本程序使用的是Jupyte Notebook ...
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2020-04-05 22:36:08
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本周任务： 1.python基础的准备 本课程拟采用Python做为机器算法应用的实现语言，所以请确保: 1）安装好Python开发环境， PyCharm 或 Anaconda等都可以，按个人习惯喜好。 2）基本库的安装，如numpy、pandas、scipy、matplotlib 3）具备一定的P ...
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2020-04-05 18:32:01
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并查集 之前写最小生成树的时候对这一部分的知识也并没有十分详细的整理 近天做了一些用到并查集的题目，来整理一下 知识回顾 首先，先来回顾一下有关并查集的内容 <1> 定义 并查集是一种树型的数据结构，用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题。常常在使用中以森林来表示。 集 ...
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2020-04-04 09:34:21
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random_state是一个随机种子，是在任意带有随机性的类或函数里作为参数来控制随机模式。当random_state取某一个值时，也就确定了一种规则。 random_state可以用于很多函数，我比较熟悉的是用于以下三个地方：1、训练集测试集的划分 2、构建决策树 3、构建随机森林 1、划分训练 ...
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2020-03-31 01:25:49
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LINK： "图" 求出一张图中 生成树森林或基环树+生成树森林的每个方案的贡献之和。n<=16,m<=(n 1) n/2. 图中只允许最多出现一个环 一个方案的贡献为 这张图的各个联通块大小之积。 (爆搜能拿很多分数 因为爆搜的上界并非2^m 类似于一个C(m,n)+C(m,n 1)+C(m,n ...
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2020-03-30 00:27:20
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直接给代码： 1 # -- coding: gbk -- 2 from sklearn.datasets import load_breast_cancer 3 from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier 4 from sklearn.model_ ...
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2020-03-27 00:37:45
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""" 机器学习算法分类： 监督学习（有目标值） 分类（目标值是离散型数据）：K-近邻算法、贝叶斯分类、决策树与随机森林、逻辑回归、神经网络 回归（目标值是连续型数据）：线性回归、岭回归 无监督学习（无目标值）：聚类 K-means 机器学习一般会把数据集划分为训练集（3/4）和测试集（1/4），可 ...
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2020-03-26 01:37:29
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4， GBDT和随机森林的相同点： 1、都是由多棵树组成2、最终的结果都是由多棵树一起决定 5，GBDT和随机森林的不同点： 1、组成随机森林的树可以是分类树，也可以是回归树；而GBDT只由回归树组成2、组成随机森林的树可以并行生成；而GBDT只能是串行生成 3、对于最终的输出结果而言，随机森林采用 ...
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2020-03-23 00:06:15
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随机森林与随机子空间 BaggingClassifier类也支持对特征采样，这种采样由两个超参数控制：max_features 与 bootstrap_features，他们的工作方式与max_samples 与 bootstrap一样，只是他们采样的是特征。这样，每个模型将会在一个随机的输入特征子 ...
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2020-03-20 22:01:46
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题意： 第一次世界大战后，许多城市遭到严重破坏，我们需要重建这些城市。但是，某些材料只能在某些地方生产。所以我们需要将这些材料从一个城市运到另一个城市。由于战争期间大部分道路已被完全摧毁，两个城市之间可能没有路径，也没有环存在。 现在，你的任务来了。在告诉您道路状况后，我们想知道任何两个城市之间是否 ...
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编程语言 时间：
2020-03-19 20:11:31
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