L1特征选择第2页

【字符串算法】刷题总结

算法竞赛从入门到进阶》《算法竞赛进阶指南》一、c++字符串基本操作相关博客输入与输出chars1[100],s2[1001000];intl1,l2;scanf("%s",s1);//输入遇到回车结束l1

一米の阳光·2024-02-20 12:18

LeetCode21. 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]代码：classSolution

春风又。·2024-02-20 12:05

【刷题之路】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,

林先生-1·2024-02-20 12:34

LeetCode21.合并两个有序链表

示例：输入：l1=[1,2,4],l2=[1,3,4]输出：[1,1,2,3,4,4]思路创建一个新的链表头节点（dummyNode）和一个指针current，用于表示当前节点。

Stephen_Curry___·2024-02-20 12:00

【日更DAY393】每月复盘

11月复盘：整体完成度66.7%1.学习：整体完成度40%继续好好背论语—-100%尝试每周录一次视频，11月录4次~~~~视频没完成复习L1课程~~~~10%2.读书：整体完成度50%《与神对话》~~

梧桐苑落·2024-02-20 07:06

吴恩达深度学习-L1 神经网络和深度学习总结

作业地址：吴恩达《深度学习》作业线上版-知乎(zhihu.com)写的很好的笔记：吴恩达《深度学习》笔记汇总-知乎(zhihu.com)我的「吴恩达深度学习笔记」汇总帖（附18个代码实战项目）-知乎(zhihu.com)此处只记录需要注意的点，若想看原笔记请移步。1.1深度学习入门我们只需要管理神经网络的输入和输出，而不用指定中间的特征，也不用理解它们究竟有没有实际意义。1.2简单的神经网络——逻

向来痴_·2024-02-20 07:26

通俗易懂的L0范数和L1范数及其Python实现

L1范数

superdont·2024-02-20 06:05

介绍GNSS L1 L2 L5

其中，L1、L2和L5是其核心频段，它们在精确定位、导航和时间同步方面发挥着重要作用。本文将介绍L1、L2和L5频段的特点及其在全球卫星导航系统中的应用。

ABEL in China·2024-02-20 00:14

机器学习中的特征工程

目录一、特征工程目标二、特征工程内容（一）异常处理（二）特征标准化/归一化（三）数据分桶（四）缺失值处理（五）特征构造（六）特征筛选（特征选择）（七）降维三、代码示例（一）导入数据（二）删除异常值（三）

qq_44980515·2024-02-19 23:52

【蓝桥杯单片机入门记录】LED灯（附多个例程）

电路实物图1.4开发板LED灯原理图1.4.1共阳极LED灯操控原理（本开发板）（非实际原理图，便于理解版本）由图可以看出，每个LED灯的左边（即正极）通过限流电阻连接到电源的正极，如果想点亮一个灯（以L1

La_gloire·2024-02-19 20:38

《深度学习》阅读笔记

当0和非0元素间的差异非常重要时，使用L1范数。衡量矩阵的大小：frobenius范数2.6特征分解由矩阵的特征值定义可以推得正定：所

林子闲_5f12·2024-02-19 16:48

关于sklearn中回归的实现

SGDRegressor既可以做岭回归，也可以做Lasso回归，也可以做ElasticNetSGDRegressor（penalty=‘l2’,max_iter=1000）penalty：l1:LassoRegressionl2

王金松·2024-02-19 14:28

lesson19-2 《数据结构与算法》P35Q36拆分单链表

题目描述：编写算法将单链表L1拆成两个表，其中以L1为头的链表保持原来向后的链接，另一个以L2为头的链表，其链接方向与L1相反，L1包含原链表的奇数序号结点，L2包含原链表的偶数序号结点。

csdner1998·2024-02-19 13:08

Task4 - 建模与调参

内容介绍线性回归模型：线性回归对于特征的要求；处理长尾分布；理解线性回归模型；模型性能验证：评价函数与目标函数；交叉验证方法；留一验证方法；针对时间序列问题的验证；绘制学习率曲线；绘制验证曲线；嵌入式特征选择

100MHz·2024-02-19 13:13

Non-Stationary Texture Synthesis by Adversarial Expansion

Non-StationaryTextureSynthesisbyAdversarialExpansion1.主要创新点：利用PatchGan，结合风格损失，L1损失，生成非固定纹理。

Longlongaaago·2024-02-15 07:38

【MATLAB】PSO_BP神经网络回归预测（多输入多输出）算法原理

该算法的原理如下：数据预处理：在进行PSO-BP神经网络回归预测之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、特征选择和数据归一化等步骤。初始化神经网络：首先需要初始化神经网络的结构和初始权值。

