰老师读书变现营大作业：30天英雄之旅——点燃我读书与写作热情

时间如白驹过隙，30天的训练营之旅飞逝而过。这30天，我经历了什么？我想通过四个方面讲讲我的训练营之旅。
栾栾_fe51·2024-02-05 16:09

代码随想录算法训练营day 25|第七章 回溯算法part02

216.组合总和III如果把组合问题理解了，本题就容易一些了。题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：和组合问题有啥区别？回溯算法如何剪枝？|LeetCode：216.组合总和III_哔哩哔哩_bilibili这道题其实和组合总和那道题很像的，主要是要注意：1.除了收获结果的时候要return，还要注意除了满足合法条件外一旦k或n小于等于0（我设置的是每次递归函数传入的参数都是减去push进去的值
.wsy.·2024-02-05 16:19

代码随想录算法训练营day 24|第七章 回溯算法part01

理论基础其实在讲解二叉树的时候，就给大家介绍过回溯，这次正式开启回溯算法，大家可以先看视频，对回溯算法有一个整体的了解。题目链接/文章讲解：代码随想录视频讲解：带你学透回溯算法（理论篇）|回溯法精讲！_哔哩哔哩_bilibili回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案，如果想让回溯法高效一些，可
.wsy.·2024-02-05 16:47

2021.2.21通关仅仅是开始

6天的思维讲师训练营的课程在每天的早起，紧张的学习，积极地复盘输出中很快的就过去了。这六天的时间给我的感觉是痛并快乐着。
耿玉琴·2024-02-05 15:46

Emotion Cause Extraction on Social Media without Human Annotation

早期研究要么采用基于规则的方法，要么采用需要大量特定领域标注数据的有监督机器学习方法。前者抽取性能受限，后者受制于有标注的数据量不足，且很难迁移到其他领域。
iKang_dlut·2024-02-05 15:20

坚持日更之写作训练营第四课（逻辑模板）（作业2）

阅读以下文字，用“下划线”标示“元素”，用“（）”标示“并列”逻辑关系，用“【】”标示“递进”逻辑关系，用“##”标示“转折”逻辑关系。《定投改变命运》不仅仅是一本开源书籍，【它还有一个配套产品】：由李笑来设计的，区块链世界里第一个〇管理费〇开润的数字资产交易型开放式指数基金（Exchange-TradedFunds，缩写为ETF）——BOX。采用定投策略进行投资，很简单，##却不一定容易，因为我
Byewell生活方式·2024-02-05 15:19

室内定位系列

室内定位系列（一）——WiFi位置指纹（译）室内定位系列（二）——仿真获取RSS数据室内定位系列（三）——位置指纹法的实现（KNN）室内定位系列（四）——位置指纹法的实现（测试各种机器学习分类器）室内定位系列
_49_·2024-02-05 15:04

论文阅读-CARD：一种针对复制元数据服务器集群的拥塞感知请求调度方案

ACongestion-AwareRequestDispatchingSchemeforReplicatedMetadataServerCluster摘要复制元数据服务器集群（RMSC）在分布式文件系统中非常高效，同时面对数据驱动的场景（例如，大规模分布式机器学习任务
向来痴_·2024-02-05 14:54

机器学习 | 掌握逻辑回归在实践中的应用

目录初识逻辑回归逻辑回归实操分类评估方法初识逻辑回归逻辑回归（LogisticRegression）是机器学习中的一种分类模型，逻辑回归是一种分类算法，虽然名字中带有回归，但是它与回归之间有一定的联系。
亦世凡华、·2024-02-05 14:51

计算机毕业设计hadoop+spark+hive小说数据分析可视化大屏 小说推荐系统 小说爬虫 小说大数据 机器学习 知识图谱 小说网站 大数据毕业设计

流程1.爬取17k的小说数据约5-10万，存入mysql数据库；2.使用mapreduce对mysql中的小说数据集进行数据清洗，转为.csv文件上传至hdfs文件系统；3.根据.csv文件结构，使用hive建库建表；4.一半分析指标使用hive_sql完成，一半分析指标使用Spark-Scala完成;5.将分析结果使用sqoop导入mysql数据库；6.使用Flask+echarts构建可视化大
计算机毕业设计大神·2024-02-05 14:48

