暂时未有相关云产品技术能力~
better bench 简介:CS博士;研究领域:类脑计算、持续学习、AI、数据挖掘、自然语言处理、数学建模。
解决矿泉水购买问题的Python程序,旨在根据所需水量和两种规格矿泉水的价格,计算出最小花费。
深信服公司的算法笔试题.
解决LeetCode上309题“最佳买卖股票时机含冷冻期”的Python代码示例,利用动态规划方法计算在含有冷冻期约束下的最大利润。
解决LeetCode上121题“买卖股票的最佳时机”的Python代码示例,采用一次遍历的方式寻找最佳买卖时机以获得最大利润。
聚类算法中常用的距离度量方法及其数学表达式,包括欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、余弦相似度等多种距离和相似度计算方式。
简要解释了贝叶斯公式及其在朴素贝叶斯分类算法中的应用,包括算法的基本原理和步骤。
本文介绍了如何通过观察训练误差和验证误差来判断模型是否出现过拟合或欠拟合,并提供了相应的解决方案,包括增加数据、调整模型复杂度、使用正则化技术等。
中文命名实体识别的基本概念、分类、识别思想、实体标注方法以及常见的识别方法,包括基于规则、基于统计和基于深度学习的方法。
2022年昆仑万维公司算法工程师笔试题的题目和部分解答,包括单选题、多选题和编程题,内容涉及数据结构、概率论、机器学习、深度学习、时间问题等多个领域。
LeetCode第70题"爬楼梯"问题的Python解决方案,通过动态规划方法计算到达楼梯顶部的不同爬法数量。
LeetCode第53题"最大子数组和"的Python解决方案,利用动态规划的思想,通过一次遍历数组并维护当前最大和以及全局最大和来求解。
文章介绍了如何判断函数是凸函数还是非凸函数,包括凸函数的定义、几何意义、判定方法(一元函数通过二阶导数判断,多元函数通过Hessian矩阵的正定性判断),以及凸优化的概念和一些经典的凸优化问题。
EM算法(期望最大化算法)的应用场景和求解原理。
文章对支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)和决策树(DT)进行了直观和理论上的对比,并提供了在选择这些算法时的考虑因素,包括模型复杂度、损失函数、数据量需求、对缺失值的敏感度等。
文章探讨了决策树对缺失值不敏感的原因,并提出了处理缺失值的多种策略,包括在属性选择、分割点决定和模型测试阶段的不同处理方法。
决策树的不同节点分裂准则,包括原始决策树的节点分裂准则、ID3算法的信息增益、C4.5算法的信息增益比以及CART算法的平方根误差最小化和基尼指数。
机器学习中过拟合现象的原因和解决方法。
逻辑回归(LR)的推导和特性的详细解释,包括其作为二分类模型的基本原理、损失函数(对数损失函数),以及决策树的特性,如不需要先验假设、高效性、易解释性、对缺失值的不敏感性,以及对冗余属性的鲁棒性。
解释了对偶的概念,指出对偶性在优化问题中的重要性,尤其是在强对偶性成立时可以提供主问题的最优下界,并且详细阐述了支持向量机(SVM)中对偶算法的应用,包括如何将原始的最大间隔优化问题转换为对偶问题来求解。
文章提供了一个Python程序,用于帮助用户整理和排版生词本上的单词,包括去除重复单词、按字典序排序,并按照特定的格式要求进行打印排版。
2022年联想公司数据挖掘工程师笔试题的题目和答案解析,包括选择题和编程题,涉及数据结构、排序算法、图算法、数据库、概率论、统计学、密码学、机器学习等多个领域。
文章提供了一个Python函数five_continue,使用正则表达式来判断字符串中是否存在连续5个或更多字母的情况,并返回存在此类序列的布尔值。
Python函数isContinuousChar,使用正则表达式来检测字符串中是否存在连续的相同字母或数字,并返回存在此类字符的列表长度,如果列表长度为0则表示不存在连续相同的字符。
LeetCode第222题"完全二叉树的节点个数"的Python代码实现,通过递归和深度优先遍历的方法来计算给定完全二叉树的节点总数。
介绍了机器学习中的几种集成学习算法,包括随机森林、AdaBoost、梯度提升决策树(GBDT)和XGBoost,解释了它们的概念、优缺点、算法过程以及系统设计。
【8月更文挑战第6天】本文介绍了回归树的生成过程,并通过一个打高尔夫球时间预测的例子详细解释了如何选择分支节点和评估标准方差,以及如何确定停止条件来构建最终的树模型。
金山办公2020校招大数据和机器学习算法笔试题的解析,涵盖了编程、数据结构、正则表达式、机器学习等多个领域的题目和答案。
LeetCode上538号问题"把二叉搜索树转换为累加树"的Python实现,使用反向中序遍历并记录节点值之和来更新每个节点的新值。
本文介绍了正则表达式中的限定符、或运算符、字符类、元字符以及贪婪与懒惰匹配的概念和用法。
LeetCode上236号问题"二叉树的最近公共祖先"的Python实现,使用递归方法找到两个指定节点的最近公共祖先。
LeetCode上105号问题"从前序与中序遍历序列构造二叉树"的Python实现,通过递归方法根据前序和中序遍历序列重建二叉树。
