本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/99362411 1087 有多少不同的值 (20 分) 当自然数 n 依次取 1、2、3、...……、N 时，算式 ⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋ 有多少个不同的值？...（注：⌊x⌋ 为取整函数，表示不超过 x 的最大自然数，即 x 的整数部分。） 输入格式： 输入给出一个正整数 N（2≤N≤104）。 输出格式： 在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。
1087 有多少不同的值 (20 分) 当自然数 n 依次取 1、2、3、……、N 时，算式 ⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋ 有多少个不同的值？...（注：⌊x⌋ 为取整函数，表示不超过 x 的最大自然数，即 x 的整数部分。） 输入格式： 输入给出一个正整数 N（2≤N≤104）。 输出格式： 在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。...){ 16 count++; 17 } 18 } 19 cout<<count; 20 return 0; 21} 【思路】 本题难度不大，要注意的是空间开的范围要注意点...然后注意一下，本题要求的是取整数部分，也就是最后要需要把double转换成int类型即可。然后遍历一次，进行统计即可。...【学习】 这里引入一下网上优秀的代码，好像时间和空间方面确确实实比我的要好很多。这里使用了map来进行一个索引的映射。最开始我也是想这么写的。。有时候还是要相信下自己！
题目 当自然数 n 依次取 1、2、3、……、N 时，算式 ⌊n/2⌋+⌊n/3⌋+⌊n/5⌋ 有多少个不同的值？（注：⌊x⌋ 为取整函数，表示不超过 x 的最大自然数，即 x 的整数部分。）...输出格式： 在一行中输出题面中算式取到的不同值的个数。...inputInt = 2017 resDic = dict() for i in range(1, inputInt+1): res = i//2 + i//3 + i//5 # 字典里面没值就添加
它们之间的区别仅仅是调用的路径不同，一个是从单元测试调用的，一个是从页面上调用的。...后来通过wireshark抓包，终于知道问题的原因是编码问题。...这是通过单元测试的方法发送的请求，编码没有问题： 这是通过页面发送的请求，编码就有问题了： 不同的方式调用同一个方法，为什么会有这样的区别呢？真是搞不明白。。。...不过，既然知道是编码的问题，那么把参数编码成UTF-8是不是就行了？...但是单元测试的时候，为什么不编码也可以呢？而从页面上通过Controller调用就有编码问题？ 这个疑问还没解开。。。 如果有大神知道原因，请不吝赐教，谢谢！
在预测时进行投票，收到最多投票的类就是输出。Error-correcting output code(ECOC) 与 OvO 和 OvR 分类器有很大不同。...ECOC的思想是将机器学习问题看做数据通信问题，并采用纠错输出码对各类别进行编码，因此在分类过程中能够纠正某些二分器的错误输出，从而提高分类器的预测精度。...对于 10 类目标标签 log2(10)=4 就可以了。 在对目标类标签进行d维编码后，需要匹配数量为' d '个的分类器，每个编码位对应一个二元分类器。...0到1之间的值可以用来压缩模型，或者code_size > 1可以使模型对于错误更加健壮。...代码大小= 10的值可以看作是一个阈值。对于代码大小= 10，我们得到了25.9%的准确率，27.3%的精度和26.5%的召回率。进一步增加嵌入维数对模型的性能没有影响。
对于具有连续值的特征，测试是“小于”或“等于”。要评估数据结点，从根结点开始，通过评估内部节点中的规则遍历树，直到到达叶子节点。叶子节点被标记为返回的决策。...pclass和survived列已被编码为整型常量，但sex列记录的是字符串值的男性或女性，embarked使用字母代码来表示每个端口。scikit软件包提供了执行数据编码预处理子包中的实用程序。...清理数据的第二阶段，转换非整数编码的分类特征，是通过以下代码完成的： from sklearn import preprocessing # convert enumerated columns (sex...对于NUMERIC节点，该属性是针对阈值进行测试的，如果小于或等于该值，则采用左侧路径; 否则，就采取右侧。对于CATEGORIC节点，测试是平等的。相等的值走左边的路径，不相等的值走右边的路径。...将r_pred和s_pred预测值与实际标签值进行比较： Y_test: [0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0] r_pred: [1 0 0 0 1 0
标签 labels 集对于每个输出可以是不同的，例如，一个样本的类别标签可能来自 fruit 标签集(oranges, apples, pears)；而其颜色color 标签可能来自 color 标签集...Error-Correcting Output-Codes 纠错输出编码. 与 one-vs-rest 和 one-vs-one 是完全不同的策略....纠错输出编码中，每一个类别class 都是 Euclidean 空间表示，每一维是 0 或 1. 将每一个类别class 表示为二值0或1编码的形式. 表示了每一类编码的矩阵为 codebook....编码 code 的长度即为Euclidean空间的维度. 每一类class 都是由唯一的编码code 来表示的. 好的 codebook 设计应该是能取得最有的分类精度....对于 N 类的多标签分类问题，N 个二值分类器分别指定一个0 到 N-1 间的整数，表示了在链式分类器中的模型次序order. 依次在训练数据集上训练模型.
