L1特征选择

【特征选择】基于二进制粒子群算法的特征选择方法（PNN概率神经网络分类）【Matlab代码#33】

文章目录【可更换其他算法，`获取资源`请见文章第6节：资源获取】1.特征选择问题2.二进制粒子群算法3.概率神经网络（PNN）分类4.部分代码展示5.仿真结果展示6.资源获取【可更换其他算法，获取资源请见文章第
天`南·2023-11-13 02:40

LeetCode LCR 026. 重排链表

LCR026.重排链表中等128相关企业给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值
Guapifang·2023-11-13 01:58

【JavaScript算法】-链表合辑07：重排链表、填充每个节点的下一个右侧节点指针、填充每个节点的下一个右侧节点指针II

一、143重排链表问题描述给定一个单链表L的头节点head，单链表L表示为：L0→L1→…→Ln-1→Ln请将其重新排列后变为：L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…不能只是单纯的改变节点内部的值
三七有星辰·2023-11-12 19:36

算法：链表的重排

LeetCodeOJ:ReorderListGivenasinglylinkedlistL:L0→L1→…→Ln-1→Ln,reorderitto:L0→Ln→L1→Ln-1→L2→Ln-2→…Youmustdothisin-placewithoutalteringthenodes'values.Forexample
hello_world_hust·2023-11-12 19:05

LeetCode第143题—重排链表—Python实现

自己代码的开源仓库:clickhere欢迎Star和Fork题目描述给定一个单链表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
StriveZs·2023-11-12 19:02

matlab实现拉格朗日插值

拉格朗日插值的多项式表示为：P(x)=y0*L0(x)+y1*L1(x)+...+yn*Ln(x)其中，Li(x)是拉格
安心不心安·2023-11-12 16:16

人工智能基础_机器学习024_梯度下降进阶_L1正则可视化图形---人工智能工作笔记0064

然后我们就来用代码实现一下L1正则的可视化,我们来看看首先导入importnumpyasnp数学计算importmatplotlib.pyplotasplt画图用的然后我们把L1正则的公式写出来可以看到
脑瓜凉·2023-11-12 09:28

RISC Zero的Bonsai证明服务

借助Bonsai，可仅需数天的开发，即可实现对以太坊、L1链、Cosmosapp链、L2rollups、dApps等与ZKP的集成。Bonsai证明服务：1）使用RISCZerozkVM做链下计算。
mutourend·2023-11-12 09:24

【Python】利用决策树分类器对鸢尾花进行分类

1.1特征选择特征选择最终会影响决策树的分类效率。通常在进行特征选择时，会考虑额两个指标:信息增益和信息增益比。
~来了小老弟·2023-11-12 08:08

[论文] Feature Squeezing:Detecting Adversarial Examples in Deep Neural Networks

思路：对抗样本经过featuresqueeze处理后大部分增加的干扰会被消除或者减小，致使featuresqueeze前后的分类结果向量（distributedvector）L1距离很大，这与正常样本经过
tizzyt95·2023-11-11 22:28

L1，L2，Lp，L∞范数，曼哈顿距离，欧式距离，切比雪夫距离，闵可夫斯基距离以及损失函数和正则项的应用

什么是范数？在线性代数以及一些数学领域中，norm的定义是afunctionthatassignsastrictlypositivelengthorsizetoeachvectorinavectorspace，exceptforthezerovector.——Wikipedia简单点说，一个向量的norm就是将该向量投影到[0,)范围内的值，其中0值只有零向量的norm取到。看到这样的一个范围，相
迷雾总会解·2023-11-11 22:26

python特征工程插件_Python数据科学：全栈技术详解5-特征工程（上）

：Python篇https://edu.hellobi.com/course/270前文传送门：本章从商业数据分析和挖掘的角度详细地介绍了特征工程及其使用的响应方法：数据预处理、特征构造、特征抽取以及特征选择
weixin_39908616·2023-11-11 21:22

人工智能基础_机器学习023_理解套索回归_认识L1正则---人工智能工作笔记0063

然后上一节我们说了L1,L2正则是为了提高,模型的泛化能力,提高泛化能力,实际上就是把模型的公式的w,权重值,变小对吧.然后我们这里首先看第一个L1正则,是怎么做到把w权重变小的可以看到最上面是线性回归的损失函数
脑瓜凉·2023-11-11 17:14

王道数据结构课后代码题p150 15.设有一棵满二叉树(所有结点值均不同)，已知其先序序列为 pre，设计一个算法求其后序序列post。（c语言代码实现）

本题代码如下voidpretopost(char*pre,intl1,inth1,charpost[],intl2,inth2){inthalf=0;if(h1>=l1){post[h2]=pre[l1
认真敲代码的小火龙·2023-11-11 13:49

