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RSS订阅原创 编程集训 day07 dynamic programming
Palindrome Partitioning IIsolutionclass Solution {public: int minCut(string s) { int len=s.size(); vector<vector<int>> flag(len,vector<int>(len)); for(...
2019-02-01 18:07:09
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原创 编程集训 day 06 recursion
Letter Combinations of a Phone Numbersolutionclass Solution {public: vector<string> letterCombinations(string digits) { vector<string> res; length=digits.size(); ...
2019-01-31 17:42:49
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原创 编程集训 day05 recursion & dynamic programming
recursion“The process in which a function calls itself is known as recursion and the corresponding function is called the recursive function ”. Factorial function is a popular example to understand...
2019-01-30 01:19:31
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原创 编程集训 day03 binary tree
Validate Binary Search Treesolutionclass Solution {public: bool isValidBST(TreeNode* root) { return isValidBST(root, LONG_MIN, LONG_MAX); } bool isValidBST(TreeNode* root, lo...
2019-01-29 16:53:50
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原创 编程集训 day 03 queue and heap
solutionclass Solution {public: vector&lt;int&gt; maxSlidingWindow(vector&lt;int&gt;&amp; nums, int k) { deque&lt;int&gt; dq; vector&lt;int&gt; v; for(i
2019-01-28 03:03:02
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原创 编程集训 day02 linked list
midterm 前夕作业有点多，写的简单点。。。Linked list cycle IIsolution 1/** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(N...
2019-01-27 17:18:43
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原创 编程集训 day01 hash table
对于hash table 的理解(不知道理解是否正确，希望有大神指点一二）：第一次接触hash table, 所以查找了很多资料(后面有放链接)试图理解：Hash table 可以加快数据的查找速度，节省时间;数据存储：将字符串中的每个字符转换成ASCII码-&amp;gt;所有数字求和-&amp;gt;求得的结果÷存储空间-&amp;gt;取余并存放相应位置1.0. LeetCode #1. two sum...
2019-01-26 07:57:13
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原创 Task3 之模型调优
0.目的：使用网格搜索法对7个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM）进行调优（调参时采用五折交叉验证的方式），并进行模型评估，记得展示代码的运行结果。1.导入，读取，定义#导入包import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklea...
2018-12-24 19:38:29
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原创 Task2--模型评估
0.目的记录7个模型（逻辑回归、SVM、决策树、随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM）关于accuracy、precision，recall和F1-score、auc值的评分表格，并画出ROC曲线。1.导入，读取，定义#导入import pandas as import pdimport matplotlib.pyplot as plt from sklearn.me...
2018-12-22 18:40:15
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原创 Task 1.2模型构建之集成模型
目标：构建随机森林、GBDT、XGBoost和LightGBM这4个模型，并对每一个模型进行评分，评分方式任意，例如准确度和auc值。构建随机森林并评分#构建随机森林#导入工具包import pandas as pdfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing impo...
2018-12-20 12:10:24
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原创 Task1.1 模型的构建之金融贷款的逾期模型
说明：这份数据集是金融数据（非原始数据，已经处理过了），我们要做的是预测贷款用户是否会逾期。表格中 “status” 是结果标签：0表示未逾期，1表示逾期。要求：将金融数据集三七分，随机种子2018，调用sklearn的包，简单构建逻辑回归、SVM和决策树3个模型并对每一个模型进行评分，评分方式任意，例如准确度和auc值。（在任务1中不需要考虑数据预处理和模型调参）数据集三七分，随机种子20...
2018-12-18 17:05:22
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空空如也
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