原创 樹模型總結
簡介 基於樹的學習算法模型的精確率高，容易解釋。與線性模型不同，基於樹的模型能夠很好的表達非線性關係 什麼是決策樹?它是如何工作的？ 決策樹是一種監督學習算法，輸入和輸出變量可以是離散值或連續值。在決策樹中，我們根據輸入變量中最具
2018-08-27 03:32:58
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原创 Hive問題總結
Hive表關聯查詢，如何解決數據傾斜的問題 傾斜原因： map 輸出數據按key Hash的分配到reduce中，由於key分佈不均勻、業務數據本身的特性等原因造成reduce 上的數據量差異太大 1）key分佈不均勻 2）業務數
2018-08-27 03:32:58
原创 cs224n 第一課：自然語言處理與深度學習
作者：deta 時間：2018/07/23 以下是斯坦福公開課cs224n 自然語言處理與深度學習的第一節課的筆記。主要是用作個人備忘用，能力有限，其中存在的問題歡迎大家包容和指正。學習材料可以去課程主頁下載，慕課網上也有免費的中
2018-08-27 03:32:58
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原创 上半年總結
一轉眼18年過去一半了，自己工作也已經兩年了。回顧自己工作的兩年時間，自己在很多方面發現都缺少總結，花了很多時間在一些無意義的事情上。下半年開始重新再出發，在工作技術方面多去總結和思考，下半年需要做的東西 技能知識 系
2018-08-27 03:32:58
原创 算法問題整理
svm 問題 參考： 原理： svm是一種二分類模型，基本模型是在特徵空間中尋找==間隔最大化==的分離超平面的線性分類器 [x] 線性可分時 [x] 近似線性可分時 [x] 線性不可分時 利用間隔最大化求得最優分離超平面，解是
2018-08-27 03:32:58
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原创 線性時間排序
在最壞情況下任何比較排序算法都需要做Ω(nlgn)次比較 計數排序：假設輸入的數據都屬於一個小區間內的整數 Counting-sort（A,B,k) 1. let c[0..k] be a new array 2. for i=0
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原创 紅黑樹
1. 滿足下面紅黑性質的二叉搜索樹 1、每個節點或是紅的或是黑色 2、根節點是黑色 3、每個葉結點是黑色 4、如果一個葉結點是紅色，那麼它的兩個子節點都是黑色的 5、對每個節點，從該節點到其後代葉結點的簡單路徑上，均包含相同數目的黑色節
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原创 cs224n 第二課：詞向量表示 word2vec
作者：deta 時間：2018/07/26 1、計算機中怎樣表達每個詞的含義了？ 在英文中，一般用WordNet等分類資源來處理詞義，啥意思了？就像我們查中華字典一樣，查熊貓的解釋是：有胎盤的、活的、哺乳類動物， 通過這樣一種 is-
2018-08-27 03:32:58
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原创 建模方法流程
確定建模的目標：是分類問題還是迴歸問題或是無監督學習問題 對數據進行分析 數據挖掘之特徵工程 特徵：數據中抽取出來的對結果預測有用的信息 特徵工程是使用專業背景知識和技巧處理數據，使得特徵能在機器學習算法中發揮更好作用的過程 特徵工
2018-08-27 03:32:30
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原创 分治策略
最大子數組問題 FIND-MAX-CROSSING-SUBARRAY(A,low,mid,high) //查找跨越中點的最大子數組 left-sum=-∞ sum=0 for i=mid downto low sum=sum
2018-08-27 03:32:30
原创 快速排序
算法的關鍵部分是PARTITION過程，實現了對數組A[p..r]的原址排序 PARTITION（A，p，r） x=A(r) i=p-1 for j=p to r-1 if A[j]<x i=i+1
2018-08-27 03:32:30
原创 哈希表
1、直接尋址表 全域U很大的時候，容易導致內存不足；實際存儲的關鍵字集合K相對U來說可能很小使得分配給T的大部分空間都被浪費掉。 2、哈希表 兩個關鍵字可能同時映射到一個槽中 1）通過鏈接法解決衝突 CHAINED-HASH-INSERT
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原创 插入排序和歸併排序
I INSERTION-SORT 1 for j =2 to n 2 A[j]=key //把鍵值插到已經排好的A[1.j-1] i=j-1 3 while i>0 and A[i] >key
2018-08-27 03:32:30
原创 順序統計
查找最小值 MINIMUM（A) 1. min=A(1) 2. for i=2 to A.length 3. if min>A[i] 4. min=A[i] 5. return min 選擇排序代碼 #inc
2018-08-27 03:32:30
原创 二叉搜索樹
查找關鍵字k： 輸入一個指向樹根的指針和關鍵字k TREE-SEARCH(x，k） if x==NIL or k==x.key return x if k<x.key return TREE-SEARCH（x.left,k
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