线性
【算法】【线性表】最长公共前缀
1 题目 给k个字符串，求出他们的最长公共前缀(LCP) 样例 1： 输入： k个字符串 = ["ABCD", "ABEF", "ACEF"] 输出： "A" 解释：公共最长前缀是"A". 样例 2： 输入： k个字符串 = ["ABCDEFG", "ABCEFG", "ABCEFA"] 输出： " ......
【算法】【线性表】最长连续序列
1 题目 给定一个未排序的整数数组num，找出最长连续序列的长度。 样例 1： 输入： num = [100, 4, 200, 1, 3, 2] 输出： 4 解释：这个最长的连续序列是 [1, 2, 3, 4]. 返回所求长度 4 2 解答 public class Solution { /** * ......
机器学习-线性回归-样本归一化处理-05
目录1. 为什么要对样本进行 归一化2. 归一化的方式一 最大最小值3. 归一化的方式二 标准归一化 1. 为什么要对样本进行 归一化 样本之间的数量级是千差万别 有量纲的 例如： theta1 >> theta2 数值小的 theta2 反而能快速的 收敛 数值大的 theta1 收敛较慢 出现 ......
机器学习-线性回归-小批量-梯度下降法-04
1. 随机梯度下降法 梯度计算的时候 随机抽取一条 import numpy as np X = 2 * np.random.rand(100, 1) y = 4 + 3 * X + np.random.randn(100, 1) X_b = np.c_[np.ones((100, 1)), X] ......
机器学习-线性回归-梯度下降法-03
1. 梯度下降法 梯度： 是一个theta 与 一条样本x 组成的 映射公式 可以看出梯度的计算量主要来自于 左边部分 所有样本参与 -- 批量梯度下降法 随机抽取一条样本参与 -- 随机梯度下降法 一小部分样本参与 -- 小批量 梯度下降法 2. epoch 与 batch epoch：一次迭代 ......
机器学习-线性回归-模型解析解-02
1. 解析解 解析解的公式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 有监督机器学习 # X y X = 2 * np.random.rand(100, 1) # np.random.rand # 100行 1列的 [0, 1) 之间均 ......
[持续更新][数据结构][算法]涵盖线性表、栈、链表、队列、图、动态规划、分治递归、回溯贪心分支限界、击穿专业课！！！
备考考点整理 内部排序表格 树的主要考点 二叉树的常考 紧紧抓住 \(n_0 = n_2+1\) \(n=n_0+n_1+n_2...n_m\) \(n=n_1+2*n_2+3*n_3...m*n_m\) +1 哈夫曼树没有度为1的结点，也就是\(n_1=0\) 完全二叉树常考 总结 最大岛屿问题（ ......
【算法】【线性表】两个排序数组的中位数
1 题目 两个排序的数组A和B分别含有m和n个数，找到两个排序数组的中位数，要求时间复杂度应为 O(log(m + n))。 中位数的定义： 这里的中位数等同于数学定义里的中位数。 中位数是排序后数组的中间值。 如果有数组中有n个数且n是奇数，则中位数为 A((n-1)/2)。 如果有数组中有n个数 ......
模拟集成电路设计系列博客——4.2.2 线性区晶体管跨导器
4.2.2 线性区晶体管跨导器 本节我们将讨论使用工作在线性区的晶体管构成的跨导器。需要说明的是，在下面介绍的电路中，并不是所有的晶体管都处于先行区。一些晶体管被偏置在饱和区，但是电路的跨导由一到两个被偏置在线性区的关键晶体管来决定。 首先我们会议一下对于n管来说线性区的电流公式： \[I_D=\m ......
机器学习的算法——线性回归
1.回归问题的定位 我们知道机器学习分为有监督学习和无监督学习，无监督学习主要是聚类方面的算法，而有监督问题主要分为回归和分类两类 而这线性回归就属于有监督学习，且属于其中的回归类问题，另外有一种逻辑回归，他却是属于分类问题的一部分。 2.线性回归 （1）大体思路 首先它是利用数理统计中的回归分析来 ......
