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面试常考算法题02

发表于 2019-06-17 | 分类于 面试 , Leetcode刷题 | | 阅读次数:
字数统计: 340字 | 阅读时长 ≈ 1分钟

今天是这个系列博文的第二篇。今天我们讲的是也是面试最常考的经典算法题之一—判断一个单链表是否有环。好了,其他话不多说,让我们一起来看看这道题吧!

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面试常考算法题01

发表于 2019-06-16 | 分类于 面试 , Leetcode刷题 | | 阅读次数:
字数统计: 493字 | 阅读时长 ≈ 2分钟

距离上次更新博客又有一个月了,最近这一个月还是在忙着找实习与秋招提前批。从2月底到6月中旬,差不多折腾了4个月,这中间经历了不少心酸,今年的算法(尤其是CV)真的是神仙打架。最后所幸还可以,拿到了两个机器学习的实习offer,分别是滴滴出行的数据算法实习生和哈啰出行的机器学习算法实习生。下面这几篇博文我将总结面试中常考的算法题,今天是第一篇!

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“半监督”异常检测方法GANomaly

发表于 2019-05-13 | 分类于 深度学习 | | 阅读次数:
字数统计: 2.7k字 | 阅读时长 ≈ 9分钟

好久没有更新博文了,之前由于找实习,准备实习,所以博文这一块就落下了。现在重新拾起来,今天这篇博文来讲一下之前在平安科技实习看的一篇论文《GANomaly: Semi-Supervised Anomaly Detection via Adversarial Training》,好了话不多说,下面一起来看看!

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Python数据分析与挖掘实战读书笔记之数据挖掘基础

发表于 2018-11-30 | 分类于 数据挖掘 | | 阅读次数:
字数统计: 851字 | 阅读时长 ≈ 2分钟

LinkedIn对全球超过3.3亿用户的工作经历和技能进行分析后得出,目前最炙手可热的25项技能中,数据挖掘排名第一。那么数据挖掘是什么?

数据挖掘是从大量数据(包括文本)中挖掘出隐含的、先前未知的、对决策有潜在价值的关系、模式和趋势,并用这些知识和规则建立用于决策支持的模型,提供预测性决策支持的方法、工具和过程。数据挖掘有助于企业发现业务的趋势,揭示已知的事实,预测未知的结果,因此”数据挖掘”已经成为企业保持竞争力的必要方法。

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机器学习算法概览

发表于 2018-11-27 | 分类于 机器学习 | | 阅读次数:
字数统计: 9.8k字 | 阅读时长 ≈ 35分钟

这篇文章我们将讲解一下机器学习与数据挖掘领域最常用的一些算法,包括有监督学习的分类与回归算法以及无监督学习的聚类与降维算法。好了,闲话不多说,让我们一起开始吧!

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华为机试题之提取不重复的整数

发表于 2018-11-17 | 分类于 华为机试题 | | 阅读次数:
字数统计: 200字 | 阅读时长 ≈ 1分钟

今天是开始刷题打怪的第五天啊,今天在牛客网上面做到了一道比较有趣的华为机试题—提取不重复的整数。我觉得这题目的解法还是比较经典的,这种解题思想值得我们掌握。好了,话不多说,让我们正式开始吧!

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华为机试题之删除字符串中出现次数最少的字符

发表于 2018-11-16 | 分类于 华为机试题 | | 阅读次数:
字数统计: 291字 | 阅读时长 ≈ 1分钟

今天是开始刷题打怪的第四天啊,晚上闲来无事,Leetcode本菜鸡刷不动,于是乎心血来潮又刷了几道华为的机试题来增长信心哈哈哈。这里来给大家分享一道比较经典的机试题—删除字符串中出现次数最少的字符。好了,话不多说,让我们正式开始吧!

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Leetcode刷题之二叉树的最大深度

发表于 2018-11-16 | 分类于 Leetcode刷题 | | 阅读次数:
字数统计: 476字 | 阅读时长 ≈ 1分钟

今天是刷题的第四天呀!接上昨天的那一篇博客,昨天在逛牛客网的时候偶然发现牛客网上也有Leetcode专题,一共选了148道题,而且还有相应的题目热度排名,于是决定就在牛客网刷Leetcode系列的题了,昨天刷的是牛客网上Leetcode热度指数最高的一题—Minimum Depth of Binary Tree(二叉树的最小深度),用的是递归的思想,刷完自信心爆棚。于是今天准备刷第二道题—逆波兰表达式求值。直接打脸,不会做。于是本狗子灵机一动,按照通过率对题目排序,于是就说今天的这道题啦—maximum-depth-of-binary-tree(二叉树的最大深度),也是递归的思想啦!

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使用sklearn优雅地进行数据挖掘

发表于 2018-11-15 | 分类于 数据挖掘 | | 阅读次数:
字数统计: 3.2k字 | 阅读时长 ≈ 12分钟

之前的一篇博文的最后我们提到了一个问题,我们可以使用sklearn完成几乎所有特征处理的工作,而且不管是数据预处理,还是特征选择,抑或降维,它们都是通过某个类的方法fit_transform完成的,fit_transform要不只带一个参数:特征矩阵,要不带两个参数:特征矩阵加目标向量。这些难道都是巧合吗?还是故意设计成这样?方法fit_transform中有fit这一单词,它和训练模型的fit方法有关联吗?下面就让我们来一起揭晓答案!

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Leetcode刷题之二叉树的最小深度

发表于 2018-11-15 | 分类于 Leetcode刷题 | | 阅读次数:
字数统计: 600字 | 阅读时长 ≈ 2分钟

今天是刷题的第三天呀!今天在逛牛客网的时候偶然发现牛客网上也有Leetcode专题,而且还有相关的题目的热度,瞬间觉得牛客网真的是程序员求职的良心网站(哈哈哈,牛客网没有给我广告费,手动滑稽)。以后决定就在牛客网刷Leetcode系列的题了,牛客网上面一共148道题,刷完了我觉得应该也就差不多了。好了,话不多说,让我们开始吧!今天刷的是牛客网上Leetcode热度指数最高的一题—Minimum Depth of Binary Tree(二叉树的最小深度)

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Zhou Zhuming

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