木筱雪的专栏

上帝呀算法不要太难！这学期时间还短，赶脚都学不会了。。。好吧，做作业不会了，然后找到一篇解释的非常好的文章。转载地址：编辑距离问题             这题必须好好写一下心得。这题包含很多“剪切粘贴”技术，这是一种强化题目条件，并且不会改变问题最终答案的技巧。 先设A的长度为LA，B的长度为LB，并且第一个字符的编号为1。

因为时间原因实在是来不及一一看那些书籍，经学长指点，直接学习统计翻译的em算法，然后是基于短语的概率翻译表提取，再者就是去学习bp神经网络。em在ibm model1中的应用，看了很久才看明白，当我以为自己看懂了的时候，学长让我用一句话概括一下em，我竟一时语塞，才惊觉其实并不是很懂。于是老老实实去翻看李航老师的《统计学习方法》，第九章详细介绍了em算法，也加深了自己的印象。什么是EM简单来说，em

最近的作业需要用到KNN，简单看了一些资料，发现一篇还不错的文章，非常感谢这位博主的介绍和总结，本文主要是基于此做的一些粗略笔记： http://blog.youkuaiyun.com/u010551621/article/details/44813299关于KNN，思想非常简单，就是寻找离自己最近的k个点。 一种常见的用法是：做分类器。找到最近的k个点，按照少数服从多数的思想。 另一种常见用法是：构建图

6.3 知识迁移能力描述： 统计一个数字在排序数组中出现的次数。solution1. 哈希直接利用哈希表存储；时间复杂度是O(n); 解法并不是最优的，而且没有利用排序数组这个信息；solution2. 二分查找利用二分查找，先找到这个数字，然后再顺序遍历，得到出现的次数；时间复杂度依然是O(n)，不可取；solution3. 二分查找改进版如...

Q1. 二叉树的深度。输入一颗二叉，从根节点到叶子节点，路径的长度为深度；solution： 依然采用分而治之的方法。Q1. 判断二叉树是否为平衡二叉树。...

文章目录中心极限定理中心极限定理中心极限定理是说，n只要越来越大，这n个数的样本均值会趋近于正态分布，并且这个正态分布以u为均值，sigma^2/n为方差。换句话说，假设我们与样本x1,x2....xnx1, x2....x_nx1,x2....xn​, 并且已经知道E(x)=u,D(x)=σ2E(x) = u, D(x) = \sigma^2E(x)=u,D(x)=σ2;令变量Y=x1+...