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如何解决机器学习里面的类别不平衡问题

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78508502总结下机器学习中类别不均衡的处理方法主要有下,希望对你有帮助~~采样 这里的采样可以分为上采样和下采样,简单说就是从类别少的多采样或者类别多的少采样。对于上采样,如SMOTE算法。 转化为One-class问题 把它看做一分类(OneClassLearning)或异常检测(NoveltyDetec...

2019-08-17 16:35:39

判断一个数是否是2的整数次幂,python实现

问题:判断一个数是否是2的整数次幂?分析一:判断一个数是否是是2的整数次幂。方法和思路也很多,其中最简单的就是,用这个数除以2用除的商再除以2,直到最后被除数为2,证明这个数是2的整数次幂。这种思路简单,但是略显笨重。我们采用第二种思路。分析二:由于2这个数在计算机中是一个比较特殊的数。计算机是以二进位制进行运算的。于是有了按位与,或,异或和非的运算。2的整数次幂都有一个共同的特点,就是以二...

2019-08-17 16:32:00

leetcode盛最多水的容器

原题:https://leetcode-cn.com/problems/container-with-most-water/利用双指针进行求解的,这样时间复杂度比较低为O(n)classSolution(object):defmaxArea(self,height):""":typeheight:List[int]...

2019-08-17 11:19:35

batch norm的作用

  论文中将BatchNormalization的作用说得突破天际,好似一下解决了所有问题,下面就来一一列举一下:  (1)可以使用更高的学习率。如果每层的scale不一致,实际上每层需要的学习率是不一样的,同一层不同维度的scale往往也需要不同大小的学习率,通常需要使用最小的那个学习率才能保证损失函数有效下降,BatchNormalization将每层、每维的scale保持一致,那么...

2019-08-16 21:33:26

梯度法和牛顿法的区别?

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/78185057梯度法和牛顿法都是优化中常用的算法,一般来说机器学习和深度学习中用到的优化方法中梯度法是较多的,以及它的改进的算法,如adagrad,adadelta,rmsprop,adam等。回到本问题上来。梯度下降法的公式如下:牛顿法的公式如下:可以看到梯度法要求的是一阶导数,牛顿法要求二阶导数且...

2019-08-16 18:09:41

堆排序,python

转载自:https://www.jianshu.com/p/d174f1862601堆排序的Python实现(附详细过程图和讲解)正文前的扯淡之前电话面试一个公司时,面试官让写一个堆排序,遗憾的是我忘了堆排序的思想了,所以直接说不会写,这次电面也以失败告终...知耻后勇,这几天在网上找了很多写堆排序的帖子,但是帖子质量不好,堆排序是什么不介绍,代码也非常不详细,看了半天没整明白,不过好...

2019-08-14 21:22:31

寻找一个数组里面的第k大的数字,python

类似于快速排序的思想,leetcode里面的思想classSolution(object):deffindKthLargest(self,nums,k):""":typenums:List[int]:typek:int:rtype:int"""defpa...

2019-08-13 20:56:24

概率题

转自:https://blog.csdn.net/huntinux/article/details/1684494152张扑克牌,4个人平分,红桃A和黑桃A同时被一个人拿到的概率正确解法:假设N=4.那么每人拿13张牌。那么此事件的概率=C(1,4)*C(11,50)/C(13,52)C(1,4)=从四个人中任选1人为红A+黑AC(11,50)=从剩余50张牌中抽取11张给指定人...

2019-08-10 11:55:07

概率题

1.一副牌52张(去掉大小王),从中抽取两张牌,一红一黑的概率是多少?26/51。来自牛客网的解法连接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/ee5eaa561309406fae8ac68f5123e177?toCommentId=1699864把这个问题换一个说法,有52个球,26个黑,26个红。不放回抽两次,获得不同颜色的概率为多少?第一次...

2019-08-10 11:32:43

详解深度学习中的梯度消失、爆炸原因及其解决方法

转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/33006526Batchnorm是深度学习发展以来提出的最重要的成果之一了,目前已经被广泛的应用到了各大网络中,具有加速网络收敛速度,提升训练稳定性的效果,Batchnorm本质上是解决反向传播过程中的梯度问题。batchnorm全名是batchnormalization,简称BN,即批规范化,通过规范化操作将输出信号x规范...

2019-08-09 21:26:36

batch morm的作用

1.BN在batch的维度上norm,归一化维度为[N,H,W],对batch中对应的channel归一化主要部分说完了,接下来对BatchNorm做一个总结:没有它之前,需要小心的调整学习率和权重初始化,但是有了BN可以放心的使用大学习率,但是使用了BN,就不用小心的调参了,较大的学习率极大的提高了学习速度, Batchnorm本身上也是一种正则的方式,可以代替其他正则方式如dropo...

2019-08-08 15:17:44

给定一棵二叉树,找到两个节点的最近公共父节点(LCA)

给定一棵二叉树,找到两个节点的最近公共父节点(LCA)。最近公共祖先是两个节点的公共的祖先节点且具有最大深度。可以查看连接:https://blog.csdn.net/wenqiwenqi123/article/details/79952043...

2019-08-07 11:37:56

优化方法总结:SGD,Momentum,AdaGrad,RMSProp,Adam

转载自:https://blog.csdn.net/u010089444/article/details/767258431.SGDBatchGradientDescent在每一轮的训练过程中,BatchGradientDescent算法用整个训练集的数据计算costfuction的梯度,并用该梯度对模型参数进行更新:Θ=Θ−α⋅▽ΘJ(Θ)\Theta=\Theta...

2019-08-07 10:22:14

整数全排列

输入一个整数N,可以将它的各个位数的数字重新组合,但是数字开头不能为0,判断他的全部的组合中,有没有是2的整数次幂的值。有就返回ture,否则返回flase。这个要求在pc机器上面1s跑完还没有来得及写代码...

2019-08-06 21:54:19

有n个A,m个B,不能有三个相同的字母连续出现。任意写出来一个组合输出

#coding:utf-8#n->A#m->B#输入n和m,构造一个n+m长度的字符串。正好有n个A,m个B。#不能有三个相同的字母连续出现。任意写出来一个组合输出defconstruct(m,n,size):ifmax(m,n)<=min(m,n)*2+2:dif=0res=""...

2019-08-06 21:52:55

求导

2019-08-06 15:23:54

基本函数求导公式

2019-08-06 11:12:29

基本函数求导

2019-08-06 11:05:27

正态分布表如何查看

就是先转化为标准正态分布之后,再去查表获得。化为标准正态分布的时候设为z,竖着的数值+横着的数值,就是z的值对应的分布函数的概率。

2019-08-06 10:49:49

合并k个排序数组

leetcode88:合并2个已经排序好的数组为一个已经排好序的数组leetcode486:合并k个排序数组参考:https://www.jianshu.com/p/1664ae5e4fed最简单的方法是创建一个N大小的数组,然后把所有数字拷贝进去,然后再进行时间复杂度为O(NlogN)排序算法,这样总体时间复杂度为O(NlogN) 可以利用最小堆完成,时间复杂度是O(Nl...

2019-08-05 11:02:06

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