机器学习决策树的Sklearn的实现（隐形眼镜镜片决策树实现）
上一篇博客我对决策树做了介绍，当然那是自己编写的算法去实现决策树的构造和图的绘制，在sklearn库中sklearn.tree模块提供了决策树模型供我们使用，所以对它来个简单介绍。回顾：决策树是一种用于分类和回归的非参数监督学习方法。目的是创建一个模型，该模型通过学习从数据特征推断出的简单决策规则来预测目标变量的值。我们将用sklearn库中的模块对决策树进行构造。sklearn.tree.DecisionTreeClassifier决策树的构建函数class sklearn.tree.Decisi
笔试代码题--美团--小美找朋友--判断是否是子字符串
笔试代码题--美团--小美找朋友--判断是否是子字符串题目描述：子序列：一个字符串A是另外一个字符串B的子序列，当且仅当可以通过删除若干个字符（也可能一个都不删），其中字符保留原来的顺序，使得形成的新字符串B‘与A串相等，例如：ABC是ABDDC的子序列，而ACB不是ABDDC的子序列。示例1输入：6 3aabddcabc输出：Yes10示例2输入：6 3aabddcacb输出：No解题思路：只用判断是否是子序列，那么就遍历两个字符串，
初次爬虫——王者荣耀全英雄皮肤爬取
最近在学习爬虫，虽然初涉不深，但想找些简单的例子来尝试，看见网上有爬取王者荣耀皮肤的例子，对于王者迷来说，这是一个不能抵制的诱惑，所以借鉴了别人的程序加上自己的见解写下爬取程序，也写下这篇博客记录一下自己初次的成果。想要爬取图片，就要有该图片的地址，这里我们去王者荣耀官方的的网站去查询能爬取皮肤地址，这里给出链接：https://pvp.qq.com/，然后我们可以找到这个位置：再点击那个更多，即可进入英雄皮肤的界面：这里我是用的是谷歌浏览器，我们可以点击鼠标右键的检查或者是F12键，调处网页的代码
C++--问题15--讲讲C++11有哪些新特性
C++--问题15--请你讲讲C++11有哪些新特性？简单的说了几个特性。1.auto，编译器可以根据初始值自动推到其类型，但是不能用于函数传参以及数组类型的推导auto a; // 错误，auto是通过初始化表达式进行类型推导，如果没有初始化表达式，就无法确定a的类型 auto i = 1; auto d = 1.0; auto str = "Hello World"; auto ch = 'A'; auto func = less<int>(); ve
笔试代码题--最右--36进制转10进制
笔试代码题--最右--36进制转10进制思路：1.设置一个标志位2.然后判断是负数的话，str[0] == '-',则设为false；3.在循环中，判断是否是数字和字母，如果不是，return0 ；4.如果是字母，并且是大写字母的话，就用tolower()转为小写字母;5.然后计算num值，先用temp=10+str[i]-'a';假设str[i]是b,那么求出temp = 10 + 2 = 12,就是b代表的值;6.判断是否越界，分为正数和负数，if(num>...
笔试代码题--最右--游戏升级时数组比较并返回每行数组状态
笔试代码题--最右--游戏升级时数组比较并返回每行数组状态题目：小右打升级游戏,3种类型，最初的值都是0，即：C=0;R=0;H=0;然后每天都在升级，每天的增量都记录在二维数组中，如3天的分别是：[1,2,3][3,4,5][4,5,6]，要判断是否可以打另一个数组的关，满足：C>=requirements[j][0]&&R>=requirements[j][1]&&H>=requirements[j][2]...
机器学习之朴素贝叶斯详细介绍及实例应用
基于概率论的分类方法：朴素贝叶斯朴素贝叶斯算法：朴素贝叶斯算法是有监督的学习算法，同样是解决分类的问题，之所以称之为朴素，也就是因为整个其整个形式化过程只做最原始，最简单的假设。优点：在数据较少的情况下仍然有效，可以处理多类别的问题。缺点：对于输入数据的准备方式较为敏感。适用数据类型：标称型数据。朴素贝叶斯是贝叶斯决策理论的一部分，所以讲朴素贝叶斯之前有必要了解贝叶斯决策理论。贝叶斯决策理论：我们可以看一个数据集，它由两类数据组成，它们的数据分布图如图：我们现在用p1(x,y)表示数据点
代码题--C++--实现atoi
代码题--C++--实现atoi实现算法：1.如果是负数先转化为正数2.定义str存放字符串，必须是静态变量或全局变量3.从低位开始变为字符，最后进行翻转4.用str[i++] = a % 10 + '0';将数字转为字符串5.如果是负数加上‘-’号。代码如下：//my_itoachar * my_itoa(int a){ int n = a; if (a < 0) { a = -a;//如果是负数先转化为正数 }
代码题--C++-实现itoa
代码题--C++-实现itoa代码如下：#include<stdio.h> #include<stdlib.h> int atoi_my(const char *str) { int s=0; bool falg=false; while(*str==' ') { str++; } if(*str=='-'||*str=='+') {
笔试代码题--最右--成对删除数组中和为18的数
笔试代码题--最右--成对删除数组中和为18的数 在这里很对不起面试官，浪费了您宝贵的半个小时，谢谢您的鼓励，这会是我的转折点。 自己都对自己无语，第一次的紧张，加上本来就不是很熟练的写代码，导致那么简单的题还出现无数个低级错误。 不过这半个小时，您没有一点看不起我的无能，还鼓励我，谢谢，看了N遍录屏，觉得自己让您好为难，真的特别不好意思。 对我来说，确实让我意识到自己的动手能力。您是我的第一个面试官，我会印象很深刻的，也确实能遇到这么温柔的面试官很幸运。看完录屏后，静下心...