【算法】【线性表】搜索旋转排序数组（有重复数据）
1 题目 跟进“搜索旋转排序数组”，假如有重复元素又将如何？是否会影响运行时间复杂度？如何影响？为何会影响？写出一个函数判断给定的目标值是否出现在数组中。 样例 1： 输入： A = [] target = 1 输出： false 解释：数组为空，1不在数组中。 样例 2： 输入： A = [3,4 ......
机器学习-线性回归-最大似然估计求解-解析解-01
最大似然估计 已经从某一分布中获取到n个样本 并且假设改样本的分布服从某一个分布f(θ), θ为需要估计的参数，根据这n个样本去推导θ的值 就叫做最大似然估计，假设样本服从某分布，根据样本计算出分布中的参数，参数计算出之后，就能去进行预测， 正态分布概率密度： 假设样本的误差 服从正态分布 最大似然 ......
线性回归
一些术语 线性回归 线性回归就是用线性函数来拟合数据 注意 y-hat 和 y 的区别 成本函数 成本函数可以表现预测值和训练集中实际值的误差。因此，可以通过 minimize 成本函数来找到更加拟合的回归函数。 梯度下降算法解决线性回归问题 梯度下降算法 ......
线性表
线性表的定义 线性表是具有相同数据类型的N（N=>0）个数据元素的有限序列，N为表长，N=0 时 线性表为空表。 graph LR A1 --> A2 --> A3 --> A4 线性表的基本操作 initList（&L）：初始化表。构造一个空的线性表L，分配内存空间。 DestroyList（&L ......
【算法】【线性表】搜索旋转排序数组（无重复数据）
1 题目 给定一个有序数组，但是数组以某个元素作为支点进行了旋转(比如，0 1 2 4 5 6 7 可能成为4 5 6 7 0 1 2)。给定一个目标值target进行搜索，如果在数组中找到目标值返回数组中的索引位置，否则返回-1。你可以假设数组中不存在重复的元素。 样例 1： 输入： 数组 = [ ......
线性空间笔记
Upd 哈哈，现在系统学了下线性代数，感觉自己之前的死磕很有意思。线性代数本身就是解决线性方程组相关问题的，线性空间与之的关联性是必然的。然而在那时作为一个完全的小白能悟到这么多已经很不错了，大家看个乐子吧。 前言 本来是不想写的，因为这一坨实在是太难了~（难受）。 其实高斯消元法是很容易理解的，就 ......
【算法】【线性表】删除排序数组中的重复数字（重复次数不超过2次）
1 题目 给你一个排序数组 nums，在逻辑上删除其中的重复元素，返回新的数组的长度 len，使得原数组 nums 的前 len 个元素中，每个数字最多出现两次。 如果一个数字出现超过2次，则这个数字最后保留两个。 样例 1： 输入： 数组 = [] 输出： 0 解释：空数组，长度为0. 样例 2： ......
Sklearn实现线性回归和逻辑回归
Linear Regression class sklearn.linear_model.LinearRegression(fit_intercept=True, normalize=False, copy_X=True, n_jobs=None) 参数解释如下： fit_intercept : 布 ......
多元线性回归基础part1
发现新天地，欢迎访问 概念 回归分析是数据分析中最基础也是最重要的分析工具，绝大多数的数据分析问题，都可以使用回归的思想来解决。回归分析的任务就是，通过研究自变量X和因变量Y的相关关系，尝试去解释Y的形成机制，进而达到通过X去预测Y的目的。 常见的回归分析有五类：线性回归、0‐1回归、定序回归、计数 ......
线性代数题解
前言 写完了这道题我好想刚明白一点最小割？？？UU好闪，拜谢UU。 题解 首先，我们可以发现若第 \(i\) 行的 \(B\) 没选，那么第 \(i\) 列的 \(B\) 也不选，所以此时对于行和列是等价的。 若 \(A_i\) 是 \(0\)，则会减少贡献 \(\sum_{j}B_{i, j}\) ......