书写台灯哪种比较适合儿童？盘点护眼的儿童读写台灯推荐

一、NANK南卡护眼台灯L1参考价：399NANK南卡护眼台灯L1是一款专业不伤眼
爱瞳小tips·2023-11-11 02:29

什么牌子的台灯保护孩子的视力？儿童防近视护眼灯排行榜

NO1：南卡护眼台灯L1推荐星级：★★★★★现在儿童与青少年的近视率愈加严重，通过改善用眼环境和用眼习惯
爱瞳小tips·2023-11-11 02:59

《数据分析与挖掘》里的 python函数积累

annotate标注文字出自数据分析第三章P36**annotate语法说明：annotate(s=‘str’,xy=(x,y),xytext=(l1,l2),…)s为注释文本内容xy为被注释的坐标点xytext
逆夏11111·2023-11-11 00:12

力扣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
南桥几晴秋·2023-11-10 22:28

Leetcode_2:两数相加

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,
CWLCool·2023-11-10 19:48

使用Python开发选课脚本

参考链接编号分类文章及链接介绍作者来源分类撰写日期收录日期L1参考python自动预约公众号hzp666CSDN博客2022-03-072023-09-11L2参考微信小程序抢票脚本躺平de咸鱼CSDN
NFTDigger·2023-11-10 16:06

向量的范数、矩阵的范数

1-范数（也称L1范数）当p=1时，表示1-范数。它表示向量中各元素的绝对值之和。2-范数（也称L2范数）当p=2时，表示2-范数。2-范数是向量中各元素的平方和的平方根。
听海边涛声·2023-11-10 15:21

常见的机器学习模型正则化的方式

其中，常见的有：L1正则化与L2正则化。这种正则化方式可以从解空间形状、函数叠加和引入贝叶斯先验（L1正则化引入拉普拉斯先验、L2正则化引入高斯先验）等多个角度来解读。
Yuetianw·2023-11-10 14:51

机器学习中L1正则化和L2正则化有什么区别？

比如，常见的L1和L2正则化。2.正则化公式L1：L1正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的绝对值。L2：L2正则化是在原来的损失函数基础上加上权重参数的平方和。
五癫·2023-11-10 14:49

机器学习正则化

L1正则化  L1正则化公式为：  L为损失函数，W为网络权重，b为偏置值，m为样本数量，n_x为网络层数，λ\lambdaλ是超参数。
忆南妄北·2023-11-10 14:18

L1正则化？L2正则化？

L1正则化？L2正则化？机器学习中，如果参数过多，模型过于复杂，容易造成过拟合（overfit）。即模型在训练样本数据上表现的很好，但在实际测试样本上表现的较差，不具备良好的泛化能力。
江南蜡笔小新·2023-11-10 14:46

2. 两数相加 JavaScript实现

2.两数相加题目链接一、思想二、代码实现varaddTwoNumbers=function(l1,l2){//存放两数之和新的链表，定义它的头和尾lethead=null,tail=null;//定义进位
是馨呀！·2023-11-10 09:49

leetcode---js实现两数相加

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
南初️·2023-11-10 09:13

2. 两数相加（JS实现）

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=[9,9,9
束尘·2023-11-10 09:12

JS力扣刷题经典100题——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=[9,9,9
三月的一天·2023-11-10 09:10

2. 两数相加 js

输入：l1=[2,4,3],l2=[5,6,4]输出：[7,0,8]解释：342+465=807.解法一：/***Definitionforsingly-linkedlist.*functi
bilupilu·2023-11-10 09:03

两数相加 js

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=[9,9,9,9,9,9,9],
溪ｉ·2023-11-10 09:57

机器学习 - 决策树：技术全解与案例实战

目录一、引言二、决策树基础决策树模型概述构建决策树的关键概念特征选择决策树的生成决策树的剪枝三、算法研究进阶提升树和随机森林提升树（BoostedTrees）随机森林（RandomForests）进化算法与决策树决策树结构的进化多目标决策树优化应用实例
TechLead KrisChang·2023-11-10 06:58

LTE协议栈架构（简洁版）

UE(终端)到eNB(基站)的LTE-Uu接口地面接口：eNB(基站与基站)之间的X2接口、EPC(核心网)和eNB(基站)之间的S1接口1.1、空中接口空中接口可以分为3个层，2个面1.1.13个层L1
结衣桐亚·2023-11-10 02:29