Python爬虫之网易云歌单音频爬取（解决urlretrieve爬取文件不能播放问题）
网易云歌单音频爬取写在前面：最近学习爬虫，对小说和图片都进行过简单爬取，所以打算爬取音频，但是其中遇到点问题也解决了，写下博客记录并希望对大家也有帮助。爬取对象：对于目前主流的几个音频播放网站，我选取的是网易云（个人对其“情有独钟”），可以在浏览器上直接搜索网易云音乐的网页即可。我们爬取的是网易云网页上的歌单里的音频，如图，点击歌单出现的分类，我们随意选取其中一个歌单进行爬取，这里选取的链接是https://music.163.com/#/playlist?id=2829883282，但是我们也注意
机器学习之Logistic回归解析及实例应用
参考博客：https://techlog.cn/article/list/10183274https://blog.csdn.net/u012762410/article/details/78912667前言：学习《机器学习实战》这本书到现在，这一章节算是数学理论较多的，也很高兴自己能通过搜索资料和学习他人博客推导出运算公式并了解代码含义，对自己而言也是一个小的突破，继续写下机器学习博客记录。Logistic回归回归：假设有一些数据点，我们用一条直线对这些点进行拟合（该线称为最佳拟合直线），这个拟合
机器学习：python绘制P-R曲线与ROC曲线
Python绘制P-R曲线与ROC曲线查准率与查全率P-R曲线的绘制ROC曲线的绘制查准率与查全率 P-R曲线，就是查准率(precision)与查全率(recall)的曲线，以查准率作为纵轴，以查全率作为横轴，其中查准率也称为准确率，查全率称为召回率，所以在绘制图线之前，我们先对这些进行大概的介绍。 对于二分类问题，我们可以将样例根据其真实类别与学习器预测类别的组合划分为真正例（true positive)，假正例（false positive)，真反例（true negative)，以及假反
代码题--C++--二叉树的层序遍历（递归与非递归）
代码题--C++--二叉树的层序遍历（递归与非递归）题目描述给定一个二叉树，返回该二叉树层序遍历的结果，（从左到右，一层一层地遍历）例如：给定的二叉树是{3,9,20,#,#,15,7},该二叉树层序遍历的结果是[[3],[9,20],[15,7]]递归实现层序遍历代码：这个函数是直接输出，没有将结果分为每一层。BTreeLevelOrder函数中用循环将每一层的结点分开递归，比如i= 3，代表第三层的结点进入递归函数，然后从根结点遍历到第三层，i-1执行到i=1时，输出该结
用源码论述Eclipse学习体会
摘要：java语言作为一门世界上普及最快的语言，发展如此之快必有其自身特定的优势。其特点是可移植性强，与平台无关；面向对象，与C++不同的是，java支持单继承和多接口的实现，没有c++中的指针，这也使得java变的更加安全稳定。本文结合了Java编程技术，Java设计模式以及UML建模技术，通过Java代码实现了一个简单的为用户提供西服套装和牛仔套装的服装厂系统，并从源代码出发总结了Eclipse
基于ICMP和TCP协议的网段扫描器
1. 系统描述1.1. 设计目标进行网络管理时，常常需要确定当前网络中处理活动状态的主机。本设计的目标就是编制程序，利用ICMP的回送请求和回送应答消息，来发现指定网段中的活动主机，即ping消息的请求和应答。1.2. 设计功能编写程序，其功能是发送ICMP数据包，以获取指定网段中的活动主机，并将结果显示在标准输出上。程序具体要求如下： 1）用命令行形式运行：scanhost Start_
笔试代码题--搜狗--旋转解密纸推导原密码
笔试代码题--搜狗--旋转解密纸推导原密码题目描述：两张卡片合并，旋转90°被涂鸦的透明解密纸3次，推导原密码。给一个N*N的透明卡，有些格子被涂成黑色，1代表被涂，0代表没涂，然后旋转90°被涂鸦的透明解密纸3次，可以看出每个位置的对应字母，最后将原密码输出。旋转函数方法就是：从原string2中按一定顺序读出数据，填入新的vector中，先读最后一行的第一个，然后将这行数据先存入新的数组中，填的位置是第一列，也是第j行，j从0到(size-1),所以按照res[j]存放。主函数中，先将
FN、FP、TN、TP、precision、recall
以下几个为在论文中实验结果统计中经常出现的术语FN：False Negative，即被判定为负样本，实际为正样本 FP：False Positive，即被判定为正样本，实际为负样本 TN：True Negative，即被判定为负样本，实际为负样本 TP：True Positive，即被判定为正样本，实际为正样本 Recall：召回率，即判定结果中真正的正样本的个数与总样本中真正的正样本数的比
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