剑指01-二维数组中的查找
题目描述：
在一个二维数组中（每个一维数组的长度相同），每一行都按照从左到右递增的顺序排序，每一列都按照从上到下递增的顺序排序。请完成一个函数，输入这样的一个二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。
根据二维数组特性，如果数字target在第m行，则必有array[m][0]<=tar
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股票的最大利润
假设把某股票的价格按照时间先后顺序存储在数组中，请问买卖该股票一次可获得的最大利润是多少？
例子：
例如，一只股票在某些时间节点的价格为[9,11,8,5,7,12,16,14]。如果我们能在价格为5的时候买入并在价格为16时卖出，则能获得最大的利润为11.
1.买卖各一次
从前往后构建新的序列
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统计学习方法的总结
第二章感知机
2.3.1 感知机学习算法的原始形式
感知机的学习算法是错误的分类样本锁驱动的，采用随机梯度下降法。
当没有错误分类时，学习停止。因此可知对于线性可分数据集，感知机的收敛解有无数个。
第三章 k近邻法
3.2.3 k值的选择
k值减小意味着模型变得复杂，容易过拟合
k值增大意味着
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机器学习概念总结三分之一部
求\(m\times k\)的矩阵\(A\)和\(n\times
k\)矩阵\(B\)的欧几里得距离。
说明：认为样本是k维横向量，矩阵A和B分别包含m和n个样本。那么，A和B的欧几里得距离，就是A的m个样本和B的n个样本的距离的集合，是个\(m\times n\)维矩阵D， 其中\(D_{ij}\
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机器学习概念总结三分之三部
生成模型和判别模型
生成模型
有朴素贝叶斯和隐形马尔科夫链。
判别模型
有感知机、k近邻、决策树、逻辑斯蒂回归和最大熵、支持向量机、提升方法、提交随机场。
损失函数
误分点到超平面距离
对数似然损失
逻辑斯蒂损失
合页损失
指数损失
评估结果的几个参数
查准率和查全率，可以根据字面理解其含
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机器学习概念总结三分之二部
过拟合
随着训练过程的进行，在训练集上的错误率渐渐减小，但是在验证集上的错误率却反而渐渐增大。也就是说训练出来的网络过拟合了训练集，对训练集外的数据却不工作。
过拟合是一种在项目实践中遇到的一个常见的现象，并不是一种高深的理论。“简单函数的泛化能力更好”不是一个有着坚实理论和数学基础的理论定理，它只
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排序算法
归并排序
如下归并排序的代码里，merge函数里采用了一个辅助数组temp，用来存储排序后的数组，然后再拷贝到原数组。由于排序的复杂度是n，拷贝也是n，因此复杂度是2n。
123456789101112131415161718192021222324252627def mergesort(nums,
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二叉树的遍历：递归、非递归和分层
首先创建一棵树，用于测试
A
/ \
B C
/ / \
D E F
\ / \
G H I
建树语句：
1234567891011121314class TreeNode: def __init__(
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