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最大连续子序列和Python

问题给你一个整数list L, 如 L=[2,-3,3,50], 求L的一个连续子序列,使其和最大,输出最大子序列的和。 例如,对于L=[2,-3,3,50], 输出53方法一:暴力破解最简单的方法就是直接求解出所有的子序列之和,然后比较子序列之和,求出最大值。那么如何求解子序列呢?首先子序列的起始位置可能是任意的,结束位置也可以是任意的。可以一层循环确定子序列的起始位置,嵌套一层循环确定子序列的...

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Python实现拉格朗日插值

拉格朗日插值简单介绍拉格朗日插值法是以法国十八世纪数学家约瑟夫·拉格朗日命名的一种多项式插值方法。许多实际问题中都用函数来表示某种内在联系或规律,而不少函数都只能通过实验和观测来了解。在若干个不同的地方得到相应的观测值,拉格朗日插值法可以找到一个简单函数,其恰好在各个现测的点取到观测到的值,这个函数可以是代数多项式,三角多项式等。本文基于Python实现一个简单的拉格朗日插值。#-*-coding...

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分类算法之逻辑回归详解

1、逻辑回归(Logistic Regression, LR)又称为逻辑回归分析,是分类和预测算法中的一种。通过历史数据的表现对未来结果发生的概率进行预测。例如,我们可以将购买的概率设置为因变量,将用户的特征属性,例如性别,年龄,注册时间等设置为自变量。根据特征属性预测购买的概率。Logistic回归与多重线性回归实际上有很多相同之处,最大的区别就在于它们的因变量不同,其他的基本都差不多。正是因为...

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机器学习里数据预处理及特征工程总结

机器学习里有一句名言:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法的应用只是让我们逼近这个上限。这个说法形象且深刻的提出前期数据处理和特征分析的重要性。这一点从我们往往用整个数据挖掘全流程60%以上的时间和精力去做建模前期的数据处理和特征分析也能看出。那么疑问来了,这超过60%时间和精力我们都用在哪了?本文基于以往的知识储备以及实际的项目经验,我做一个总结。主要包括三部分,一是获取数据、数据抽样,...

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