关于顺丰公司数据挖掘笔试题的解析,内容涵盖了数据结构、算法、编程语言特性、数据库查询等多个计算机科学领域的知识点。
这是一份数据挖掘工程师的笔试题,包含了单选题、多选题、问答题和编程题,覆盖了文学、游戏、机器学习、统计、时间序列分析、数据结构和算法等多个领域。
LeetCode题目473的Python编程解决方案,题目要求使用给定长度的火柴棒拼成一个正方形,不能折断火柴棒且每根火柴棒必须使用一次,判断是否能拼成正方形。
本文是关于2022年大华股份数据挖掘工程师笔试的题目及答案分析,涵盖了数据仓库、统计函数、范数计算、交叉验证方法、分类算法评价标准、随机森林、RDD特性、Hadoop核心组件等方面的问题和解答。
本文提供了两种判断一个正整数是否为完全平方数的Python实现方法:一种是利用数学公式逐个减去奇数的方法,另一种是使用二分查找优化的暴力求解方法。
解决LeetCode "在排序数组中查找元素的第一个和最后一个位置" 问题的方法。第一种方法是使用两次二分查找,首先找到目标值的最左边界,然后找到最右边界。第二种方法是利用Python的list.index()方法,先正序找到起始位置,再逆序找到结束位置,并给出了两种方法的Python实现代码。
两种解决LeetCode "搜索二维矩阵" 问题的方法的Python实现。第一种方法是从二维矩阵的右上角开始线性搜索,通过比较当前元素与目标值来决定搜索方向。第二种方法是将二维矩阵视为一维数组进行二分查找,通过计算中间元素的行列索引来更新搜索区间。两种方法都旨在高效地判断目标值是否存在于给定的有序二维矩阵中。
文章讨论了生成模型和判别模型在数据挖掘中的区别、原理、优缺点,并提供了一些常见的模型示例。
本文提供了参加"钉钉杯大学生大数据挑战赛"初赛B的航班数据分析与预测项目的Python代码实现Baseline。内容包括题目背景、思路分析、训练集和测试集的预处理、模型训练与预测、特征重要性分析,以及代码下载链接。预处理步骤涉及读取数据、时间信息处理、前序航班延误时间计算、天气信息匹配等。模型训练使用了Gradient Boosting Classifier,并对模型的准确率和特征重要性进行了评估。
在Deepin 20系统上安装和使用Apache Spark的详细教程,包括安装Java JDK、下载和解压Spark安装包、配置环境变量和Spark配置文件、启动和关闭Spark集群的步骤,以及使用Spark Shell和PySpark进行简单操作的示例。
LeetCode "买卖股票的最佳时机 II" 问题的Python代码实现,采用贪心算法在股票价格上升的每一天买入并卖出,以获得最大利润。
LeetCode "加油站" 问题的Python实现代码,采用了一种优化的贪心算法。代码中通过两个指针i和j来模拟汽车的行驶过程,remain变量用来记录当前剩余油量。如果在某次循环中能够回到起始点i,则返回起始点索引;如果无法完成一圈,则移动到下一个可能的起始点继续尝试,直到找到可行的起始点或确定无法绕圈。如果整个过程结束后仍未找到解决方案,则返回-1。
本文是关于2022年海尔公司数据挖掘工程师岗位的笔试题目分享,包括18个逻辑选择题和2个初级编程题。选择题覆盖了数学规律、字母顺序、单词排序、数列规律和加密方法等;编程题包括计算数字中奇数位之和,以及判断信号发送和接收字符串是否一致并输出错误字符的函数。文章还提供了部分题目的解析和编程题的代码示例。
本文介绍了参加"钉钉杯大学生大数据挑战赛"初赛A的银行卡电信诈骗危险预测项目的Baseline方案,包括问题分析、Python实现(含数据探索、模型训练调参、特征工程、模型评价和可视化)、以及代码下载链接。
解决LeetCode "最接近的三数之和" 问题的Python实现,通过排序和双指针法,记录并更新与目标值最接近的三数之和。
关于SHEIN公司数据挖掘工程师岗位的笔试题目分享,包括10个选择题(涉及Naive Bayes、XGBoost与LightGBM原理及对比分析、逻辑回归等),2个问答题(讨论逻辑回归特征离散化的原因和机器学习中常见的最优化方法),以及2个编程题(二叉树的最小深度和硬币找零问题的动态规划解法)。
解决LeetCode "跳跃游戏"问题的Python实现代码,使用了贪心算法的思路。代码中初始化最远可到达位置 max_k,并遍历数组 nums,通过更新 max_k 来记录每次能跳到的最远位置,如果在任何时刻 max_k 大于或等于数组的最后一个索引,则返回 True,表示可以到达数组的末尾;如果当前索引 i 超出了 max_k,则返回 False,表示无法继续前进。时间复杂度为 O(n),空间复杂度为 O(1)。
在Matlab上安装并运行冰壶仿真游戏的详细教程,包括编译环境准备、通过APP安装或直接运行源代码的方式,以及游戏的基本操作步骤。
解决Matlab使用Mex时出现的"Real Time Execution"错误的步骤,即通过安装"MATLAB 支持 MinGW-w64 C/C++ 编译器"这个包来确保编译器设置正确。