题目 给定两个非空二叉树 s 和 t，检验 s 中是否包含和 t 具有相同结构和节点值的子树。s 的一个子树包括 s 的一个节点和这个节点的所有子孙。...（s 也可以看做它自身的一棵子树） 解题思路 如果根节点就相同，那么需要判断一下两个根节点的子节点是否都相同。...如果根节点不同，就递归判断子节点 代码 public boolean isSameTree(TreeNode p, TreeNode q) { if (p == null &&
题目 给你一棵二叉树的根节点 root，找出这棵树的 每一棵 子树的 平均值 中的 最大 值。 子树是树中的任意节点和它的所有后代构成的集合。 树的平均值是树中节点值的总和除以节点数。 示例： ?...以 value = 6 的节点作为子树的根节点，得到的平均值为 6 / 1 = 6。 以 value = 1 的节点作为子树的根节点，得到的平均值为 1 / 1 = 1。 所以答案取最大值 6。...提示： 树中的节点数介于 1 到 5000之间。 每个节点的值介于 0 到 100000 之间。 如果结果与标准答案的误差不超过 10^-5，那么该结果将被视为正确答案。...root) return {0, 0};//空节点的和 0，节点个数0 auto l = dfs(root->left);//钻到最底下去 auto r = dfs(root->right...); int n = 1+l[1]+r[1];//总节点个数 int sum = root->val+l[0]+r[0];//子树的和 double avg = sum/double
遍历区间 [a..b] 内的所有整数，对于每个整数，如果其在哈希表中存在，则将对应区间的元素个数加一。 c. 返回区间 [a..b] 内元素个数的总和。...参考代码： 在这里插入图片描述 天工： 可以使用线段树来解决这个问题。线段树是一种二叉树数据结构，每个节点表示一个区间。每个节点有两个子节点，分别表示该区间的左半部分和右半部分。...通过构建一棵线段树，我们可以在 O(log n) 的时间内查询一个点是否在某个区间内。 具体实现如下： 1.构建线段树：对于每个节点，我们可以使用数组来存储它代表的区间内的所有整数。...我们可以从线段树的根节点开始遍历，如果当前节点表示的区间完全包含在 [a, b] 内，则将该区间内的整数数量加入答案中。然后递归遍历左子树和右子树，继续查询子区间内的整数数量。...3.查询：对于一个查询点 x，我们从根节点开始遍历线段树，如果 x 在当前节点表示的区间内，则将该区间内的整数数量加入答案中。然后递归遍历左子树和右子树，继续查询子区间内的整数数量。
一个考虑的典型值是：负实例总和 / 正实例总和。更多讨论请参见参数调整。另请参见 Higgs Kaggle 竞赛演示：R，py1，py2，py3。...sync: 同步所有分布式节点中的树。 refresh: 根据当前数据刷新树的统计信息和/或叶值。请注意，不执行数据行的随机子采样。...update: 从现有模型开始，仅更新其树。在每个提升迭代中，从初始模型中取出一棵树，为该树运行指定的更新程序序列，然后将修改后的树添加到新模型中。...当使用树模型时，叶值在树构建后会刷新。如果在分布式训练中使用，则叶值计算为所有工作节点的平均值，不能保证是最优的 reg:quantileerror: 分位数损失，也称为钉扣损失。...0.5 的二元分类阈值值 merror：多类分类错误率 mlogloss：多类 logloss auc：ROC 曲线下的面积，可用于分类和学习排序任务 aucpr：PR 曲线下的面积，可用于分类和学习排序任务
具体步骤： 用随机值初始化前向计算公式的参数； 代入样本，计算输出的预测值； 用损失函数计算预测值和标签值（真实值）的误差； 根据损失函数的导数，沿梯度最小方向将误差回传，修正前向计算公式中的各个权重值...二进制分类 在二进制分类中，即使我们将在两个类之间进行预测，在输出层中也将只有一个节点。 为了获得概率格式的输出，我们需要应用一个激活函数。...现在，由于我们仍在处理概率，因此仅将 sigmoid应用于所有输出节点可能有意义，以便我们为所有输出获得介于0–1之间的值，但这是有问题的。...之后，要确保它们都在0–1的范围内，并确保所有输出值的总和等于1，我们只需将每个指数除以所有指数的总和即可。 那么，为什么在归一化每个值之前必须将它们传递给指数呢？ 为什么我们不能仅将值本身标准化？...通过在输出值和真实值之间进行直接比较来计算回归损失。 我们用于回归模型的最流行的损失函数是均方误差损失函数。 在此，我们仅计算 Y 和 Ypred之差的平方，并对所有数据求平均值。
