L1特征选择

老公出差第二天

2018年9月12日，L1组编号8号，日精进第167天，文/胡鼎峰今天出差第二天，在江山。江山也是木门之都，免漆门之都，门厂非常多，所以我们计划在这里多花一点时间多走几家厂。
践侠客·2023-12-18 05:05

【力扣100】2.两数相加

:#def__init__(self,val=0,next=None):#self.val=val#self.next=nextclassSolution:defaddTwoNumbers(self,l1
红水母·2023-12-18 05:21

LeetCode 143. 重排链表

143.重排链表给定一个单链表L：L0→L1→…→Ln-1→Ln，将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…你不能只是单纯的改变节点内部的值，而是需要实际的进行节点交换。
TheKey_·2023-12-18 00:15

《深度学习500问》外链笔记

1.这个是什么意思2.核函数3.公式理解4.L1和L2正则L1和L2正则化是机器学习中常用的两种正则化技术，它们通过在损失函数中添加一个惩罚项来防止模型过拟合。这两种技术的主要区别在于惩罚项的形式。
Vincent不是文森特·2023-12-18 00:33

2，两数相加 - 链表表示法

问题背景给定两个非空链表l1和l2，它们分别代表两个非负整数。链表中的每个节点存储一个数字，并按逆序方式组织，即链表的头部表示数字的个位。
藥師YS·2023-12-18 00:24

Buck电路振铃产生的原因以及解决的办法

1、产生的原因：参考链接：Buck的振铃实验与分析电路图：其中：L1为上管MOS管以及走线的寄生电感总和，L1为上管MOS管以及走线的寄生电感总和，C2为底边测MOS管的DS之间的寄生电容。
Nonechance·2023-12-17 21:12

CSS之选择器（三）伪类选择器

2、复合选择器复合选择器补充选择器示例示例说明兄弟选择器（一）#l1+li选择和id值为l1的元素为兄弟元素(同级元素)的下一个li标签即li和id值为l1的元素为同级元素且li标签是id值为l1的标签的下一个标签兄弟选择器
码、蚁·2023-12-17 19:20

国家开放大学 湖南开放大学形成性考核 平时作业 统一资料

A.梁板结构体系B.框架结构体系C.剪力墙结构体系D.框架一剪力墙结构体系2.对于钢筋混凝土现浇楼盖，若l1表示短边的计算跨度，l2表示长边的计算跨度，则()。
diandast·2023-12-17 16:11

3.1.2.3L2范数正则化

与L1范数正则化略有不同的是，L1范数正则化则在原优化目标的基础上，增加了参数向量的L2范数的惩罚项，为了使新优化目标最小化，这种正则法的结果会让参数向量中的大部分元素都变得很小，压制了参数之间的差异性
idatadesign·2023-12-17 14:25

高压脉冲发生器的各种电路图

其中，S是可控开关，C1是电容器组电容，R1是高压变压器输入端的损耗电阻，L1，L2分别是高压变压器初次级电感，K为耦合系数，C2为次级分布电容，R2为总的工作负载。
梓德原·2023-12-17 06:11

leetcode 第2题-两数相加

输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]输入：l1=[9,9,9,9,9,9,9],l2=[9,9,9,9
一对码农·2023-12-17 03:30

002.Java实现两数相加

示例输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807l1存储的是2、4、3，也就是整数342，逆序嘛；l2存储的是5、6、4，也就是整数465，逆序嘛；个位相加为
哗哗的世界·2023-12-17 02:04

leetCode-js 2.两数相加

示例：输入：(2->4->3)+(5->6->4)输出：7->0->8原因：342+465=807varaddTwoNumbers=function(l1,l2)
sky云逝·2023-12-16 16:03

GEE机器学习——利用kNN分类器器方法进行土地分类和精度评定

2.特征选择：根据问题的特点
此星光明·2023-12-16 14:43

21.合并两个有序链表

输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是
上大厂的岸·2023-12-16 11:15

leetCode算法—2.两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l1=[9,9
独孤九溅·2023-12-16 09:50

21. 合并两个有序链表

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是
Balenciage·2023-12-16 04:45

（八）弹性网络---ElasticNet

一、原理及简介弹性网络.png二、什么是L2正则化和L1正则化原理及作用：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/99984288三、弹性网络预测天池项目代码导包
羽天驿·2023-12-15 17:02

leetcode-21-合并两个有序链表（C语言实现）

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是
乐多ledo·2023-12-15 16:29

三种决策树算法

ID3ID3算法在特征选择时，使用的指标是信息增益（InformationGain），信息增益是基于熵（entropy）的概念，熵是用来衡量数据集中的不确定性或纯度的一个指标。
NLP_wendi·2023-12-15 15:14