链表oj(5)----合并两个有序链表

题目内容：解题代码：classSolution{publicListNodemergeTwoLists(ListNodel1,ListNodel2){if(l1==null){returnl2;}if(
ohana！·2023-11-09 13:26

【数据结构】--oj_合并两个有序链表（详解）

目录方法一：无头结点的方法方法二：有头结点的方法题述：已给函数头：structListNode*mergeTwoLists(structListNode*l1,structListNode*l2)已给出链表的结构体定义
姜暮、·2023-11-09 12:51

【Java版oj】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
小熊爱吃软糖吖·2023-11-09 12:20

保证缓存一致性的方法

以下是导致缓存不一致性的几个主要原因：多级缓存：现代计算机系统通常采用多级缓存结构，包括L1、L2、L3等多级缓存。
一只天蝎·2023-11-09 12:50

哪种牌子的台灯对学生视力好？高品质的五款护眼台灯

推荐一：NANK南卡护眼台灯L1推荐指数：98分NANK南卡是现在国内最专业的护眼学习台灯品牌，它独立研发的PE自适应智能调光技术，还有面光源与微米级点散式导管结
m0_70615061·2023-11-09 11:38

哪种灯对眼睛视力保护最好？盘点五款全光谱光照的护眼台灯

一、NANK南卡护眼台灯L1价格：399现在儿童与青少年的近视率愈加严重，通过改善用眼环境和用眼习惯是可以有效的预防视力下滑的，NANK南卡作为一款国内护
爱瞳小tips·2023-11-09 11:37

机器学习笔记(3)

加了一个优化器,初始学习速率是0.001,在运行时会自我调整精确度和召回率P,R调和均值,选择更好的算法右下角为公式.决策树判断的过程中像树一样选择从上到下分别是:根节点,决策节点,叶子节点在决策树的特征选择中
半岛铁盒@·2023-11-08 19:30

判断两个list 或两个数组的内容是否是相同

：item_table.containsKey(temp)条件二：item_table.get(temp).supportl0,Listl1){booleanflag1=l0.containsAll(l1
没有人比我更懂暴力算法·2023-11-07 19:07

使用 matlab 的 Robotics ToolBox 完成5自由雄克机械臂的建模与运动学仿真，并计算8个点的运动轨迹，绘制运动动画

机器人学导论仿真大作业（RTB）clearclch=figure;axistightmanualfilename='SchunkRobot_Simulation.gif';%Schunk机械臂参数的输入L1
石去皿·2023-11-07 12:28

大厂真题：【模拟】阿里蚂蚁2023秋招-讨厌鬼的区间

题目描述与示例题目描述讨厌鬼有一个数x，他每次操作可以令x=x+1或x=x-1讨厌鬼还有两个区间[l1,r1]和[l2,r2]，讨厌鬼想知道，令x同时满足以下条件的最小操作数是多少?
闭着眼睛学算法·2023-11-07 12:56

【leetCode】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
多年了酷拉皮卡依旧还在船上·2023-11-07 10:55

【leetcode】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
多年了酷拉皮卡依旧还在船上·2023-11-07 10:24

机器学习概论

深度学习：实现机器学习的一种技术2、机器学习的范围3、机器学习可以解决什么问题给定数据的预测问题：数据清洗/特征选择确定算法模型/参数优化结果预测二、机器学习的类型1、监督学习分类（Classification
七七喝椰奶·2023-11-07 04:12

美团点评｜机器学习岗｜面经（已offer）｜2023

YOLOv3，说到lossfunction的时候面试官说不用说了6.卷积是空间不变性还是时间不变性7.CNN网络有哪些层8.pooling分几种，分别有什么特点和作用9.解决过拟合的方法10.分别介绍L1
勤奋的可乐·2023-11-07 01:19

范数-Norm- the concept

常用的向量的范数：＊L1范数:||x||为x向量
法蒂芬·2023-11-06 17:05

L2范数-欧几里得范数

L1范数L1范数是指向量中各个元素绝对值之和L2范数L2范数、欧几里得范数一些概念。首先，明确一点，常用到的几个概念，含义相同。
Dxxl·2023-11-06 17:33

机器学习之用逻辑回归制作评分卡（分类分析：基于UCI的german信用评分卡设计）

4.1.查看数据分布是否平衡4.2.样本平衡4.3.离散型变量在好坏客户上的分布4.4.连续型变量在好坏客户上的分布五、数据预处理5.1.离散变量WOE值转换5.2.连续型变量的分箱及WOE值转换六、特征选择七
清风一起·2023-11-06 16:55
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他