最小生成树：minimum spanning tree 在连通网的所有生成树中，所有边的代价和最小的生成树，称为最小生成树。...确定起点终点的最短路径问题：已知起点和终点，求任意两点之间的最短路径。即多源最短路径问题。 指定起点遍历所有节点的最短路径问题：已知起点，求从起点走过所有端点的最短路径问题。...这里的第一个场景计算逻辑是错误的，我们只考虑到了单次送达客户的距离，并没有考虑到客户到客户之间的距离，比如下面这种情况 如图 假设我们送达是按着先送C，再送B，然后送A的话，按着我们的思路除非这三个客户在同一个方向...首先Dijkstra用于计算一个节点到其他节点（不是所有节点到所有节点）的最短路径。它的主要特点是以起始点为中心向外层层扩展(广度优先搜索思想BSF)，直到扩展到终点为止，不适合当前场景。...而Bellman-Ford适用于计算单源最短路径，而不是走遍所有节点，也不适合。 Kruskal算法 求加权连通图的最小生成树。
二叉树最大宽度 二叉树的直径 二叉树的坡度 二叉树的所有路径 二叉树的最近公共祖先 最深叶节点的最近公共祖先 路径和 左叶子之和 路径总和 路径总和 II 路径总和 III 二叉树中的最大路径和 求根到叶子节点数字之和...然而，在报告 "[1,5,6]" 中，结点值 5 排在前面，因为 5 小于 6。 提示： 树的结点数介于 1 和 1000 之间。 每个结点值介于 0 和 1000 之间。...通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[L, R]中 (R>=L) 。你可能需要改变树的根节点，所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。...路径总和 给定一个二叉树和一个目标和，判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和。...II 路径总和 II 给定一个二叉树和一个目标和，找到所有从根节点到叶子节点路径总和等于给定目标和的路径。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...L1 正则化 (L₁ regularization) 一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常会接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...这个距离是每个维度中绝对差异值的总和。...L1 正则化 (L₁ regularization) 一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常会接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。
Huber损失：Huber损失是介于MSE和MAE之间的一种损失函数，它在离群值的处理上比较鲁棒，平衡了对误差较小和较大样本的影响。...优点 （1）理论成熟简单，易于理解及算法实现； （2） 可以用于多分类分类、回归等； 缺点 （1）需要计算待分类样本与所有已知样本的距离，计算量大； （2）样本容量小或样本分布不均衡时，容易分类错误，后者可通过施加距离权重进行改善.... + |xn - yn| 计算流程：计算每个维度上的差值的绝对值，然后将这些值相加得到总和。 使用场景：适用于对特征值为连续或离散的数据进行距离计算，常用于推荐系统、路径规划等领域。 3....使用场景：当p=1时退化为曼哈顿距离，当p=2时退化为欧氏距离，适用于对连续数值的距离计算。 介绍一下Kd树？如何建树，以及如何搜索最近节点？...根据当前维度和切分超平面的位置，将该节点标记为左子节点或右子节点。 在Kd树中搜索最近节点的过程如下： 1. 从根节点开始，找到目标点所属区域的子树。 2.
