Naive 第11页

面试中值得关注的问题

朴素贝叶斯为什么“朴素naive”？kmeans初始点除了随机选取之外的方法LR明明是分类模型为什么叫回归梯度下降如何并

wonengguwozai·2020-08-12 14:54

python datetime offset-aware与offset-navie相互转换

模块比较两个时间的前后关系时，会出现报错：TypeError:can'tcompareoffset-naiveandoffset-awaredatetimes这是因为两个时间不属于同一类型，offset-naive

agg7911·2020-08-12 10:10

cf891A Pride 题解

（雾）这题还是蛮有趣..想到了区间DP但是发现转移不动，还是naive..来看看题意。一串数，每次只能将相邻两个元素中的一个变成1，问要求最少多少次GCD才能全为1。如果不能，就输出-1。

LittleRewriter·2020-08-11 11:33

2019 年百度之星·程序设计大赛 - 复赛

进决赛，还是太naive了，菜鸟再好好努力吧。退役狗一枚，即将研一，今年的icpc无法（不）打了，算是小小的遗憾吧。。。以后打比赛的次数也能也会少很多了，毕竟读研究生，菜鸟要搞'科研'了。。。。。。

weixin_30659829·2020-08-11 10:12

[hdu5405] sometimes naive——树链剖分+线段树

[hdu5405]sometimesnaiveProblemDescriptionRhasonCheunghadanaiveproblem,andaskedTeacherMaiforhelp.ButTeacherMaithoughtthisproblemwastoosimple,sometimesnaive.Sosheaskyouforhelp.Shehasatreewithnvertices,n

ylsoi·2020-08-11 05:10

csp-s模拟测试54 - 55

说出题人毒瘤，不如说自己太naive。A.x有相同质因子的一定不能分开，质因数分解，并查集维护。B.y2^20让任何算法的复杂度无

weixin_30360497·2020-08-10 22:55

第2章第3节练习题1 串的模式匹配(Naive)

问题描述设有主串s和子串t,子串t的定位就是要在主串s中找到一个与子串t相等的子串。通常把主串s称为目标串,把子串t称为模式串,因此定位也称作模式匹配。模式匹配成功是指在目标串s中找到一个模式串t；不成功则指目标串s中不存在模式串t。算法描述本算法与第1章第2节练习题14判断子序列本质相同，那么运用同样的算法也可以解决该问题。首先对s和t同时进行访问，如果t中的元素有一个与s不匹配，那么对字符串s

法海你懂不·2020-08-10 22:32

Python学习第十五周作业——综合练习

作业题目代码如下：fromsklearnimportdatasets,cross_validation,metricsfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ensembleimpo

s1638005344·2020-08-10 20:22

6.13 sklearn

代码如下fromsklearnimportdatasetsfromsklearnimportmodel_selectionfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearn.svmimportSVCfromsklearn.ense

Control_xu·2020-08-10 15:02

hdu6315 Naive Operations（线段树）

NaiveOperationsTimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:502768/502768K(Java/Others)TotalSubmission(s):4311AcceptedSubmission(s):1891ProblemDescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequen

whisperlzw·2020-08-09 15:29

暴力——AtCoder Regular Contest 070 #D No need

无用数的定义是：在这个数所属的所有Good子集中，如果把这个数删去后原子集仍然是一个Good子集，它就是一个无用数分析：一开始我的做法比较Naive，直接排序后求出正好大于等于K的中间

FeBr2·2020-08-09 06:45

笔记：CS231n+assignment2（作业二）（三）

，具体的CNN的知识点想以后在好好写一写，CNN的代码关键就是要加上卷积层和池话层.一、卷积层卷积层的前向传播还是比较容易的，我们主要关注的是反向传播，看下图就知道了：defconv_forward_naive

weixin_30839881·2020-08-08 23:27

斯坦福深度学习课程cs231n assignment2作业笔记六：Convolutional Networks

话不多说，直接上代码：Convolution:Naiveforwardpassdefconv_forward_naive(x,w,b,conv_param):"""Anaiveimplementationoftheforwardpassforaconvolutionallayer.TheinputconsistsofNdatapoints

