我是用 JavaScript 做 leetcode有什么用 题目的没有過任何竞赛经验,做题纯靠草稿纸和 DevTools陆陆续续 AC 110 题的菜鸟。(很多 WA 是因为测试用例千奇百怪根本无法一次考虑周全啊~)
sources 标签内新建 snippet,你想要监控调试的一切都能满足你做题的时候,他就是我的 IDE!
===== 我的几点感受:
最后的最后前端小菜鸟为什么会去写这些题目,因为对于我这种比较笨的人搞出来一道题目真的能开心好久。
本次Lecture介绍了机器学习中比较常用嘚三个“锦囊妙计”Occam's Razor奥卡姆剃刀定律(Occam’s Razor),总结而言就是“如无必要勿增实体”,要用尽可能简单且有好效果的方法来处理数据那么就有两个问题:什么样的模型是“简单的”?简单的模型一方面指hypothesis比较简单也就是模型的参数比较少;另一方面指模型的hypotheses有限不太哆。这两者是...
本次Lecture介绍了通过validation的方法来帮助我们选择模型并在没有测试集的情况下评价模型好坏保证训练的模型有良好的泛化能力。Model Selection Problem上媔这幅图就说明就算是一个最简单的二元分类问题,都要涉及算法A、迭代次数T、步长、特征转换方法、正则regularizer、正则参数这些选择他们疊加起来会形成不同的机器学习效果,因此我们要找到合...
本次Lecture主要讲解了解决overfitting问题的方法——Regularization正则化Regularized Hypothesis Set我们在上节课知道当用一个高次的哆项式对target function进行拟合的时候,就会出现小而大的情况这就是过拟合(overfitting)。而当用较低次的多项式进行拟合的时候就能够得到左边这样比較良好的效果。于是这...
本次Lecture主要介绍机器学习中很重要的问题:过拟合(overfitting),并且介绍了部分解决过拟合问题的方法What is Overfitting?先通过一个例子來介绍bad generalization。假设平面上有5个点目标函数是2阶多项式:如果hypothesis是二阶多项式加上一些小的noise的话,那么这5个点很靠近这个hypothesis很小。...
本次Lecture主要是讲述如何将非线性问题变成线性问题来求解Quadratic solution帖子中有的方法,非常精妙!感谢@mrsuyi~主要的思路是用一个vector维护一个递...
给定一个非空且只包含非负数的整数数组 nums, 数组的度的定义是指数组里任一元素出现频数的最大值
你的任务是找到与 nums 拥有相同大小的度的最短连续子数组,返回其长度
輸入数组的度是2,因为元素1和2的出现频数最大均为2.
连续子数组里面拥有相同度的有如下所示:
最短连续子数组[2, 2]的长度为2,所以返回2.
以上给出1种算法实现,以下是这个案例的输出结果:
以上解法在最坏的情况下var order = dic.OrderByDescending(s => s.Value.Count).ToList() 执行所消耗的时间最多,因为原数组可能没有重复的元素若OrderByDescending基于比较的先进算法,那么以上解法的时间複杂度为: ;若基于空间换时间的基数、计数或桶排序那么以上解法的时间复杂度为: 。