原创 六萬字總結機器學習面試問題

因爲本文實在是總結得太好了,本着尊重作者的態度給出原文鏈接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/429901476 前言 真的是千呼萬喚始出來emmmm,去年春招結束寫了篇面試的經驗分享。在文中提到和小夥伴整理了算法崗

原创 悉尼大學經濟學榮譽升學及就業情況情況

 備註:如果標記爲了國際學生,則有95%的概率爲中國學生,可能偶爾夾雜着一兩個印度人。   2018 4th Year Economics Honours Class  2013-2018 Economics Honours

原创 【機器學習】:Xgboost使用optuna進行調試參數

代碼如下: def objective(trial,data=data,target=target): train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,

原创 【機器學習】使用僞標籤進行半監督學習

使用僞標籤進行半監督學習,在機器學習競賽當中是一個比較容易快速上分的關鍵點。下面給大家來介紹一下什麼是基於僞標籤的半監督學習。在傳統的監督學習當中,我們的訓練集具有標籤,同時,測試集也具有標籤。這樣我們通過訓練集訓練到的模型就可以在測試集上

原创 計算卷積神經網絡中特徵圖大小的公式

最近複習了一下卷積神經網絡,好久沒看都搞忘了。 計算特徵圖的公式如下:    其中n表示原來圖像的大小,p表示padding的大小,f表示filter的大小,s表示stride,計算完成之後向下取整,就可以了。這裏記錄一下這個公式,以免自

原创 【自然語言處理】:自注意力機制(self-attention)原理介紹

一.最常見的self-attention     對於自注意力機制而言,我們有的時候會遇到詞性分類的任務,比如說給定一句話,我想知道這句話當中每一個單詞的詞性。但是使用雙向lstm呢,會有很多信息被忽略掉,尤其是一些位於後面的詞很可能前面的

原创 leetcode 143

leetcode 143重排聯表 這題實在沒搞懂,明天繼續花時間搞懂!

原创 【自然語言處理】:seq2seq當中的Attention注意力機制

一.seq2seq機制 傳統的seq2seq機制在語言翻譯當中使用了兩個RNN,一個是encoder,將語言進行編碼,另一個是decoder,將我們的得到的語言編碼進行解碼,解碼的過程當中就可以對我們的語言進行翻譯成另外一種語言。其機制如下

原创 【leetcode】26:刪除有序數組中的重複項 II

   這個題目雖然說只有簡單難度,但是實際上這個題目的難度很大。尤其是這種雙指針的做法,很少有人能夠想到。 我們可以設立一個快指針和一個慢指針,快指針在數組的第二個位置,也就是index=1的時候,慢指針在第一個位置,也就是在index=

原创 【leetcode】75:顏色分類

   這題雖然我看了答案是下面這樣寫的: class Solution: def sortColors(self, nums: List[int]) -> None: """ Do not ret

原创 【leetcode】27: 移除元素

這道題我看了解答感覺不是很對,因爲並沒有實現原地對數組進行修改。但還是記錄一下,這種解題方法還是很值得學習的。 題目如下:   解答的方法如下: class Solution: def removeElement(self, n

原创 【機器學習】:Xgboost/LightGBM使用與調參技巧

機器學習模型當中,目前最爲先進的也就是xgboost和lightgbm這兩個樹模型了。那麼我們該如何進行調試參數呢?哪些參數是最重要的,需要調整的,哪些參數比較一般,這兩個模型又該如何通過代碼進行調用呢?下面是一張總結了xgboost,li

原创 【集成學習】:Stacking原理以及Python代碼實現

  Stacking集成學習在各類機器學習競賽當中得到了廣泛的應用,尤其是在結構化的機器學習競賽當中表現非常好。今天我們就來介紹下stacking這個在機器學習模型融合當中的大殺器的原理。並在博文的後面附有相關代碼實現。 總體來說,stac

原创 【leetcode】230: 二叉搜索樹中第K小的元素

   這個題目利用二叉搜索樹的性質,一下子就簡單得令人髮指了,第k小的元素,正好就是對二叉搜索樹進行中序遍歷時的第k個元素,因此我們直接使用中序遍歷,時間複雜度O(n),即可得到答案,代碼如下: # Definition for a b

原创 【leetcode】111:二叉樹的最小深度

本題目如下:    這題目和二叉樹的最大深度的題目有異曲同工之妙,代碼如下: # Definition for a binary tree node. # class TreeNode: # def __init__(self,