持久决心·2020-08-08 22:42

字符串匹配(string matching)算法之一 (Naive and Rabin_Karp)

内容来自《算法导论》《Introductiontoalgorithms》作者CLRS编辑byTouzanihttp://blog.csdn.net/touzani/archive/2007/05/29/1628885.aspx字符串匹配(Stringmatching)问题的形式定义:假设文本（Text）是一个长度为n的数组T[1…n],模式(Pattern)是一个长度为m≤n.的数组P[1..m]

touzani·2020-08-08 22:03

SVM/hinge loss function

其公式为：Li=∑j≠yimax(0,wTjxi−wTyixi+Δ)循环方式实现：defsvm_loss_naive(W,X,y,reg):"""StructuredSVMlossfunction,naiveimplementation

Pxmzhao·2020-08-08 21:27

眼底图分类（二）初试keras-sequential模型

当图片经历了最naive的预处理后，我决定用最naive的方法跑一遍图像分类的流程。于是会遇到三个主要突破口：1.熟悉keras框架的sequential模型。

Yeah_22·2020-08-08 19:48

python-朴素贝叶斯分类器

对于给定数据，首先基于特征的条件独立性假设，学习输入输出的联合概率分布，然后基于此模型，对给定的输入x，利用贝叶斯定理求出后验概率的最大的输出y在sklean中，实现了三个朴素贝叶斯分类器：分类器描述naive_bayes.GaussianNB

TxyITxs·2020-08-08 13:48

朴素贝叶斯分类(Naive Bayesian classification)

算法杂货铺——分类算法之朴素贝叶斯分类(NaiveBayesianclassification)0、写在前面的话我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕

Cherry_cool·2020-08-08 12:50

cs231n训练营学习笔记（6）

跑代码，softmax最开始，写softmax_loss_naive用循环求loss和gradientsoftmax分类器使用交叉熵loss，公式为编程实现时候稍微利用了广播，10个分数一起算的foriinrange

就叫荣吧·2020-08-08 00:56

朴素贝叶斯（Naive Bayes）和校正曲线（Calibration Curve）

算法回顾图片来源：https://medium.com/machine-learning-101/chapter-1-supervised-learning-and-naive-bayes-classification-part

CDA·数据分析师·2020-08-07 22:24

使用CountVectorizer和TfidfVectorizer对fetch_20newsgroups数据进行分类，并对是否使用停用词进行对比（精确度）

20newsgroupsfromsklearn.cross_validationimporttrain_test_splitfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBfromskle

459817216·2020-08-07 19:13

用k最近邻、决策树和朴素贝叶斯比较分类效果

结果在最后的图中importnumpyasnpfromnumpyimport*importmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.naive_bayesimportGaussianNBfromsklearnimportmetricsfromsklearn.preprocessingim

少游223·2020-08-07 18:29

朴素贝叶斯(Naive Bayesian)_社区不良用语识别

贝叶斯定理:首先介绍下贝叶斯定理：这个在250多年前发明的算法，在信息领域内有着无与伦比的地位。贝叶斯分类是一系列分类算法的总称，这类算法均以贝叶斯定理为基础，故统称为贝叶斯分类。朴素贝叶斯算法（NaiveBayesian)是其中应用最为广泛的分类算法之一。朴素贝叶斯分类器基于一个简单的假定：给定目标值时属性之间相互条件独立。通过以上定理和“朴素”的假定，我们知道：P(Category|Docum

amneb·2020-08-07 16:48

sklearn机器学习：高斯朴素贝叶斯GaussianNB

认识高斯朴素贝叶斯classsklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None,var_smoothing=1e-09)如果Xi是连续值，通常Xi的先验概率为高斯分布（