最简单的解释是：软投票是概率的集成，硬投票是结果标签的集成。...对于第一种算法的第一组数据的预测（即DataFrame中的第一行有17%的概率属于0类，2%的概率属于1类，81%的概率属于2类（三类相加是100%）。...，行的值并不总是加起来为 1，因为每个数据点都属于概率和为 1 的三个类之一 如果我们使用topk的方法获取分类标签，这种误差不会有任何的影响。...下面就是使用numpy 的 argmax 函数获取概率最大的类别作为预测的结果（即对于每一行，软投票是否预测类别 0、1 或 2）。...使用常见的6个算法看看我们可以从集成中挤出多少性能...... lassifiers = dict() classifiers["Random Forrest"] = RandomForestClassifier
bagging 方法有很多种，区别大多数在于抽取训练子集的方法： 如果抽取的数据集是对于样例抽取的子集，我们叫做粘贴 (Pasting) [B1999] 。...如果样例抽取是有放回的，我们称为 Bagging [B1996] 。 如果抽取的数据集的随机子集是对于特征抽取的随机子集，我们叫做随机子空间 (Random Subspaces) [H1998] 。...通过由完全随机树构成的森林，RandomTreesEmbedding 使用数据最终归属的叶子节点的索引值（编号）对数据进行编码。...编码的大小和稀疏度可以通过选择树的数量和每棵树的最大深度来影响。对于集成中的每棵树，编码包含一个实体（校对者注：这里真的没搞懂）。...对于 grid 中的每一个’目标’特征值,部分依赖函数需要边缘化一棵树中所有候选特征的可能值的预测.
这对于有许多离群点的数据集特别有用。...'、'most_frequent'等策略 X_train_imputed = imputer.fit_transform(X_train) 2.3 编码分类特征 对于分类数据，需要将其转换为机器学习模型可以理解的数值形式...(X_train) 标签编码（Label Encoding） 虽然sklearn不直接提供标签编码的类，但可以使用LabelEncoder对目标变量进行编码。...随机森林回归（Random Forest Regression）： 随机森林回归是一种集成学习方法，通过构建多个决策树并对它们的预测结果进行平均来提高预测精度。...每棵新树都尝试预测前面所有树的残差（真实值与当前预测值之间的差）。 GBRT通常具有较高的预测精度，但也可能容易过拟合。
提升模型精度：如果我们选用的距离度量为欧式距离，如果数据预先没有经过归一化，那么那些绝对值大的features在欧式距离计算的时候起了决定性作用。...因此，对于各种特殊的特征值，我们都需要对其进行相应的编码，也是量化的过程，这就要用到特征编码。...因此总结概括，Label encoding就是将原始特征值编码为自定义的数字标签完成量化编码过程。...对于独热编码的过程，我们可以通过pd.get_dummies函数实现，也可以通过sklearn中OneHotEncoder评估器（转化器）来实现。 ...[array(['bird', 'cat', 'dog', 'fish'], dtype=object)] 对于独热编码的使用，有一点是额外需要注意的，那就是对于二分类离散变量来说，独热编码往往是没有实际作用的
多类分类假设每一个样本有且仅有一个标签：一个水果可以被归类为苹果，也可以 是梨，但不能同时被归类为两类。 Multilabel classification 多标签分类 给每一个样本分配一系列标签。...比如说，一个样本可以将“梨”作为一个输出变量的值，这个输出变 量在一个含有“梨”、“苹果”等水果种类的有限集合中取可能的值；将“蓝色”或者“绿色”作为第二个输出变量的值， 这个输出变量在一个含有“绿色”...误差校正输出代码 基于Output-code的方法不同于 one-vs-the-rest 和 one-vs-one。使用这些方法，每一个类将会被映射到欧几里得空间，每一个维度上的值只能为0或者1。...编码的大小是前面提到的欧几里得空间的纬度。直观上来说，每一个类应该使用一个唯一的编码，同时，好的 code book 应该能够优化分类的精度。...对于有 N 个类的多标签分类问题，为 N 个二元分类器分配 0 到 N-1 之间的一个整数。这些整数定义了模型在 chain 中的顺序。
了解数据结构和算法 这是一个重要的问题，可能不像对软件开发人员那么重要，但是对数据结构和算法有很好的理解肯定会让你与众不同。...对于模型中的每个自变量，一般情况下至少需要 10 个结果频率最低的样本。 聚类 使用 GMM 有两个好处。...这是训练神经网络时的首选算法，也是深度学习中最常见的梯度下降类型。 独热编码与标签编码 我们应该如何处理分类变量呢？事实证明，有多种处理分类变量的方法。...在本文中将讨论两种最广泛使用的技术： 标签编码 One-Hot 编码 标签编码 标签编码是一种用于处理分类变量的流行编码技术。在这种技术中，每个标签都根据字母顺序分配一个唯一的整数。...让我们看看如何使用 scikit-learn 库在 Python 中实现标签编码，并了解标签编码的挑战。
