壮少Bryant

前面我们所讲的对分类算法的评价，使用的是准确率的方式来衡量算法的好坏，公式为：sum(y_true == y_predict) / len(y_true),但是这种衡量方式有一种弊端，当数据特别极限偏斜的情况下，这种衡量方式就不太准确了，那么具体有什么陷阱呢？且听我慢慢道来。 …

答：将样本的特征和样本发生的概率联系起来，概率是一个数。 损失函数分析如下，因此可以找出这样的一组表达式可以表示损失函数。 因此结合二者，可以用一个表达式来表示。因为y要么为0，要么为1 像上图所示，是一个非线性的分布，显然可以使用一个圆形来绘制决策边界的。与多项式回归类似的做…

我们可以将当成一个特征，这样就可以使用线性回归的算法来求出系数了。 使用PolynomialFeatures(degree=?)进行多项式匹配，生成包含多项式的特征X。 对数据进行归一化，因为如果degree非常的话，比如100,10和10的100次方差距非常大，因此需要对数据…

主成分分析(PCA)是最常见的降维算法。 上图为数据在2个特征维度的分布情况，分别垂直到X轴、Y轴，这是两个维度，从上图中来看，无法说明这两个维度哪个更好。那么能否找到一个轴，使得投射到此轴的上的点，间距要比投射到X轴、Y轴间距更大（区分度更高）。如下图： PCA是找到一个轴，…

简单线性回归：特征数量只有一个。 多元线性回归：特征数量有多个。 求a，b的过程，就是对a,b分别求导，令极值为0，求方程组的过程。 使用for循环的效率是很低的，用向量的运算，效率会大大提高（相差好几十倍）。 如果错误值非常大，例如两个样本的差距是100的话，RMSE就扩大到…

61、按之字形顺序打印二叉树 请实现一个函数按照之字形打印二叉树，即第一行按照从左到右的顺序打印，第二层按照从右至左的顺序打印，第三行按照从左到右的顺序打印，其他行以此类推。 思路1：按上一题的方式，

如果您觉得有用，欢迎关注我的公众号，我会不定期发布自己的学习笔记、AI资料、以及感悟，欢迎留言，与大家一起探索AI之路。

第一步：相加各位的值，不算进位，得到2。 第二步：计算进位值，得到10. 如果这一步的进位值为0，那么第一步得到的值就是最终结果。 第三步：重复上述两步，只是相加的值变成上述两步的得到的结果2和10，得到12。 同样我们可以用三步走的方式计算二进制值相加： 5-101，7-11…

这里的 X∈[1,9] ，因为 X=0 不符合下列规律，需要单独计算。 从 1 至 10，在它们的个位数中，任意的 X 都出现了 1 次。 从 1 至 100，在它们的十位数中，任意的 X 都出现了 10 次。 从 1 至 1000，在它们的百位数中，任意的 X 都出现了 10…