原创 LeeCode 3: 無重複字符的最長子串（自己的算法）
給定一個字符串，請你找出其中不含有重複字符的最長子串的長度。 示例 1: 輸入: "abcabcbb" 輸出: 3 解釋: 因爲無重複字符的最長子串是 "abc"，所以其長度爲 3。 思路：遍歷給定的字符串，依次將單個字符添加
2020-06-21 10:41:51
原创 LeeCode 1 ：兩數之和
給定一個整數數組 nums 和一個目標值 target，請你在該數組中找出和爲目標值的那 兩個 整數，並返回他們的數組下標。你可以假設每種輸入只會對應一個答案。但是，你不能重複利用這個數組中同樣的元素。 示例: 給定 nums =
2020-06-21 10:41:51
原创 LeeCode 5：最長迴文字串（自己的算法）
給定一個字符串 s，找到 s 中最長的迴文子串。你可以假設 s 的最大長度爲 1000。 示例 1： 輸入: "babad" 輸出: "bab" 注意: "aba" 也是一個有效答案。 示例 2： 輸入: "cbbd" 輸出: "
2020-06-21 10:41:51
原创 LeeCode 121. 買賣股票的最佳時機（自己的算法）
題：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。注意你不能在買入股票前賣出股票。 示例 ： 輸入: [7,1,5,3
2020-06-21 10:41:51
原创 pyhook3安裝教程及與之相關的一些問題的解決方法
pyHook3是一個python庫包，爲Windows中的全局鼠標和鍵盤事件提供回調,可用於監聽鼠標和鍵盤操作，接下來我就說一說如何安裝pyhook3。 一、安裝swig 1、pyhook3的編譯需要swig工具的支持，所以我們首
2020-06-08 02:16:28
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原创 MDS多維縮放詳解
一開始先上兩幅圖是因爲通過上圖我們可以對降維有一個直觀形象的瞭解。降維亦稱“維數約簡”，是經過某種數學變換將原始高維屬性空間變爲一個低維“子空間”。在這個子空間中樣本密度大幅度提高，距離計算也變得更爲容易。爲什麼能進行降維？因爲
2020-06-08 02:16:18
原创 logistic迴歸詳解
邏輯斯諦迴歸（logistic regression）是統計學習中的經典分類方法，屬於對數線性模型，所以也被稱爲對數機率迴歸。這裏要注意，雖然帶有迴歸的字眼，但是該模型是一種分類算法，邏輯斯諦迴歸是一種線性分類器，針
2020-06-08 02:16:18
原创 LeetCode 2：兩數相加（自己寫的）
給出兩個 非空 的鏈表用來表示兩個非負的整數。其中，它們各自的位數是按照 逆序 的方式存儲的，並且它們的每個節點只能存儲 一位 數字。如果，我們將這兩個數相加起來，則會返回一個新的鏈表來表示它們的和。 您可以假設除了數字 0 之外
2019-10-26 13:07:22
原创 對稱數（自己的算法）
題目描述 給定一個數字，獲取大於此數字的下一個數字X， 要求 X 爲對稱數字。 樣例輸入 451 3840 3363 999 樣例輸出 454 3883 3443 1001 注：對於每個測試實例，要求輸出大於n的下
2019-10-26 13:07:21
原创 PCA降維
轉載：https://blog.csdn.net/program_developer/article/details/80632779 1.相關背景 在許多領域的研究與應用中，通常需要對含有多個變量的數據進行觀測，收集大量數據後進行分析
2019-05-08 08:41:46
原创 特徵選擇詳解及與sklearn的結合應用
特徵選擇( Feature Selection )也稱特徵子集選擇( Feature Subset Selection , FSS )，或屬性選擇( Attribute Selection )。是指從已有的M個特徵(Feature)中
2019-03-21 11:08:54
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原创 pyhook3安裝教程
pyHook3是一個python庫包，爲Windows中的全局鼠標和鍵盤事件提供回調,可用於監聽鼠標和鍵盤操作，接下來我就說一說如何安裝pyhook3。 一、安裝swig 1、pyhook3的編譯需要swig工具的支持，所以我們首先需
2019-03-16 11:18:56
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原创 卡方檢驗
我們之前學過很多的統計推斷，一般都是建立在已知總體分佈的前提下，特別是假定總體服從正態分佈，對參數的區間估計及參數的假設檢驗。但在許多實際問題中，往往對總體分佈形式一無所知，我們手中所掌握的只是觀測到的一些數據資料，現需要通過這些數據
2019-03-09 14:46:09
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原创 特徵選擇 (feature_selection)
轉載：https://www.cnblogs.com/stevenlk/p/6543628.html 特徵選擇 (feature_selection) 目錄 特徵選擇 (feature_selection) Filter 1. 移除低方差
2019-03-09 14:46:09
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原创 CART剪枝算法詳解
CART剪枝算法 CART剪枝算法從“完全生長“的決策樹的底端剪去一些子樹，使決策樹變小（模型變簡單），從而能夠對未知數據有更準確的預測。CART剪枝算法由兩步組成：首先從生成算法產生的決策樹T0底端開始不斷剪枝，直到T0的根節點，形
2019-01-09 14:43:49