机器学习初学-多种集成学习算法

而随机森林还在树分叉时，增加了对特征选择的随机性。随机森林在很多问题上都是一个很强的算法，可以作为一个基准。如果
O&REO·2023-12-15 13:26

AI训练师常用的ChatGPT通用提示词模板

特征工程：如何进行特征选择和特征工程？超参数调整：如何调整训练过程中的超参数？模型训练：如何进行模型的训练？模型评估：如何评估模型的性能？模型调优：如何优化模型的性能？
BTCKing·2023-12-15 06:49

L1， L2，L3，L5分别含义是？

L1指：1575.42±1.023MHzL2指:1227.60±1.023MHzL3指:用途和频率暂未公开。资料显示其用于发现核爆炸或其他高能量红外辐射事件的核爆炸侦察系统(NDS)平台提供通讯联系。
田益州1368·2023-12-15 06:11

工地日记（三二八）

深管廊材料码堆清理6人、打磨修补1人二.6号塔吊下L2层支架搭设11人三.6号塔吊下L2层施工缝清理5人，湿水养护1人四.7号塔吊下L2层板钢筋绑扎24人，钢筋焊接1人，木工支模8人，预应力施工8人五.行李坡道L1
另一号·2023-12-15 01:02

【中等】2. 两数相加

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.示例2：输入：l1=[0],l2=[0]输出：[0]示例3：输入：l
悄敲敲·2023-12-14 17:28

【简单】21. 合并两个有序链表（递归）

示例1：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]示例2：输入：l1=[],l2=[]输出：[]示例3：输入：l1=[],l2=[0]输出：[0]提示：两个链表的节点数目范围是
悄敲敲·2023-12-14 17:57

洋垃圾服务器芯片选型

声明本帖持续更新，如有纰漏望指正本帖中的价格调研于2023.12.05号，后面可能会变动E5系列E5V4常见型号列表制作工艺核心数基础频率最大频率L1/L2/L3缓存TDP参考价格E5-2679v414nm20
坚果仙人·2023-12-06 18:45

分类树模型的特征选择

对于决策树模型（包括基于决策树的RF和GBDT），都有如下函数：dt=DecisionTreeClassifier()dt.feature_importances_feature_importances_打印的为各个特征的重要程度
王金松·2023-12-06 11:06

python机器学习

1.3特征工程1.3.1特征抽取1.3.1.1字典特征提取：类别->one-hot编码1.3.1.2文本特征抽取1.3.2特征预处理1.3.2.1归一化1.3.2.2标准化1.3.3特征降维1.3.3.1特征选择
FF_y·2023-12-05 20:52

J2Cache的学习

j2cache的两级缓存结构：L1：进程内缓存caffeine/ehcacheL2：集中式缓存Redis/Memcachedj2ca
我爱学习呀·2023-12-05 20:49

Cache Set/Way/Line 等基本概念

寄存器速度最快，离CPU最近，成本最高，所以个数容量有限，其次是高速缓存（缓存也是分级，有L1，L2等缓存），再次是主存（普通内存），再次是本地磁盘。
Bug_Killer_Master·2023-12-05 16:19

LCR 171. 训练计划 V 23 12.03

某教练同时带教两位学员，分别以链表l1、l2记录了两套核心肌群训练计划，节点值为训练项目编号。两套计划仅有前半部分热身项目不同，后续正式训练项目相同。请设计一个程序找出并返回第一个正式训练项目编号。
路灯与猫·2023-12-04 19:49

飞利浦、书客、雷士的护眼台灯到底怎么选？三款台灯测评对比

今天我大家挑选了三款比较热门的护眼台灯进行测评，分别是明基飞利浦轩坦、Suker书客L1、雷士紫芯，一起来看看哪款台灯更护
2301_79344135·2023-12-04 13:44

正则化方法：L1和L2、regularization、数据集扩增、dropout

正则化方法：防止过拟合、提高泛化能力在训练数据不够时，或者overtraining时，常常会导致overfitting（过拟合）。其直观的表现如下图所示，随着训练过程的进行，模型复杂度增加，在trainingdata上的error渐渐减小，但是在验证集上的error却反而渐渐增大——因为训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不work。为了防止overfitting，可以用的方法有很多，
遇见百分百·2023-12-04 05:21

链表【1】

示例1：输入：l1=[2,4,3],l2=[
请揣满RMB·2023-12-03 23:27

人工智能_机器学习053_支持向量机SVM目标函数推导_SVM条件_公式推导过程---人工智能工作笔记0093

然后我们再来看一下支持向量机SVM的公式推导情况来看一下支持向量机是如何把现实问题转换成数学问题的.首先我们来看这里的方程比如说,中间的黑线我们叫做l2那么上边界线我们叫l1下边界线叫做l3如果我们假设
脑瓜凉·2023-12-03 19:47