混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...评价指标 在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...此指标用于度量模型输出与目标结果的接近程度（所有样本预测正确的比例）。 精度Precision:我们预测的正样本有多少是正确的?...查准率（预测为正样本中，有多少实际为正样本，预测的正样本有多少是对的） 召回Recall:我们的样本中有多少是目标标签?...(y_test, y_pred)) 可以看到，标签 [0] 的精度更高，标签 [1] 的 f1 分数更高。
混淆矩阵 对于分类模型使用混淆矩阵是一个非常好的方法来评估我们的模型。它对于可视化的理解预测结果是非常有用的，因为正和负的测试样本的数量都会显示出来。并且它提供了有关模型如何解释预测的信息。...评价指标 在机器学习中，有许多不同的指标用于评估分类器的性能。最常用的是: 准确性Accuracy:我们的模型在预测结果方面有多好。...此指标用于度量模型输出与目标结果的接近程度（所有样本预测正确的比例）。 精度Precision:我们预测的正样本有多少是正确的?...查准率（预测为正样本中，有多少实际为正样本，预测的正样本有多少是对的）。 召回Recall:我们的样本中有多少是目标标签?查全率（有多少正样本被预测了，所有正样本中能预测对的有多少）。...(y_test, y_pred)) 可以看到，标签 [0] 的精度更高，标签 [1] 的 f1 分数更高。
2022-03-31：有一组 n 个人作为实验对象，从 0 到 n - 1 编号，其中每个人都有不同数目的钱， 以及不同程度的安静值（quietness） 为了方便起见，我们将编号为 x 的人简称为 "...给你一个数组 richer ，其中 richeri = ai, bi 表示 person ai 比 person bi 更有钱 另给你一个整数数组 quiet ，其中 quieti 是 person i 的安静值...richer 中所给出的数据 逻辑自洽 也就是说，在 person x 比 person y 更有钱的同时，不会出现 person y 比 person x 更有钱的情况 现在，返回一个整数数组 answer...作为答案，其中 answerx = y 的前提是： 在所有拥有的钱肯定不少于 person x 的人中，person y 是最安静的人（也就是安静值 quiety 最小的人）。...loudAndRich(richer, quiet) fmt.Println(ret) } // richer[i] = {a, b} a比b更有钱 a -> b // quiet[i] = k, i这个人安静值是
备注：在缩放和标准化中二选一是个令人困惑的选择，你必须对数据和要使用的学习模型有更深入的理解，才能做出决定。对于初学者，你可以两种方法都尝试下并通过交叉验证精度来做出选择。...Sklearn提供了一个非常有效的工具把类别特征层级编码成数值。LabelEncoder用0到n_classes-1之间的值对标签进行编码。 让我们对所有的类别特征进行编码。...现在我们已经完成了标签编码，让我们在同时有着类别和连续特征的数据集上运行逻辑回归模型。 现在可以用了。但是，精度仍然和我们从数字特征标准化之后用逻辑回归得到的一样。...w)>W时的决策区间） 这里我们可以看到丢失了许多不同的可能决策，比如：“0”和“2W”应该给予相同的标签，“3W”和“W”是额外的。...对于基于树的方法，同样的情况（在一个特征中有2个以上的值）可能在一定程度上影响输出，但是如果像随机森林的方法，若有足够深的深度，无需一位有效编码就能够处理类别变量。
评估机器学习模型 训练集、验证集、测试集 简单留出验证 K 折验证 数据打乱的重复 K 折验证 sklearn 模块有拆分数据集的功能 # 拆分数据集作为训练集和验证集 from sklearn.model_selection...one_hot_train_labels = to_categorical(train_labels) 若是监督学习（分类）特别要注意数据和标签是一一对应的 若是分类，对应的编码技术 值标准化（归一化...）：若不同特征的范围差距非常大，会造成较大的梯度更新，导致模型无法收敛 取值较小（0-1） 同质性：不同特征值应该在大致相同的范围 特征标准化：是平均值为 0，标准差为 1。...排序或多标签分类：平均准确率均值 自定义指标：Kaggle 网站的比赛不同问题的评估标准 确定评估方法 留出验证集：数据量大时使用 K 折交叉验证：留给验证的样本量太少 重复 K 折验证：可用的数据很少...数据准备与初始化 对于图像处理 keras 有图像处理辅助工具的模块 from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator 数据格式化为机器学习的格式
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
腾讯会议
云直播
对象存储
