- 博客(18)
- 资源 (1)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 初刷leetcode： 只出现一次的数字
使用collections模块counter函数，统计各元素出现的次数并返回一个键值对字典，再对字典进行遍历，选出其中出现次数小于2的元素。class Solution:def singleNumber(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: int """ dic=collections.Coun...
2018-08-23 17:05:01
117
原创 初刷leetcode： 存在重复
给定一个整数数组，判断是否存在重复元素。如果任何值在数组中出现至少两次，函数返回 true。如果数组中每个元素都不相同，则返回 false。class Solution:def containsDuplicate(self, nums): """ :type nums: List[int] :rtype: bool """ if len(nums)...
2018-08-23 16:57:11
108
原创 初刷leetcode： 旋转数组
给定一个数组，将数组中的元素向右移动 k 个位置，其中 k 是非负数。 python切片：class Solution:def rotate(self, nums, k): """ :type nums: List[int] :type k: int :rtype: void Do not return anything, modify nums in-pl...
2018-08-23 16:47:27
99
原创 初刷leetcode： 买卖股票的最佳时机 II
给定一个数组，它的第 i 个元素是一支给定股票第 i 天的价格。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）。注意：你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。 class Solution(object): def maxProfit(self, prices): “”” ...
2018-08-23 16:29:48
105
原创 初刷leetcode：从排序数组中删除重复项
给定一个排序数组，你需要在原地删除重复出现的元素，使得每个元素只出现一次，返回移除后数组的新长度。不要使用额外的数组空间，你必须在原地修改输入数组并在使用 O(1) 额外空间的条件下完成。示例 1:给定数组 nums = [1,1,2], 函数应该返回新的长度 2, 并且原数组 nums 的前两个元素被修改为 1, 2。 你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。示例 2:...
2018-08-23 16:11:54
117
原创 李航《统计学习方法》读书记录
李航《统计学习方法》第七章课后习题7.1 7.2x=[[1, 2], [2, 3], [3, 3], [2, 1], [3, 2]]y=[1, 1, 1, -1, -1]clf = svm.SVC(kernel='linear',C=10000)clf.fit(x, y)print (clf.coef_)print (clf.intercept_)输出：[[-1....
2018-08-21 16:53:20
159
原创 李航《统计学习方法》读书记录
李航《统计学习方法》第六章课后习题6.2逻辑斯谛回归模型的梯度下降算法import timeimport mathimport randomimport pandas as pdfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn.metrics import accuracy_scorecla...
2018-08-18 23:21:46
400
转载 python3中的drop_duplicates函数（对数据进行去重处理）
df_part_1.drop_duplicates([‘user_id’,’behavior_type’], ‘last’）这句话的意思就是 这两列元素一样的话 就相当于重复（只看这两类 其他列重复不重复没有一点关系） （上图 0 1 2 行就是重复项） 重复了我们就要去重，对吧。那么既然重复这么多 我们最后还是得留下来一个吧 所以最后参数 last 胡总和first就是说 重复这么多项 我只...
2018-08-18 15:08:09
2565
1
原创 李航《统计学习方法》读书记录
李航《统计学习方法》第三章课后习题import numpy as npdef loadDataSet():T=[[2,3],[5,4],[9,6],[4,7],[8,1],[7,2]] #书上数据加载一下return np.mat(T)def Kd_split(T):T0_var=np.var(T[:,0]) #选择x轴为坐标轴并算方差T1_var=np.var(T[:,...
2018-08-08 23:00:13
92
原创 周志华《机器学习》读书记录
周志华《机器学习》读书记录（8） 第八章 集成学习 课后习题这章主要讲了融合算法 包括1.Boosting（Adaboost）将一个弱学习器提升为强学习器2.Bagging（并行式集成学习）让我没想到的是随机森林算法也是并行式集成学习的一种，看来我的理解还是很差。 课后习题：1.假设硬币正面朝上的概率为p，反面朝上的概率为1-p。令H(n)代表抛n次硬币所得正面朝上的次数，则最多k...
2018-07-31 11:59:52
1140
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人