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前一篇博客已經講了向量化，那麼向量化之後一般都伴隨着TF-IDF的處理，這篇博客就TF-IDF做一個解釋。１向量化特徵的不足還是上一篇博客中的例子，如果我們直接將統計詞頻後的9{9}9維向量作爲文本分類的輸入，會發現一些問題

2020-06-01 10:46:25

關於IDEA亂碼的問題，網上大多數解決方法都是聚焦在IDEA這個IDE的編碼/解碼問題上，例如https://jingyan.baidu.com/article/0964eca26845b28285f536c8.html 其實還有另外一種

2020-06-01 10:46:25

一、nvm、node、npm 1、nvm：nodejs版本管理工具，可以管理很多node版本和npm版本 2、nodejs：項目開發時用到的代碼庫 3、npm：隨nodejs的安裝一併安裝，屬於包管理工具，npm管理no

2020-06-01 10:46:25

與鏈表有關的操作和算法題往往考的不是思維能力，代碼能力纔是面試官關注的。 206. 反轉鏈表反轉一個單鏈表。輸入: 1->2->3->4->5->NULL 輸出: 5->4->3->2->1->NULL PS：這個題目考的

2019-04-18 14:40:17

題目按照從易到難的順序解決。 121. 買賣股票的最佳時機給定一個數組，它的第 i 個元素是一支給定股票第 i 天的價格。如果你最多隻允許完成一筆交易（即買入和賣出一支股票），設計一個算法來計算你所能獲取的最大利潤。注意你不能在

2019-04-18 14:40:17

遞歸遞歸起源：從前有座山山裏有個廟廟裏有個老和尚講故事講的故事是什麼呢？從前有座山 … 《盜夢空間》裏的夢也是遞歸的例子，強烈建議觀看這部電影。代碼例子：計算n!{n!}n! n!=1∗2∗3∗...∗n{n!=1

2019-04-13 14:35:08

這篇博客講具體題目 50. Pow(x, n) 實現 pow(x, n) ，即計算 x 的 n 次冪函數。示例：輸入: 2.00000, 10 輸出: 1024.00000 ===========================

2019-04-13 14:35:08

首先講一點：動態規劃（Dynamic Programming）的名字有些言過其實，“Programming{Programming}Programming”的意思不是“編程”，這裏指的是“遞推”的意思，沒有高瞻遠矚的意思，也沒有計劃未

2019-04-13 09:13:29

更新中。。。。動態規劃（Dynamic Programming）四要點：遞推狀態的定義：opt[n], dp[n], fib[n]{opt[n],\ dp[n], \ fib[n]}opt[n], dp[n], fib[n]

2019-04-13 09:12:49

SVM入門（一）至（三） SVM的八股簡介和白話解說，涉及經驗風險和結構風險等知識；線性分類器、分類間隔（函數間隔、幾何間隔） SVM入門（四）線性分類器的求解問題的描述 SVM入門（五）線性分類器的求解目標函數和約束

2019-04-12 09:07:16

字符切片：字符串[開始索引：結束索引：步長] 切取字符串爲開始索引到結束索引-1內的字符串步長不指定時，步長爲1 字符串[開始索引:結束索引] 切片操作示例應用一： leetcode 7. 整數反轉給出一個 32 位的有符

2019-04-11 08:47:23

滑動窗口思路：解決部分數組問題時，設置兩個索引下標i,j{i,j}i,j，i{i}i爲左邊界，j{j}j爲右邊界，逐漸遍歷整個數組，i{i}i和j{j}j組成的子數組形成長度變化的滑動窗口，直至i{i}i遍歷完整個數組。應用一：

2019-04-11 08:47:23

寫程序的時候，正確合適的工作流程能夠確保高效地完成工作目標，這篇文章將主要介紹從頭到尾解決編程問題的策略，與各位在編程之路上共勉。應用這一結構化的流程能儘可能地縮減令人沮喪地調試過程，在更少的時間裏寫成更清晰更正確的代碼。一步步

2019-04-07 10:30:46

嵌入（embedding）是機器學習中最迷人的想法之一。如果你曾經使用Siri、Google Assistant、Alexa、Google翻譯，甚至智能手機鍵盤進行下一詞預測，那麼你很有可能從這個已經成爲自然語言處理模型核心的想法中

2019-04-07 10:30:25

一般對文本預處理或者叫做特徵提取，首先是要分詞，分詞之後就是向量化，也就是訓練詞向量（其實就是將詞和詞頻對應起來，做成矩陣向量的形式）。下面我們要講的就是向量化。 1 詞袋模型講向量化之前，先講一下詞袋模型（Bag of Words

2019-04-05 11:11:22