线性基
问题： 洛谷P3812 给定一个长度为\(n\)的序列，值域\(2^50\)，求在序列中选出若干个数的异或和最大值。 思路: 使用线性基，流程为，枚举\(n\)个数，每个数从二进制最高位向低位枚举，如果这个数含有这一位且这一位未放入任何数，直接放入，如果这个数有这一位但是放入了数，这个数就异或上已经 ......
线性代数的艺术
推荐一本日本网友Kenji Hiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛Gilbert Strang教授的《每个人的线性代数》制作的。 虽然《线性代数的艺术》这本书仅仅只有12页的内容，就把线性代数的重点全画完了，清晰明了。 《线性代数的艺术》PDF版本：https://pan.q ......
CSS进阶3-transform 动画-渐变(线性渐变、镜像渐变)-关键帧
1. 动画 介绍：改变盒子在平面内的形态（平移、缩放、旋转、倾斜） 属性： 平移：transform：translate(值1 ，值2);(默认为X轴，translateY--下移) — —平移依然在原来文档流。 移动：transform：translate(值1，值2)；可右斜移动 代码： /* ......
线性规划
不懂就死记。 对于边$(u,v)\in V , c_{u,v} $为它的最大流量$,b_u$为u的流量需求(流向汇点的流量)（必须为它），$w_{u,v}$为费用，求：$$\text{min}\sum_u b_up_u + \sum_{u,v} c_{u,v}\text{max}(0,p_v-p_u ......
R：LEfSe(线性判别分析)
rm(list=ls()) #清空工作环境 setwd("C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\LDA") #设置工作目录 library(tidyverse) #包含了一系列与数据分析和可视化相关的包 library(microeco) #生态学分析的包 libra ......
使用ReLU作为隐藏层的激活函数和在最后一层使用线性激活函数的作用
LSTM模型中使用ReLU作为隐藏层的激活函数和在最后一层使用线性激活函数，这两种做法有着不同的目的和作用： ReLU激活函数在隐藏层： 目的：ReLU（Rectified Linear Unit）激活函数的主要目的是引入非线性到神经网络中。在深度学习模型中，非线性是必要的，因为它帮助网络学习和表示 ......
线性代数的艺术
推荐一本日本网友Kenji Hiranabe写的《线性代数的艺术》。这本书是基于MIT大牛Gilbert Strang教授的《每个人的线性代数》制作的。 虽然《线性代数的艺术》这本书仅仅只有12页的内容，就把线性代数的重点全画完了，清晰明了。 《线性代数的艺术》PDF版本：https://pan.q ......
线性基学习笔记
我废话怎么这么多wwwwwwwwwww\(\color{white}地址\) rebuild 思想就是使满足线性基的条件下，使每一个二进制位只在一个位置上为 1。 可以用高斯消元直接处理出，也可以处理出任意一组线性基后从后往前扫一遍，如果 \(a_i\) 第 \(j\) 位上为 \(1\)，则 \( ......
再探欧式筛——一种泛用性更强的欧拉筛法/线性筛法实现
一、引言 欧式筛/欧拉筛法/线性筛法（Euler Sieve）是一种能够在 \(O(n)\) 时间复杂度内，处理 \([1,n]\) 内质数的方法。 其相比埃氏筛/埃拉托斯特尼筛法（Eratosthenes Sieve）的 \(O(n\log\log n)\) 时间复杂度，主要的优化在于欧式筛保证了 ......
线性规划——Pyhton线性规划求解库PULP的使用
PuLP是一个用于线性规划（LP）、整数线性规划（ILP）和混合整数线性规划（MILP）问题的Python库。PuLP的全称是"Python for Mathematical Programming"，它提供了一个简单而强大的工具，使得用户能够定义优化问题、构建数学模型并使用不同的求解器进行求解。P ......