Lwcah·2024-02-14 22:25

刷题08 位运算easy

输入:a="11",b="1"输出："100"输入：a="1010",b="1011"输出："10101"voidreserve(char*s){intl=0,r=strlen(s)-1;while(l1

hndgfnd·2024-02-14 13:13

【深度学习】S2 数学基础 P2 线性代数（下）

目录范数L1范数L2范数本节博文是线性代数第二部分，主要内容为L1L1L1范数与L2L2L2范数；有关线性代数基础知识，请访问：【深度学习】S2数学基础P1线性代数（上）范数在线性代数中，范数是一个数学概念

脚踏实地的大梦想家·2024-02-14 10:10

Days 29 ElfBoard LCD屏双电荷泵电路原理

电路中的L1为DC-DC升压电路的核心器件升压电感。在此电路中为了提高其升压能力，以及负压

chriss854·2024-02-13 20:52

极限的唯一性推导

固lim⁡x−>∗f(x)=A\lim\limits_{x->*}f(x)=Ax−>∗limf(x)=A存在,那么其极限必定唯一反证法函数f(x)存在极限lim⁡x−>∗f(x)=L1,lim⁡x−>∗

唐-import-某人·2024-02-13 10:53

LeetCode--代码详解 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

Java之弟·2024-02-13 08:41

数据回归算法 | Matlab实现Lasso回归预测模型

文章目录效果一览文章概述源码设计参考资料效果一览文章概述数据回归算法|Matlab实现Lasso回归预测模型.在本文，我们继续讲解另外一种可以解决“多重共线性”的算法——Lasso回归（也称L1正则化算法

天天酷科研·2024-02-13 06:31

给项目经理学习社群的一封信

2018年5月20日，L1组编号8号，日精进第52天给“项目经理学习群”的一封信大家好，聚是一团火，散是满天星，我是007不写就出局74班星火骑士团的践侠客、007不写就出局159班的班长，一言九鼎，勇攀高峰

践侠客·2024-02-13 01:44

Cross-lingual Transfer of Monolingual Representations

clipboard.png假设有两种语言L1和L2，L1既有大量无标签数据又有下游任务的监督数据，L2只有大量无标签数据，整个流程可分为一下四步：在L1无标签的数据集上，训练一个单语的bert，任务为masked

ltochange·2024-02-12 20:03

【蓝桥杯Python】试题算法训练比较

资源限制内存限制：256.0MBC/C++时间限制：1.0sJava时间限制：3.0sPython时间限制：5.0s问题描述给出一个n长的数列，再进行m次询问，每次询问询问两个区间[L1,R1]，[L2

哈仔康康·2024-02-12 06:06

【LeetCode】2. 两数相加给你两个非空的链表，表示两个非负的整数。它们每位数字都是按照逆序的方式存储的，并且每个节点只能存储一位数字。请你将两个数相加，并以相同形式返回一个表示和

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=

Cynthia`zy·2024-02-12 00:26

【每日算法】合并两个排序的链表

知识点：单链表，递归难度：一星题解：题目要求：给两个非递减单链表l1,l2，合并为一个非递减的单链表。方法一：迭代版本求解初始化：定义cur指向新链表的头结点操作：如果l1指向的结

楠瓜团子·2024-02-11 19:55

R语言LASSO特征选择、决策树CART算法和CHAID算法电商网站购物行为预测分析

全文链接：http://tecdat.cn/?p=32275原文出处：拓端数据部落公众号本文通过分析电子商务平台的用户购物行为，帮助客户构建了一个基于决策树模型的用户购物行为预测分析模型。该模型可以帮助企业预测用户的购物意愿、购物频率及购买金额等重要指标，为企业制定更有针对性的营销策略提供参考。数据来源和处理本研究所使用的数据来自某电子商务平台的用户购物历史记录。读取数据head(data)模型构

·2024-02-11 18:39

21. 合并两个有序链表

示例：输入：1->2->4,1->3->4输出：1->1->2->3->4->4代码classSolution{public:ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1,ListNode

vbuer·2024-02-11 18:30

零基础无实物一步一步学PLCS7-1200仿真（三）-电动机正反转控制（互锁）

L1，L2，L3为工业电AC交流三相380V，其中QF1为断路

永远都是新手·2024-02-11 14:27

零基础无实物一步一步学PLCS7-1200仿真（五）-四路简易抢答器控制

项目要求：1．有4组进行抢答，抢答按钮为SB1～SB4，对应4个抢答指示灯为L1～L4。2．主持人按钮为SB0，主持人按下SB0，所有指示灯复位。3．最先按下抢答按钮的组指示灯亮，其他组后按下的不亮。

