Hello Kiki Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others) Problem Description One day I was shopping in the supermar ...
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2016-04-21 18:28:48
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keypoints: 1:define a list as shopping list 2: list operation :enumerate 3:the conception weakness: without any fuction used . ...
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2016-04-21 13:32:00
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一、支付宝支付1.准备工作1> 向支付宝”签约" 成为支付宝的”商户”, 签约完成后, 支付宝会提供一些必要的数据给我们(商户ID-partner,帐号ID-支付宝帐号)注意：签约成为支付宝商户，需要提供公司营业执照http://act.life.alipay.com/shopping/before ...
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2016-04-20 15:09:23
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When shopping on Long Street, Michael usually parks his car at some random location, and then walks to the stores he needs.
Can you help Michael choose a place to park which minim...
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2016-04-20 02:04:18
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简单地看了一些入门的资料。 随机森林似乎和CART有些联系。 随机森林的算法步骤： 1. 利用自助法（Bootstrap）从原始训练集中生成k个自助样本集，每个自助样本集是每棵分类树的全部训练数据。自助法（Bootstrap）：从原始的样本容量为N的训练集合中随机抽取N个样本生成新的训练集，抽样的方 ...
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2016-04-20 00:41:21
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Lesson 32:shopping made easy 购物变得很方便 Who was the thief? People are not so honest as they once were. The temptation1 to steal is greater than ever befo ...
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2016-04-17 14:45:51
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这几天完成了树回归的相关学习，这一部分内容挺多，收获也挺多，刚刚终于完成了全部内容，非常开心。
树回归这一章涉及了CART，CART树称作(classify and regression tree) 分类与回归树，既可以用于分类，也可以用于回归。这正是前面决策树没有说到的内容，在这里补充一下。正好也总结一下我们学的3种决策树。
ID3：用信息增益来选择特性进行分类，只能处理分类问题。缺点是往往...
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2016-04-09 00:23:43
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、随机森林（RF） 1.RF介绍 RF通过Bagging的方式将许多个CART组合在一起，不考虑计算代价，通常树越多越好。 RF中使用CART没有经过剪枝操作，一般会有比较... ...
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2016-04-05 12:09:44
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课程地址：https://class.coursera.org/ntumltwo-002/lecture 重要！重要！重要~ 一、决策树（Decision Tree）、口袋（Bagging），自适应增强（AdaBoost） Bagging和AdaBoost算法再分类的时候，是让所有的弱分类器同时发挥... ...
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2016-04-04 20:56:34
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题目大意：有一个人要买b件商品，给出每件商品的编号，价格和数量，恰逢商店打折。有s种打折方式。问怎么才干使买的价格达到最低 解题思路：最多仅仅有五种商品。且每件商品最多仅仅有5个，所以能够用5维dp来表示。每一个维度都代表一件商品的数量 打折的方式事实上有b + s种。将每种商品单件卖的也算一种打折
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2016-03-10 09:18:24
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