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Predict the Winner 解题报告（Python）

（空格分隔）：LeetCode作者：负雪明烛id：fuxuemingzhu个人博客：http://fuxuemingzhu.cn/题目地址：https://leetcode.com/problems/predict-the-winner

负雪明烛·2020-08-17 18:02

LSSVM分类和回归

'functionestimation';%训练模型[alpha,b]=trainlssvm({x_train,y_train,type,gamma,sig2,'RBF_kernel'});%模型预测predict_train

codeQin·2020-08-17 14:57

tf.Keras.Model类总结

Model类进行实例化2.tf.Keras.Model类属性3.compile方法4.evaluate方法5.evaluate_generator方法6.fit方法7.fit_generator方法8.predict

忆殇DR·2020-08-17 13:05

First集、Follow集、Predict集的简单求法三个重要集合

求3个重要集合的公式比较复杂难记，因此要理解求集合的目的，然后记住求法，而不是公式。First集：首符集A->β目的：First（A）集合，就是要求出A能推导出的所有终极符串的开头的那个终极符的集合。在自顶向下语法分析中，可以根据输入字符属于哪个产生式的first集，选择相应的产生式。方法：1、β是就是终极符如β->a则这个终极符（a）加入first集2、β的第一个符号是终极符如：A->aX则这个

ammmme·2020-08-17 06:13

Tensorflow学习笔记之利用DNNRegressor进行时序预测

Tensorflow学习笔记之利用DNNRegressor进行时序预测 Tensorflow高级库的DNNRegressor很方便使用，如同sklearn库一样的简单，只要定义好数据格式，然后fit然后predict

xuefeng1207·2020-08-17 04:05

tf.estimator API技术手册（12）——LinearClassifier（线性分类器）

tf.estimatorAPI技术手册（12）——LinearClassifier（线性分类器）（一）简介（二）初始化（三）属性（Properties）（四）方法（Methods）（1）evaluate（评估）（2）predict

Friedrich Yuan·2020-08-17 03:25

tf.estimator API技术手册（13）——LinearRegressor（线性回归器）

tf.estimatorAPI技术手册（12）——LinearRegressor（线性分类器）（一）简介（二）初始化（三）属性（Properties）（四）方法（Methods）（1）evaluate（评估）（2）predict

Friedrich Yuan·2020-08-17 03:25

tf.estimator API技术手册（10）——DNNLinearCombinedClassifier（深度神经网络线性组合分类器）

DNNLinearCombinedClassifier（深度神经网络线性组合回归器）（一）简介（二）初始化（三）属性（Properties）（四）方法（Methods）（1）evaluate（评估）（2）predict

Friedrich Yuan·2020-08-16 23:44

RS实战2——LFM算法实践（基于movielens数据集）

工具函数书写2.1get_item_info2.2get_ave_score2.3get_train_data3.LFM模型3.1模型初始化init_model3.2计算两个向量的余弦距离model_predict3.3LFM

GOD_Dian·2020-08-16 14:06

【评估指标】回归类算法评估指标之MAPE

公式：MAPE=100∗∑i=1n∣actual−predictactual∣nMAPE=100\ast\frac{\sum_{i=1}^n|\frac{actual-predict}{actual}|

不停下脚步的乌龟·2020-08-16 09:48

LDA and QDA

MASS)Iris<-data.frame(rbind(iris3[,,1],iris3[,,2],iris3[,,3]),Sp=rep(c("s","c","v"),rep(50,3)))y_hat<-predict

斯温jack·2020-08-16 08:53

使用 sklearn.metrics计算f1,pre,acc,rec(二分类和多分类)

sklearn.metricsfromsklearn.metricsimportaccuracy_score,f1_score,recall_score,precision_score模型最后输出的都是概率，类似[0.9999,0.1111]这种类型pres=model.predict

辣大辣条·2020-08-16 07:23

R语言建立神经网络过程

trainDataconfusion010202311025accuracyaccuracy[1]94.58333#保存输出结果output_nnet.trainData<-cbind(trainData,predict

hellolijunshy·2020-08-16 05:25

【踩坑经验·代码模版】matplotlib绘制混淆矩阵模版及显示一半问题

绘制混淆矩阵所需计算fromsklearn.metricsimportconfusion_matriximportnumpyasnpcnf_matrix=confusion_matrix(y_test,y_predict

不停下脚步的乌龟·2020-08-16 03:23

VINS详解之IMU预积分（一）

IMU的message1voidimu_callback(constsensor_msgs::ImuConstPtr&imu_msg)2{3***4imu_buf.push(imu_msg);56***7predict

weixin_30267697·2020-08-16 02:17

机器学习之混淆矩阵的两种画法（实战）

importseabornassnssns.set()C2=confusion_matrix(y_test,y_predict,labels=[0,1,2])##方法一#f,ax=plt.subplots

