原创 leetcode 171. Excel表列序號
#思路就是26進制轉10進制，這樣一說是不是感覺很簡單了呢？class Solution(object): def titleToNumber(self, s): """ :type s: str
2020-02-24 14:26:55
原创 Leetcode 606. 根據二叉樹創建字符串
一定要理清邏輯，我在這題上修修補補，打補丁打了半天，最後才發現，如果一開始有清晰的邏輯的話，那麼代碼會非常簡單的。class Solution: def tree2str(self,t): if t is None
2020-02-24 14:26:55
原创 leetcode 766. 託普利茨矩陣
class Solution: def isToeplitzMatrix(self, matrix): """ :type matrix: List[List[int]] :rtyp
2020-02-24 14:26:55
原创 python 黑龍江招生考試信息港 暴力查詢 某人成績
需要知道的信息：1、某人的真實姓名 2、他的准考證號除後三位外的所有位（前12位） 3、測試報考哈工大的學生通過 這裏詳細解釋一下，一般而言，考一個科目的所有人前12位都是相同的，最後三位因人而異。例如考計算機854的所有成員爲1021
2020-02-24 14:26:55
原创 leetcode 205. 同構字符串
class Solution: def isIsomorphic(self, s, t): """ :type s: str :type t: str :rtype:
2020-02-24 14:26:55
原创 機器學習基石（林軒田）第四章 筆記與感悟總結
4.1 Feasibility of Learning - Learning is Impossible 老師提出了一個難以學習的例子。我們無法知道未知的東西，但是我們想要推斷未知的東西。4.2 Feasibility of Learni
2018-08-21 21:56:45
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原创 pytorch lstm crf 代碼理解
好久沒有寫博客了，這一次就將最近看的pytorch 教程中的lstm+crf的一些心得與困惑記錄下來。 原文 PyTorch Tutorials 參考了很多其他大神的博客，https://blog.csdn.net/cuihuijun1
2018-08-21 21:56:44
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原创 機器學習基石（林軒田）第十四章 筆記與感悟總結
14.1 Regularization - Regularized Hypothesis Set我們可以看出，右側的數據擬合的並不好，因爲我們用來擬合的方程維數太高！！！我們想讓右側的overfit 變成左側的看起來不錯的 ‘regula
2018-08-21 21:56:44
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原创 機器學習基石（林軒田）第三章 筆記與感悟總結
3.1Learnig with Different Output Space本節介紹了很多的機器學習問題。是非問題可以用PLA。其實就是二分類的問題（binary classification）。是非題應用十分廣泛。從而引申到多類分類的問
2018-08-21 21:56:44
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原创 attention 理解 根據pytorch教程seq2seq源碼
https://blog.csdn.net/wuzqchom/article/details/75792501 http://baijiahao.baidu.com/s?id=1587926245504773589&wfr=spider&
2018-08-21 21:56:44
原创 python html表格 轉化
在做html解析時，遇到了需要將html的<table> 標籤轉成需要的形式。這裏是轉成 (' 增持方式 ', ' 競價交易 ') 這種形式。接下來的代碼是可以處理可變長的table，思路很簡單，
2018-08-21 21:56:44
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原创 機器學習基石（林軒田）第十五章 筆記與感悟總結
15.1 Validation - Model Selection Problem我們爲了解決過擬合的問題，我們提出了regularization。我們不只關注Ein，而是在Ein上面加上一個regularizer，一起做minimize
2018-08-21 21:56:44
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原创 機器學習基石（林軒田）第十章 筆記與感悟總結
10.1 Logistics Regression - Logistics Regression Problem判斷有還是沒有心臟病，即二元分類問題。左上角說明有噪音。我們比較在意的是錯誤率的多少。我們不是很強硬的就0或者1，而是變成了一
2018-08-21 21:56:44
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原创 機器學習基石（林軒田）第八章 筆記與感悟總結
8.1 Noise and Error - Noise and Probabilistic Target任務：有噪音的情況下如何衡量我們錯誤上一節：如果我們的假設空間有有限的dvc ，很大的資料 又能找到g使Ein很小的話，那麼我們大概就
2018-08-21 21:56:44
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原创 機器學習基石（林軒田）第十二章 筆記與感悟總結
12.1 Nonlinear Transformation - Quadratic Hypotheses我們用非線性的方法來做分類。但是也有其他的情況，無法利用線性的方法來進行分割。我們不用線的方式，而是用其他的方法，將數據進行分割。我們
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