然而，在报告 "[1,5,6]" 中，结点值 5 排在前面，因为 5 小于 6。 提示： 树的结点数介于 1 和 1000 之间。 每个结点值介于 0 和 1000 之间。...通过修剪二叉搜索树，使得所有节点的值在[L, R]中 (R>=L) 。你可能需要改变树的根节点，所以结果应当返回修剪好的二叉搜索树的新的根节点。...树中每个节点的值都在 1 到 1000 之间。...路径总和 给定一个二叉树和一个目标和，判断该树中是否存在根节点到叶子节点的路径，这条路径上所有节点值相加等于目标和。...II 路径总和 II 给定一个二叉树和一个目标和，找到所有从根节点到叶子节点路径总和等于给定目标和的路径。
并且每个非叶子节点都有两个孩子，所以CART的叶子节点比非叶子节点多一。相比于ID3和C4.5，CART的应用要多一些，既可以用于分类也可以用于回归。...） 常用的误差项有平方误差和逻辑斯蒂误差，常见的惩罚项有l1，l2正则，l1正则是将模型各个元素进行求和，l2正则是对元素求平方。...每一次迭代，都在现有树的基础上，增加一棵树去拟合前面树的预测结果与真实值之间的残差 ? ? 目标函数如上图，最后一行画圈部分实际上就是预测值和真实值之间的残差 先对训练误差进行展开： ?...GBDT的创新之处： 传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。...xgboost在代价函数里加入了正则项，用于控制模型的复杂度。正则项里包含了树的叶子节点个数、每个叶子节点上输出的score的L2模的平方和。
这是通过在成本函数中加入惩罚（Ɵi的总和的函数）来完成的。 在L2正则化（也称为Ridge回归）中，Ɵi2将被添加到成本函数中。...另一方面，L1倾向于保留一个变量，并将所有其他因变量收缩到非常接近零的值。换句话说，L1以不均匀的方式缩小变量，以便它也可以用于选择输入变量。...Lambda控制正则化程度（0表示无正则化，无穷大意味着忽略所有输入变量，因为它们的所有系数都将为零）。 Alpha控制L1和L2之间的混合程度（0表示纯L2，1表示纯L1）。...这不直接估计预测的概率。因此，我们使用校准技术来找到超平面距离和二进制输出之间的逻辑回归模型。使用该回归模型，我们得到我们的评估。...当进一步分裂树后，训练过程停止，同质性没有显着增加。在叶节点上代表的桶的成员将投票预测;当输出是一个类别时，大多数获胜。当输出是数字时，成员的平均值被取消。 这是R中的一个例子： ?
这两种遍历方式并不是树特有的，但却伴随树的所有题目。值得注意的是，这两种遍历方式只是一种逻辑而已，因此理论可以应用于任何数据结构，比如 365....二叉树中和为某一值的路径 这道题，题目是：输入一棵二叉树和一个整数，打印出二叉树中节点值的和为输入整数的所有路径。从树的根节点开始往下一直到叶节点所经过的节点形成一条路径。...题目大意是给你二叉搜索树的根节点 root ，该树中的两个节点被错误地交换。请在不改变其结构的情况下，恢复这棵树。 我们可以先中序遍历发现不是递增的节点，他们就是被错误交换的节点，然后交换恢复即可。...节点与其祖先之间的最大差值,题目大意是：给定二叉树的根节点 root，找出存在于 不同 节点 A 和 B 之间的最大值 V，其中 V = |A.val - B.val|，且 A 是 B...深度优先遍历常见的是前序和后序，中序多用于二叉搜索树，因为二叉搜索树的中序遍历是严格递增的数组。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...L1 正则化 (L₁ regularization) 一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。S 型函数的公式如下： ?...在逻辑回归问题中，σ非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将σ转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...---- L1 正则化 (L₁ regularization) 一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。...---- 神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...---- S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。S 型函数的公式如下： ?...在逻辑回归问题中，σ 非常简单： ? 换句话说，S 型函数可将 σ 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
假设温度数据可精确到小数点后一位，则可以将介于 0.0 到 15.0 度之间的所有温度都归入一个分箱，将介于 15.1 到 30.0 度之间的所有温度归入第二个分箱，并将介于 30.1 到 50.0 度之间的所有温度归入第三个分箱...L1 正则化 (L₁ regularization) 一种正则化，根据权重的绝对值的总和来惩罚权重。...神经元 (neuron) 神经网络中的节点，通常是接收多个输入值并生成一个输出值。神经元通过将激活函数（非线性转换）应用于输入值的加权和来计算输出值。...S 型函数 (sigmoid function) 一种函数，可将逻辑回归输出或多项回归输出（对数几率）映射到概率，以返回介于 0 到 1 之间的值。...S 型函数的公式如下： 在逻辑回归问题中， 非常简单： 换句话说，S 型函数可将 转换为介于 0 到 1 之间的概率。 在某些神经网络中，S 型函数可作为激活函数使用。
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