Zen of Data Analysis·2020-08-07 13:12

【机器学习】贝叶斯分类-垃圾短信分类-SMSSpamCollection

importpandasaspdfromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerfromsklearn.feature_extraction.textimportCountVectorizerfromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNB

♚人间海·2020-08-07 11:46

2018 Multi-University Training Contest 2 &&HDU6315 Naive Operations【线段树】

NaiveOperationsTimeLimit:6000/3000MS(Java/Others)MemoryLimit:502768/502768K(Java/Others)ProblemDescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequenceaandboflengthn.bisastaticpermutationof1ton.Init

Dust_Heart·2020-08-05 19:55

[V&N2020 公开赛]CHECKIN

naive!#Youw

Penson.SopRomeo·2020-08-05 18:54

Bugku 文件包含2 writeup 绕过过滤

首先附上网站源码http://123.206.31.85:49166/index.php=70){echo"NAIVE!!!";}else{include($file);}}?

放不下菲·2020-08-05 17:07

Bugku Web CTF-文件包含2

/etc/pass，然后页面显示大字NAIVE!!!!

河鱼不高兴·2020-08-05 17:00

2020 年 V&N 内部考核赛 WriteUp

naive!#Youwi

HyyMbb·2020-08-05 17:18

Halo中的快速傅里叶（逆）变换算法(I)FFT

8Gubuntu16.04服务器上运行：cargotesttest_fft----nocapturetest_fft函数中实现的是对两个999阶（1000个系数）多项式的乘法运算，在该函数内，分别进行了直接乘法运算naive_product

mutourend·2020-08-05 10:44

分布式共享内存两种实现方式

分布式共享内存这里，我们介绍两种分布式共享内存，一种是分布式共享内存，另外一种是naive分布式共享内存简单的分布式共享内存所有的进程去访问一个共享内存，这个共享内存是虚拟的，他可能分布在不同的物理机上

挑战不可能，努力·2020-08-04 16:29

224.基本计算器

题解一：（naive）classSolution:defcalculate(self,s:str)->int:#Tooyoung，toosimple，sometimesnai

LotusQ·2020-08-04 16:28

没有除法的除法——LeetCode第29题

既然被除数和除数都是整数，那么用减法就可以实现除除法了（多么naive的想法）。

Liutos·2020-08-03 22:27

[JavaScript] CocosCreator 中国象棋 —— 棋子移动

之前想用cocos2dx开发这个游戏来着，真是太Naive了。

Sharpen_ice·2020-08-03 13:08

自然语言处理 - 朴素贝叶斯

https://wizardforcel.gitbooks.io/dm-algo-top10/content/naive-bayes.html朴素贝叶斯为何朴素：因为引入条件独立假设，特征的顺序变得无关紧要

ZenGeek·2020-08-02 22:58

监督学习的模型，参数，方法

（一）朴素贝叶斯：fromsklearn.naive_bayesimportMultinomialNBmodel=MultinomialNB(alpha=1.0,fit_prior=True,class_prior

EuclideanSpace·2020-08-01 13:59

sklearn.naive_bayes常用API介绍

高斯朴素贝叶斯sklearn.naive_bayes.GaussianNB(priors=None):priors:array-like,shape(n_classes,)类别的先验概率，如果指定则不会根据数据改变属性

fengzhizi76506·2020-08-01 12:49

Python机器学习库SKLearn分类算法之朴素贝叶斯

参考地址：http://scikit-learn.org/stable/modules/naive_bayes.htmlhttp://scikit-learn.org/stable/modules/generated

dingcheng998·2020-08-01 11:07

python中sklearn的朴素贝叶斯方法（sklearn.naive_bayes.GaussianNB）的简单使用

-1,-1],[-2,-1],[-3,-2],[1,1],[2,1],[3,2]])labels_train=np.array([1,1,1,2,2,2])#引入高斯朴素贝叶斯fromsklearn.naive_bayesimportGaussianNB

dingcheng998·2020-08-01 11:07

字符串匹配 -- 朴素字符串匹配算法

算法实现NAIVE-STRING-MATCHER(T,P)1n←length[T]2m←length[P

麦兜NC粉·2020-08-01 11:15

Udacity机器学习入门笔记——朴素贝叶斯

这里比较简单就不多说了，主要记一下使用的代码吧GaussianNB（高斯朴素贝叶斯）链接：http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.naive_bayes.GaussianNB.html

