二元专题
一元分类、二元分类、多类分类、多标签学习
unary classification -- 一元分类 维基百科中的定义是：一类分类，即一元分类，通过仅包含该类的对象的训练数据中学习，试图能够在所有对象中识别该特定类的对象。 one-class classification是由[Moya & Hush][1]在1996年提出的，目前已有很多这方面的研究。一个类似的问题是PU Learning，后者是以半监督的学习方式从正类样本和未标记样本
机器学习之监督学习（二）二元逻辑回归
机器学习之监督学习（二）逻辑回归(二元分类问题） 1. 分类 classification2.二元分类逻辑回归 binary-classified logistic regression模块1: sigmoid 激活函数 sigmoid function模型公式模块2: 决策边界 decision boundary代价函数梯度下降欠拟合与过拟合、正则化模块3：评价指标数据集的平衡性平衡数据集
第十五题（二元查找树镜像翻转）
微软面试100题第十五题 题目：输入一颗二元查找树，将该树转换为它的镜像， 即在转换后的二元查找树中，左子树的结点都大于右子树的结点。 用递归和循环两种方法完成树的镜像转换。 例如输入： 8 / \ 6 10 /\ /\ 5 7 9 11 输出： 8 / \ 10 6 /\ /\ 11 9 7 5 定义二元查找
对于二元加法序列密码，已知输入序列M为0x23456789，密钥序列Z为0x87654321，求输出序列C。
题解： 1.分析： 加密：依次把明文序列与密钥序列中的对应项做异或，也叫二元加法运算 解密：密钥序列与密文序列中的对应项做二元加法运算（异或） 2.操作 （1）输入序列化为二进制 输入序列 转为二进制 2 0010 3 0011 4 0100 5 0101 6 0110 7 0111 8 1000 9 1001 tips（十进制化二进
不重复打印排序数组中相加和为给定值的所有二元组和三元组
//不重复打印排序数组中相加和为给定值的所有二元组和三元组public class GetArrNum{//(1)获得排序数组中为给定值的二元组public static void GetArrNum2(int []arr,int k){if(arr==null||k<arr[0]||arr.length<2){return;}//设置两个指针int i=0;int j=arr.leng
POJ2142 The Balance【二元一次方程】
题目链接： http://poj.org/problem?id=2142 题目大意： 有一个天平，还有质量为a和质量为b的砝码，砝码的数量不限且天平左右两端均可放砝码，现在要求 在天平上惩处质量为c的物品。那么问题来了：怎样放置砝码，才能使放置的砝码数量尽可能的少；当 砝码数量相同时，总质量尽可能的少。 思路： 假设放置x个质量为a的砝码和y个质量为b的砝码，题目就变为
力扣930.和相同的二元子数组
力扣930.和相同的二元子数组 哈希表法 最终[l,r]区间和为goal sum为记录的非递减前缀和 sum[r] - sum[l] = goal因此遍历右端点时 找到左端点为sum[l]的出现次数即可 class Solution {public:int numSubarraysWithSum(vector<int>& nums, int goal) {int n = nums.s
MATLAB基础应用精讲-【数模应用】二元Logit分析（最终篇）（附python、MATLAB和R语言代码实现）
目录 算法原理 SPSSAU 1、二元logistic分析思路说明 2、如何使用SPSSAU进行二元logistic操作 3、二元logistic相关问题 算法流程 一、分析前准备 1、确定分析项 2．多重共线性判断 3．数据预处理 二、回归基本情况分析 三、模型拟合评价 1、似然比检验 2、拟合优度检验 四、回归分析结果解读 1．R方值分析 2．模型公式 3．
【Python】【matLab】模拟退火算法求二元高次函数最小值
一、目标函数 求二元高次函数的最小值。目标函数选择： 用于测试算法的简单的目标函数： 二、Python代码实现 import numpy as np# 目标函数（2变量）def objective_function(x):return x[0] ** 2 + 2 * x[0] - 15 + 4 * 4 * 2 * x[1] + 4 * x[1] ** 2# 测试：return x[0
linux二元比较操作符
Linux中如果要比较两个变量或数字，常用二元比较操作符；对于整数之间的比较或字符串之间的比较会有所区别，梳理如下，供大家参考使用： 1.整数比较 二元比较操作符说明备注-eq等于if [ "$a" -eq "$b" ]-ne不等于if [ "$a" -ne "$b" ]-gt大于if [ "$a" -gt "$b" ]-ge大于等于if [ "$a" -ge "$b" ]-lt小于if [
多元线性回归实战（二元）
一：算法具体实现 import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddata=np.genfromtxt("data1.csv",delimiter=",")x_data=data[:,:-1]y_data=data[:,-1]lr=0.0001k1=k2=
二元信息熵 python实现、绘图
import matplotlib.pyplot as pltfrom math import logimport numpy as np#计算二元信息熵def entropy(props, base=2):sum = 0for prop in props:sum += prop * log(prop, base)return sum * -1#构造数据x = np.arange(0.0
Excel求解二元一次方程