永远都是新手·2024-02-11 14:27

梯度提升树系列7——深入理解GBDT的参数调优

的关键参数解析1.1学习率（learningrate）1.2树的数量（n_estimators）1.3树的最大深度（max_depth）1.4叶子节点的最小样本数（min_samples_leaf）1.5特征选择的比例

theskylife·2024-02-11 14:40

let,const和var的区别

的区别声明方式变量提升作用域初始值重复定义const否块级需要不允许let否块级不需要不允许var是函数级不需要允许变量提升：const和let必须先声明再使用，不支持变量提升console.log(c1,l1

halapro_liu·2024-02-11 07:26

五、机器学习模型及其实现1

1_机器学习1）基础要求：所有的数据全部变为了特征，而不是eeg信号了python基础已经实现了特征提取、特征选择（可选）进行了数据预处理.预处理指对数据进行清洗、转换等处理，使数据更适合机器学习的工具

ITS_Oaij·2024-02-10 21:10

Day006_作业

list1=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]1.已知一个列表，求列表中心元素l1,*mid,r1=list1print(mid)2.已知一个列表，求所有元素和sum1=0foriinlist1

Autumn_Hy7·2024-02-10 13:40

21.Merge Two Sorted Lists

structListNode{intval;ListNode*next;ListNode(intx):val(x),next(NULL){}};ListNode*mergeTwoLists(ListNode*l1

花落花开花满天·2024-02-10 05:17

linux页高速缓存

磁盘高速缓存有两个重要因素：第一，访问磁盘的速度要远低于访问内存的速度，若从处理器L1和L2高速缓存访问则速度更快。第二，数据一旦被访问，就很有可能短时间内再次访问。

jjcccao·2024-02-09 23:37

C语言笔试题之两数相加（多次反转链表实现）

实例要求：1、给定两个非空链表（l1和l2）来代表两个非负整数；2、数字最高位位于链表开始位置；3、它们的每个节点只存储一位数字；4、将这两数相加会返回一个新的链表；案例展示：实例分析：1、编写反转链表函数

少年维克多·2024-02-09 21:59

「递归算法」：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]二、思路解析在数据结构部分

爱敲代码的罗根·2024-02-09 19:27

统计学习方法笔记之决策树

可以看出，决策树算法一般包含特征选择，决策树的生成与决策树的剪枝过程。特征选择信息增益熵和条件熵在了解

Aengus_Sun·2024-02-09 17:51

一文搞懂， Linux内核—— 同步管理（下）

CPU0操作了lock，为了数据的一致性，CPU0的操作会导致其他CPU的L1中的lock变成invalid，在随后的来自其他CPU对lock的访问会导致L1cachemiss（更准确的说是communicationcach

极致Linux内核·2024-02-09 13:50

基于BatchNorm的模型剪枝【详解+代码】

文章目录1、BatchNorm（BN）2、L1与L2正则化2.1L1与L2的导数及其应用2.2论文核心点3、模型剪枝的流程ICCV经典论文，通俗易懂！

全息数据·2024-02-09 08:05

数据挖掘应用领域

Liam_ml·2024-02-09 06:50

java的jmm模型_Java内存模型JMMJava内存模型JMM

在多核cpu中，每个处理器都有各自的高速缓存(L1,L2,L3)，而主内存(就是内存条那块的内存)却只有一个；

只想摸鱼的社畜·2024-02-09 06:08

特征工程：特征提取、特征预处理、特征选择

一、特征提取1.字典特征提取sklearn.feature_extraction.DictVectorizer(sparse=True,…)dict=DictVectorizer(sparse=False)data=dict.fit_transform([{'city':'北京','temperature':100},{'city':'上海','temperature':60},{'city':'

xiaobai_IT_learn·2024-02-09 00:02

特征工程：衡量特征的重要型

知乎特征选择：https://zhuanlan.zhihu.com/p/32749489结合sklearn的几种特征选择方法：https://www.cnblogs.com/hhh5460/p/5186226

千寻～·2024-02-09 00:32

特征工程:特征提取和降维-上

目录一、前言二、正文Ⅰ.主成分分析Ⅱ.核主成分分析三、结语一、前言前面介绍的特征选择方法获得的特征，是从原始数据中抽取出来的，并没有对数据进行变换。

林浩杨·2024-02-09 00:01

特征工程:特征选择

目录一、前言二、正文Ⅰ.基于统计方法的特征选择Ⅱ.基于递归消除特征发Ⅲ.基于机器学习的方法三、结语一、前言特征选择是使用某些特征统计的方法，从数据中选出有用的特征，把数据中无用的特征抛弃掉，该方法不会产生新的特征

林浩杨·2024-02-09 00:00

LeetCode Python - 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

xuxu1116·2024-02-08 21:35

Task 4：建模调参