第十一届脑电数据分析入门班（训练营：2023.7.19~8.1）

茗创科技专注于脑科学数据处理，涵盖（EEG/ERP,fMRI,结构像,DTI,ASL,FNIRS）等，欢迎留言讨论及转发推荐，也欢迎了解茗创科技的脑电课程，数据处理服务及脑科学工作站销售业务，可添加我们的工程师（微信号MCKJ-zhouyi或17373158786）咨询。★课程简介★脑电图具有高时间分辨率、成本低、无创以及便于操作等特点，在认知神经科学领域具有独特的应用优势。熟悉脑电的神经生理学基
茗创科技·2024-02-05 14:05

机器学习（学习笔记）——监督学习和无监督学习

前言机器学习可以分为两大类：监督学习和无监督学习。今天介绍机器监督学习和无监督学习。
KW.KW·2024-02-05 14:03

第七章 朴素贝叶斯机器学习

朴素贝叶斯是一组功能强大且易于训练的分类器，它使用贝叶斯定理来确定给定一组条件的结果的概率，“朴素”的含义是指所给定的条件都能独立存在和发生.朴素贝叶斯是多用途分类器，能在很多不同的情景下找到它的应用，例如垃圾邮件过滤、自然语言处理等.一.概率1.定义概率是反映随机事件出现的可能性大小.随机事件是指在相同条件下，可能出现也可能不出现的事件.例如：（1）抛一枚硬币，可能正面朝上，可能反面朝上，这是随
颜大哦·2024-02-05 14:32

第八章 聚类

将相似的样本划分为同一个类别在机器学习中，通常采用“距离”来度量样本间的相似度，距离越小，相似度越高；距离越大，相似度越低.1.相似度度量方式1.1欧氏距离相似度使用欧氏距离来进行度量.坐标轴上两点x1
颜大哦·2024-02-05 14:32

Python入门实战：python的下载、安装及环境配置详细教程

在数据分析、机器学习、科学计算等领域有着广泛的应用。例如，pandas、numpy、matplotlib、scikit-learn、tensorflow、keras等
Python编程开发·2024-02-05 14:31

机器学习中的有监督学习和无监督学习

有监督学习简单来说，就是人教会计算机学会做一件事。给算法一个数据集，其中数据集中包含了正确答案，根据这个数据集，可以对额外的数据希望得到一个正确判断（详见下面的例子）回归问题例如现在有一个房价数据集，记录了不同面积的房子的实际卖价，现在用图表表示数据集，横轴表示房子面积，纵轴表示房子的卖价，图画出来后，可以用一个直线或者曲线去拟合（至于选择直线还是曲线，要看具体的衡量标准），然后现在有一个需求，就
debugBiubiubiu2000·2024-02-05 14:58

【机器学习】监督学习算法之：决策树

决策树1、引言2、决策树2.1定义2.2原理2.3实现方式2.4算法公式2.4.1信息增益公式2.4.2信息增益率公式2.5代码示例3、总结1、引言小屌丝：鱼哥，我被你骗了。小鱼：…别闹，我怎么可能骗你呢。小屌丝：你上次说的去泡澡小鱼：嗯，然后呢。小屌丝：然后咱俩去的是啥地方小鱼：…嗯…这个…是泡澡的地方啊小屌丝：你可拉倒吧。小鱼：那我问你，咱俩去没去泡澡。小屌丝：去了啊。小鱼：那咱俩泡澡的地方有
Carl_奕然·2024-02-05 13:16

机器学习7-K-近邻算法(K-NN)

K-NearestNeighbors（K-近邻算法，简称KNN）是一种基本的监督学习算法，用于解决分类和回归问题。KNN的核心思想是基于距离度量，在特征空间中找到最近的K个样本，然后使用它们的标签进行决策。以下是KNN的基本概念和工作原理：工作原理：距离度量KNN使用欧氏距离或其他距离度量方法来计算样本之间的距离。选择K值选择一个合适的K值，表示在决策时考虑的最近邻居的数量。投票决策对于分类问题，
dracularking·2024-02-05 13:44

