Публикации по теме 'algorithms'
LeetCode #116 Заполнение следующих правых указателей в каждом узле
Середина
Проблема
Учитывая бинарное дерево
struct TreeLinkNode {
TreeLinkNode *left;
TreeLinkNode *right;
TreeLinkNode *next;
}
Заполните каждый следующий указатель, чтобы он указывал на его следующий правый узел. Если нет следующего правого узла, следующий указатель должен быть установлен на NULL .
Изначально все следующие указатели установлены на NULL .
Примечание.
Вы можете использовать только постоянное дополнительное пространство. Рекурсивный подход хорош,..
5 лучших алгоритмов ускорения в машинном обучении
Привет,
Я представил вам 5 самых популярных алгоритмов повышения, которые должен знать каждый разработчик машинного обучения. Одна из причин, по которой алгоритмы бустинга становятся все более популярными, заключается в том, что они не учитывают только одну модель. Они создают несколько слабых моделей обучения и объединяют свои результаты, чтобы создать сильную прогностическую модель.
Алгоритм LightGBM
Распределенная среда повышения градиента для машинного обучения, известная..
Привет! я Пами
Новая библиотека Pattern Mining Python для Data Science
Аналитика больших данных представляет собой набор методов для обнаружения знаний, скрытых в больших базах данных. Эти методы можно условно разделить на четыре типа:
Анализ шаблонов — направлен на поиск скрытых шаблонов в данных. Кластеризация - направлена на группировку данных таким образом, чтобы объекты в группе имели высокое сходство внутри класса и низкое сходство между классами. Классификация - направлена на..
Примечание BigO
Некоторые заметки о Big O
Большой О
O(1) Константа — без циклов
O(logN) Логарифмический — цикл по половине коллекции на основе условия и рекурсивный (пример: двоичный поиск)
O(n) Linear — нормальные циклы
O(n*log(n)) Лог-линейный — один цикл и цикл в половинной коллекции на основе условия и рекурсии. Пример: сортировка слиянием.
O(n²) Quadratic — Петля в петле
Две отдельные коллекции: O(a+b)
Одна коллекция, но два разных цикла: O(n)
Правило большого O
Всегда худший случай..
Все о структурах данных и алгоритмах
вступление
Как программист вы, должно быть, слышали о терминах «структуры данных и алгоритмы» или просто DSA, или если вы новичок, кто-то должен был сказать вам, что вы практикуете DSA в начале, или вы часто слышали, что большинство крупных технологических компаний, таких как Meta , Amazon, Apple, Netflix, Google (вместе известные как MAANG) хотят видеть DSA в вашем резюме. В этой статье я собираюсь все разобрать, и я уверен, что после прочтения этой статьи все ваши концепции и..
Почему пора научиться использовать большие языковые модели
По мере того, как массовые языковые модели (LLM) совершенствуются и предлагают такие функции, как способность анализировать изображения, использовать «глаза и уши » наряду с выполнением новых задач, извечный страх перед новыми технологиями поднимает голову: работа замена .
Неудивительно, что люди боятся за свою работу , когда такие алгоритмы, как ChatGPT или Bard, могут отвечать на вопросы или выполнять задачи…
Начальная строка: очередь в JavaScript
A Мы пробираемся через больше структур данных, которые мы будем строить на основе того, что мы узнали из предыдущих сообщений в блоге.
В этой статье мы углубимся в Очередь
/ kyo͞o / омофоны: cue, Kew, kyu, Q, que
И как концептуализировать это в JavaScript.
В этой статье я буду использовать классы JavaScript и ES6 в своих примерах реализации Queue . Внутри класса я буду использовать массив для хранения моих данных, потому что его немного легче объяснить и визуализировать..
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..