背景：如果想求解二元一次方程，常规方法就是联立方程求出一个未知数，然后带入任意一个等式。那么在excel里面应该怎么解决呢？ 总所周知，大学里面会学矩阵行列式，二元一次方程其实就是一个简单的矩阵行列式。 转化成矩阵就是 把ABCD移到右边 所以就能很顺利的求出X和Y，以下实例说明。 以下左边是ABCD，右边是常数C1和C2. 首先用逆矩阵公式，minverse(
政安晨：【深度学习实践】【使用 TensorFlow 和 Keras 为结构化数据构建和训练神经网络】（六）—— 二元分类
政安晨的个人主页：政安晨 欢迎 👍点赞✍评论⭐收藏 收录专栏: TensorFlow与Keras机器学习实战演绎 希望政安晨的博客能够对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正！ 这篇文章咱们将深度学习应用到另一个常见任务中。 前言 在深度学习中，二元分类是一种常见的任务，旨在将输入数据分为两个类别之一。这两个类别可以是任意两个互斥的类别，例如“正面”和“负面”，“真”和“
在二元树中找出和为某一值 的所有路径
题目：输入一个整数和一棵二元树。从树的根结点开始往下访问一直到叶结点所经过的所有结点形成一条 路径。打印出和与输入整数相等的所有路径。 当访问到某一结点时，把该结点添加到路径上，并累加当前结点的值。如果当前结点为叶结点并且当前路 径的和刚好等于输入的整数，则当前的路径符合要求，我们把它打印出来。如果当前结点不是叶结点，则 继续访问它的子结点。当前结点访问结束后，递归函数将自动回到父结
【转载】判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果
判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 题目：输入一个整数数组，判断该数组是不是某二元查找树的后序遍历的结果。 如果是返回true，否则返回false。 例如输入5、7、6、9、11、10、8，由于这一整数序列是如下树的后序遍历结果： 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 因此返回true。 如果输入7、4、6、5，
【转载】把二元查找树转变成排序的双向链表
转自： http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6870251 把二元查找树转变成排序的双向链表 题目： 输入一棵二元查找树，将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点，只调整指针的指向。 10 / \ 6 14 / \ / \ 4 8 12
从上往下遍历二元树(层次遍历二元树)
题目：输入一颗二元树，从上往下按层打印树的每个结点，同一层中按照从左往右的顺序打印。 例如输入 8 / \ 6 10 /\ /\ 5 7 9 11 输出8 6 10 5 7 9 11。 分析：这曾是微软的一道面试题。这道题实质上是要求遍历一棵二元树，只不过不是我们熟悉的前序、中序或者后序遍历。 我们从树的根结点
判断某个序列是否是二元查找树的后序遍历结果
题目：输入一个整数数组，判断该数组是不是某二元查找树的后序遍历的结果。如果是返回true，否则返回false。 例如输入5、7、6、9、11、10、8，由于这一整数序列是如下树的后序遍历结果： 8 / \ 6 10 / \ / \ 5 7 9 11 因此返回true。 如果输入7、4、6、5，没有哪棵树的后序
二元正态分布的概率密度函数
二元正态分布随机变量 如果随机变量 X X X、 Y Y Y的联合PDF为 p X , Y ( x , y ) = 1 2 π σ x σ Y 1 − p 2 exp { − ( x − μ X ) 2 σ X 2 + ( y − μ Y ) 2 σ Y 2 − 2 ρ ( x − μ X ) ( y − μ Y ) σ X σ Y 2 ( 1 − ρ 2 ) } p_{X,Y}(x,y
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用---二元分类问题中的logits与标签形状问题
【PyTorch】进阶学习：探索BCEWithLogitsLoss的正确使用—二元分类问题中的logits与标签形状问题 🌈 个人主页：高斯小哥 🔥 高质量专栏：Matplotlib之旅：零基础精通数据可视化、Python基础【高质量合集】、PyTorch零基础入门教程👈 希望得到您的订阅和支持~ 💡 创作高质量博文(平均质量分92+)，分享更多关于深度学习、PyTorch、Pyt
Softmax 回归 vs. k 个二元分类器
如果你在开发一个音乐分类的应用，需要对k种类型的音乐进行识别，那么是选择使用 softmax 分类器呢，还是使用 logistic 回归算法建立 k 个独立的二元分类器呢？ 这一选择取决于你的类别之间是否互斥，例如，如果你有四个类别的音乐，分别为：古典音乐、乡村音乐、摇滚乐和爵士乐，那么你可以假设每个训练样本只会被打上一个标签（即：一首歌只能属于这四种音乐类型的其中一种），此时你应该使用类别数
插入多少次发生哈希冲突：拉马努金Q分布与二元渐近分析
摘要: 拉马努金 Q 函数及其在算法分析中的应用 【对算法，数学，计算机感兴趣的同学，欢迎关注我哈，原创文章】 我的网站：潮汐朝夕的生活实验室 我的公众号：算法题刷刷 我的知乎：潮汐朝夕 我的github：FennelDumplings 我的leetcode：FennelDumplings 各位好，本文我们继续讨论算法分析中的问题。 在哈希算法的分析中，哈希冲突是最受关注的问题。考
多变量微积分笔记3——二元函数的极值
什么是极值 极值不同于最值，极值的定义如下： 若函数f(x)在x0的一个邻域D有定义，且对D中除x0的所有点，都有f(x)<f(x0)，则称f(x0)是函数f(x)的一个极大值。同理，若对D的所有点，都有f(x)>f(x0)，则称f(x0)是函数f(x)的一个极小 值。极大值和极小值也称为局部最大值和局部最小值。 如果用图形解释，那么：当我们在极大值点上，向任何方向移动输
