剑指offer31_把数组排成最小的数

题目描述 输入一个正整数数组,把数组里所有数字拼接起来排成一个数,打印能拼接出的所有数字中最小的一个。例如输入数组{3,32,321},则打印出这三个数字能排成的最小数字为321323。 解决方法: 观察规律,自行定义一种排序规则。   对于数字m和n,可以拼接成mn和nm,如果mn<nm,我们定义m小于n。反之则相反。利用这个排序规则,从小排到大即可实现题目要求。   拼接m和n时,要考虑到大数问题,因此将m和n拼接起来的数字转换成字符串处理。因为mn和nm的字符串位数相同,因此它们的大小只
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剑指offer32_丑数

题目描述 把只包含质因子2、3和5的数称作丑数(Ugly Number)。例如6、8都是丑数,但14不是,因为它包含质因子7。 习惯上我们把1当做是第一个丑数。求按从小到大的顺序的第N个丑数。 题意理解: 1.直接法。逐个判断每个整数是不是丑数的解法,直观但不够高效:所谓一个数m是另一个数n的因子,是指n能被m整除,也就是说n%m==0.根据丑数的定义,丑数只能被2,3,5整除。也就是说如果一个数能被2整除,我们把它连续除以2;如果能被3整除,就连续除以3;如果能被5整除,就除以5.如果最后我
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剑指offer33_第一个只出现一次的字符

题目描述 在一个字符串(0<=字符串长度<=10000,全部由字母组成)中找到第一个只出现一次的字符,并返回它的位置, 如果没有则返回 -1(需要区分大小写). 代码及注释: //旧版剑指offer返回的是这个字符本身 //用hashtable存储字符串,key=字母,value=次数 //第一次遍历用来统计次数,第二次遍历哈希表找value=1的值 //但这样的话,无法知道那个字符的具体坐标 //新版的剑指offer要求返回它的位置 //尝试把第二遍遍历用在字符串上,在哈希表中查找对应的va
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A Dangerous Maze(LightOJ-1027)

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Birthday Paradox(LightOJ-1104)

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概率与期望 —— 概述

版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/u011815404/article/details/88972711 【概述】 在信息学中,许多算法都与概率有关,信息学竞赛中求概率与期望的题也十分常见,这类的题目难度一般较大,需要一定的数学水平与算法技巧。 概率与期望的计算一般有三种方法: 直接计算:通过题目推出一个数学公式,然后通过程序计算式子的值 概率 DP:在概率和期望之间建立一定递推关系,然后通过动态规划来解决,常用于解决概率与期望的
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概率与期望 —— 概率

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概率与期望 —— 数学期望

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动态规划 —— 概率 DP 与期望 DP

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Discovering Gold(LightOJ-1030)

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Just another Robbery(LightOJ-1079)

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Dice (III)(LightOJ-1248)

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Throwing Balls into the Baskets(LightOJ-1317)

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Island of Survival(LightOJ-1265)

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Problem b(BZOJ-2301/HAOI-2011)

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特征选择 (1)

根据IV值 一、计算IV值,具体可以看参考资料。 首先计算WOE(Weight of Evidence)值: WOE i =ln( p(yi)/p(ni) )=ln((yi/yT)/(ni/nT)) P(yi)指本组逾期客户(即status=1)占样本中所有逾期客户的比例. p(ni)指本组未逾期客户(即status=0)占样本中所有未逾期客户的比例。 yi是本组逾期客户的数量,yT是所有样本逾期客户的数量. ni是本组未逾期客户的数量,nT是所有样本未逾期客户的数量。 得到IV的计算公式:
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任务三(订正)

建立模型 调用sklearn包将数据集按比例7:3划分为训练集和数据集,随机种子2018: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_del, label, test_size=0.3, random_state=2018) 查看划分的数据集和训练集大小: [X_train.shape, y_train.shape, X_test.shape, y_test.shape] [(3133, 12), (3133,), (13
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任务四(订正)

模型评估 对构建的七个模型进行评估 models = {‘随机森林’: forest_grid.best_estimator_, ‘GBDT’: gbdt.best_estimator_, ‘XGBoost’: xgb.best_estimator_, ‘LightGBM’: lgbm, ‘逻辑回归’: log_grid.best_estimator_, ‘SVM’: svc_grid.best_estimator_, ‘决策树’: tree_grid.best_estimator_} ass
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任务五

一、导入数据 本次导入的是前文(任务 2 特征工程)已经完成特征工程过的数据 data_del = pd.read_csv(‘data_del.csv’) data_del.head() 二、划分数据 调用sklearn包将数据集按比例7:3划分为训练集和数据集,随机种子2018: X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(data_del.drop([‘status’], axis=1).values, data_del[‘sta
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任务六

模型融合(Stacking) 一、查看默认参数下七个模型的评估结果,代码见任务四上篇文章: AUC Accuracy F1-score Precision Recall 随机森林 训练集:90.82%;测试集:79.88% 训练集:84.33%;测试集:79.60% 训练集:58.07%;测试集:46.69% 训练集:43.59%;测试集:34.68% 训练集:86.96%;测试集:71.43% GBDT 训练集:87.87%;测试集:79.15% 训练集:84.26%;测试集:78.78%
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