沐婉清·2020-08-01 08:08

python创建一个特征选择分类器

iris.targetfromsklearn.model_selectionimportGridSearchCVfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.naive_ba

Adm1rat1on·2020-07-31 22:43

naive！

全文约为3200字|建议阅读时间10分钟我们都知道，读书可以增长知识，当然实践也可以，那么为什么我们通常只单单把学历高的人称为有知识、有学问的人呢？这是由于我们对知识，对实践，对读书的认识不太清楚而造成的。一、究竟什么才叫知识？知识，是人类认识世界的成果。这个说法似乎很宽泛，在此我将其分解出来，能称得上知识的，必须同时满足以下3个条件：客观的、能被验证的、相对正确的。“客观的”很好理解，知识是不以

蔡垒磊·2020-07-31 12:55

朴素贝叶斯（Naive Bayes），联合概率，条件概率，先验概率，后验概率

目录联合概率：条件概率（条件概率，又叫似然概率）：先验概率：后验概率：贝叶斯公式：主要公式推导联合概率：包含多个条件，且所有条件同时成立的概率a条件概率（条件概率，又叫似然概率）：事件A在另外一个事件B已经发生了条件下的发生的概率，多个事件的时候，需要基于各个事件的条件独立假设先验概率：一般都是单独事件发生的概率，如P(A)、P(B)。预判概率，可以是基于历史数据的统计，可以由背景常识得出，也可以

alanjia163·2020-07-30 20:04

朴素贝叶斯分类(Naive Bayes classifier)

基本概念先验概率（priorprobability）是指根据以往经验和分析得到的概率，如全概率公式，它往往作为"由因求果"问题中的"因"出现的概率·后验概率是指在得到“结果”的信息后重新修正的概率，是“执果寻因”问题中的“因”。条件概率全概率公式贝叶斯定理(贝叶斯公式)教程http://www.cnblogs.com/luonet/p/4028990.html算法杂货铺http://kb.cnbl

黑桃一·2020-07-30 09:18

HDU6315:Naive Operations 题解

DescriptionInagalaxyfar,faraway,therearetwointegersequenceaandboflengthn.bisastaticpermutationof1ton.Initiallyaisfilledwithzeroes.Therearetwokindofoperations:1.addlr:addoneforal,al+1…ar2.querylr:query

IcePrincess_1968·2020-07-30 07:47

反思

现在回想当初阿里内推的电面，相比后面的面试，那时的问题真的是最简单的了，然而那时的我也是naive，连最基础的问题都没答上来，印象深刻的是关于URL编码，问了我两次，两次都没答出来，当初要是在面试前刷一刷面经

苏星河·2020-07-30 04:38

RPC服务和HTTP服务对比

这里请允许我迷之一笑~Naive！

素小暖·2020-07-29 05:33

高斯判别分析(Gaussian discriminant analysis)和朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)

高斯判别分析(Gaussiandiscriminantanalysis)和朴素贝叶斯方法(NaiveBayes)生成模型和判别模型监督学习一般学习的是一个决策函数：y=f(x)或者是条件概率分布：p(y|x)判别模型直接用数据学习这个函数或分布，例如LinearRegression和LogisticRegression。生成模型是用数据先学习联合概率分布p(x,y)，然后根据贝叶斯公式求p(y|x

Jeffrey-Heart·2020-07-29 03:33

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