工地日记（四〇五）

11月10日上午现场F1大厅F1-1、1-2区作业情况汇总：一、钢筋加工棚7人二、六号塔吊下L1层拆模拆架8人完成40%三、七号塔吊下L2层打磨修补2人完成70%四、1-2-1段L3层钢筋绑扎8人完成70%
另一号·2023-12-03 17:40

华为OD机试 - CPU算力分配（Java & JS & Python & C）

输入描述第一行输入为L1和L2，以空格分隔，L1表示A组服务器中
伏城之外·2023-12-03 11:29

基于Intel Ai Analytics Toolkit 及边缘计算的溶氧预测水产养殖监测方案

优化系统方案前言一、关键需求及方案概述二、方案设计预测机制LSTM模型基于intelAI的时序水质分析模型与分类模型优化三、实战分析1、方案简述2、数据分析预处理特征类型处理特征分布分析3、特征构造4、特征选择过滤法重要性排序
木斯佳·2023-12-03 07:56

人工智能学习5(特征抽取)

代码实现鸢尾花数据集无监督特征抽取有监督特征抽取(之LDA)代码实现,生成自己的数据集并进行有监督特征抽取(LDA)生成自己的数据集PCA降维和LDA降维对比代码实现LDA降维对鸢尾花数据进行特征抽取特征抽取特征选择和特征抽取都减少了数据的维度
yyuanse·2023-12-03 07:53

2020-02-09python学习

Thursday','Friday']print(weekdays)i=0whilei=target]#listcomprehensionsdefaultreturnageneratorprint("l1is",l1
锅炉工的自我修养·2023-12-03 03:50

算法工程师面试八股（搜广推方向）

偏差与方差LayerNormalization和BatchNormalizationSVM数据不均衡特征选择排序模型树模型进行特征工程的原因GBDTLR和GBDTRF和GBDTXGBoost二阶泰勒展开优势为什么快防止过拟合处理缺失值树停止生长条件处理不平衡数据树剪枝选择最佳分裂点
贪钱算法还我头发·2023-12-03 03:29

人工智能学习4(特征选择)

PyCharm有些编译工具在绘图的时候不需要写plt.show()或者是print就可以显示绘图结果或者是显示打印结果，pycharm需要（matplotlib.pyplot）文章目录编译工具：PyCharm特征选择嵌入法特征选择练习
yyuanse·2023-12-02 15:10

25_PyTorch的十九个损失函数（L1Loss、MSELoss、CrossEntropyLoss 、CTCLoss、NLLLoss、PoissonNLLLoss 、KLDivLoss等）

1.20.PyTorch的十九个损失函数1.20.1.L1Loss（L1范数损失）1.20.2.MSELoss（均方误差损失）1.20.3.CrossEntropyLoss（交叉熵损失）1.20.4.CTCLoss
涂作权的博客·2023-12-02 14:29

CPU L1（一级）、L2（二级）和L3（三级）缓存概览

它通常分为三个层次：L1（一级）、L2（二级）和L3（三级）缓存。L1Cache（一级缓存）:作用：L1缓存是距离处理器核心最近的缓存层，用于存储最常用的数据和指令。
lixora·2023-12-02 13:58

数据结构详解各种算法

1、设有两个整型顺序表L1，L2，其元素值递增有序存放，请定义该顺序表的元素类型及表类型,设计以下自定义函数：（1）录入顺序表中所有元素的值。
我真不会起名字啊·2023-12-02 07:43

方差分析（F检验）用于特征选择的Python实现

方差分析（F检验）又称ANOVA，方差齐性检验，是一种用来捕捉每个特征变量与响应变量之间线性关系的过滤方法，实现路径是针对两个及两个以上分组的样本均值进行差异显著性检验，基本思想是将不同分组的样本均值之间的差异归结于两个方面：一是组间差异，也就是不同分组之间的均值差异，用变量在各组的均值与总均值的偏差平方和的总和表示，记为SSA，如果有r个分组，则其自由度为r-1；二是组内差异，也就是同一分组内部
数据科学作家·2023-12-02 02:34

华为OD机试真题-CPU算力分配-2023年OD统一考试（C卷）

输入描述：第一行输入为L1和L2，以空格分隔，L1表示A组服务
2023面试高手·2023-12-01 22:39

Transfer learning using Pytorch

2将训练好的模型及其参数固定，在该模型后面增加新的网络或者在训练好的模型中间，替换新的网络，以期达到一种固定预定义的特征选择器作用。
十年磨剑_莫回首·2023-12-01 22:39

Sui主网升级至V1.14.2版本

完整变更日志：Releasemainnet-v1.14.2·MystenLabs/sui·GitHub关于SuiNetworkSui是基于第一原理重新设计和构建而成的L1公有链，旨在为创作者和
Sui_Network·2023-12-01 19:33
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