机器学习 - 梯度下降

场景上一章学习了代价函数，在机器学习中，代价模型是用于衡量模型预测值与真实值之间的差异的函数。它是优化算法的核心，目标是通过调整模型的参数来最小化代价模型的值，从而使模型的预测结果更接近真实值。
北堂飘霜·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程 实验5 贝叶斯分类

实验1.使用sklearn的GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测任务实验内容：使用GaussianNB、BernoulliNB、MultinomialNB完成肿瘤预测计算各自十折交叉验证的精度、查准率、查全率、F1值根据精度、查准率、查全率、F1值的实际意义以及四个值的对比阐述三个算法在肿瘤预测中的表现对比1.读取数据集importpandasasp
11egativ1ty·2024-02-05 13:43

机器学习本科课程 实验6 聚类实验

第一题：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering完成聚类实验内容：使用sklearn的DBSCAN和AgglomerativeClustering在两个数据集上完成聚类任务对聚类结果可视化对比外部指标FMI和NMI1.导入模块importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt%matplotlibinlineimportw
11egativ1ty·2024-02-05 13:43

（5）【Python/机器学习/深度学习】Machine-Learning模型与算法应用—12种聚类算法说明与归纳

目录一、12种聚类(无监督学习)算法说明和区分比较聚类算法的类型（一）编辑导入函数库加载数据集编辑(1)K-Means--Centroidmodels(2)Mini-BatchK-Means--Centroidmodels(3)AffinityPropagation(Hierarchical)--Connectivitymodels(4)MeanShift--Centroidmodels聚类后如何
代码骑士·2024-02-05 13:12

5月14号第六期情绪训练营第2天+情绪觉察日记第84天

今晚二女儿和小儿子都把我的情绪点燃了，女儿洗完澡后才说要洗头，我跟她说:要不就叫爸爸洗，要不就明天再洗。但是她就是指定要我来帮她洗头（平时都是爸爸洗的）。我拒绝了她，她就大哭，而弟弟这个时候拿着一只探热针在玩，我又害怕他会摔破就把它抢过来，扔到床上，我叫他到床上来玩，他不愿意，然后就穿着拖鞋的脚踏上了床，说要这样上床。我叫他把脚放下来，他都不放，于是我就非常的愤怒，我觉得鞋子这么脏怎么弄上床呢？当
露露_e800·2024-02-05 13:14

41期55班4组0号猫咪14天理财训练营毕业感言

在加入训练营之前，完完全全一只小白。当时加入的初衷就是因为财务情况一直很糟糕想要改善却无从下手。偶然间在公众号看到长投决定试试吧，没成想，加入14天理财小白训练营打开了我的新思路大门。
猫咪_2477·2024-02-05 13:42

梯度提升树系列2——如何使用GBDT解决分类问题

具体场景实现2.GBDT在多分类问题中的应用2.1背景介绍2.2实现代码3.参数调整和模型优化3.1关键参数解析3.2调参技巧和工具推荐3.3Python实现示例写在最后在当今数据驱动的时代，分类问题无疑是机器学习领域中最常见也是最有挑战性的问题之一
theskylife·2024-02-05 13:05

绘本讲师训练营【27期】8/21阅读原创-《我永远爱你》

25023—张云云男孩儿有只从小和他一起长大的小狗叫阿雅，阿雅有时候调皮捣蛋，家人很生气，但他们还是爱她，可是除了小男孩儿其他人都没有告诉过它。狗的生命是短暂的，时间过的很快，阿雅一天天老了，小男孩儿很无助，唯有每天陪伴它，每晚临睡前都跟她说“我永远爱你。”当阿雅死了，家里人都很难过，男孩儿想到每晚都会告诉她“我永远爱你”从而得到了慰藉。也许有一天他还会有另一只狗、一只猫或一条金鱼。不论他是什么每
小米_51cc·2024-02-05 13:26

Sklearn、TensorFlow 与 Keras 机器学习实用指南第三版（六）

原文：Hands-OnMachineLearningwithScikit-Learn,Keras,andTensorFlow译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0第十四章：使用卷积神经网络进行深度计算机视觉尽管IBM的DeepBlue超级计算机在1996年击败了国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫，但直到最近计算机才能可靠地执行看似微不足道的任务，比如在图片中检测小狗或识别口语。为什么这些任务对我
绝不原创的飞龙·2024-02-05 13:54
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