日出2133·2020-08-16 01:28

sklearn 实现简单回归算法

导入fromsklearn.model_selectionimportcross_val_predict#做交叉验证预测的函数导入fromsklearnimportlinear_model#线性规划i

fighting_yifeng·2020-08-15 14:03

plot.pie画饼状图/设置颜色/设置中文显示

importpandasaspddf1=pd.read_csv('/home/sc/Desktop/2018-5-21/2018-7-18/contract_company_predict_03.csv

一只勤奋爱思考的猪·2020-08-14 19:29

Pointpillars代码阅读----predict函数篇

Brief 前面讲了大部分都是train方面的内容，但是在实际中还会在训练过程进行验证，而我目前自己的搭的网络是没有在训练时进行eval的过程。所以记录研究.在经过了net的正向前馈后,每一个anchor会得到预测的cls分数和reg的box，这一部分就是后续的nms等后处理这一部分仅仅是对eval而言的,对train没有这种问题eval之前拿之前训练过的一个kitti多分类的网络进行测试：eva

Little_sky_jty·2020-08-13 22:33

数据挖掘—LDA,PCA特征提取降维与SVM多分类在人脸识别中的应用－数据集ORL

@vision3@author：马旭@tel：13952522076@email：[email protected]执行：执行predict.m文件；结果：时间一般为0.2秒左右，正确率100%；（因为测试集比较少

melody-·2020-08-13 15:18

朴素贝叶斯判别法--Matlab

loadfisheriris%这是matlab自带的数据，朴素贝叶斯判别的例子objbayes=NaiveBayes.fit(meas,species);%meas是训练样本species是分类结果pred=objbayes.predict

RicheyLee·2020-08-13 12:45

CodeForces 451C Predict Outcome of the Game

PredictOutcomeoftheGameTimeLimit:2000MSMemoryLimit:262144KB64bitIOFormat:%I64d&%I64uSubmitStatusPracticeCodeForces451CDescriptionTherearengamesinafootballtournament.Threeteamsareparticipatinginit.Curr

weixin_34238633·2020-08-12 18:17

Codeforces Round #258 (Div. 2/C)/Codeforces451C_Predict Outcome of the Game(枚举)

解题报告http://blog.csdn.net/juncoder/article/details/38102391题意：n场比赛其中k场是没看过的，对于这k场比赛，a,b,c三队赢的场次的关系是a队与b队的绝对值差d1,b队和c队绝对值差d2,求是否能使三支球队的赢的场次相同。思路：|B-A|=d1|C-B|=d2A+B+C=k这样就有4种情况，分别是：B>A&&CA&&C>BBB分别算出在k场

_nplus·2020-08-12 18:28

Codeforces 451C Predict Outcome of the Game(暴力)

题目连接：Codeforces451CPredictOutcomeoftheGame题目大意：题意有点坑，就是三支球队有n场比赛，错过了k场，即这k场比赛不知道输赢，只知道第一支球队和第二支球队胜局情况差d1，第二和第三差d2，问说最后有没有可能三支队伍胜局数相同。解题思路：考虑四种情况下的场数u，是否为3的倍数，u/3后是否比当前情况下胜局数最高的队伍大，并且还要判断该情况是否可行。#inclu

JeraKrs·2020-08-12 18:41

Predict Outcome of the Game

C.PredictOutcomeoftheGametimelimitpertest2secondsmemorylimitpertest256megabytesinputstandardinputoutputstandardoutputTherearengamesinafootballtournament.Threeteamsareparticipatinginit.Currentlykgamesh

New-Spirit·2020-08-12 16:09

Kaggle——Rain in Australia (Predict rain tomorrow in Australia)

文章目录写在前面1.案例背景2.解读数据2.导入数据进行数据分析及特征工程2.1概览数据2.2探索数据2.2.1探索数据类型2.2.2探索缺失值2.2.3产生训练集和测试集2.2.4分析是否存在样本不平衡问题2.3特征工程2.3.1标签处理2.3.2特征处理2.3.2.1描述性统计与异常值处理2.3.2.2日期的处理2.3.2.3地点的处理2.3.2.4处理分类型变量：缺失值处理2.3.2.4处理

InceptionZ·2020-08-12 14:40

sklearn.externals.joblib.my_exceptions.JoblibValueError: JoblibValueError解决办法

代码如下：#这个是要并行执行的函数defaccumulate_prediction(predict,X,out,pr

cool whidpers·2020-08-12 01:26

Feature Pyramid Networks

到最顶层之后用一个1*1的conv进行降维之后，开始predict。从上至下依次upsample并且连接之前从下到上提取的featuremap，结合更多特征'''FPNinPyTorch.Se

fo4rever·2020-08-11 23:03

Predict the Winner C++

486.PredicttheWinnerGivenanarrayofscoresthatarenon-negativeintegers.Player1picksoneofthenumbersfromeitherendofthearrayfollowedbytheplayer2andthenplayer1andsoon.Eachtimeaplayerpicksanumber,thatnumberwi

WX_ming·2020-08-10 14:32

R语言回归模型预测绘图plot,predict,回归诊断，模型评价

model使用lm,glm线性模型拟合结果modelplot(x,y)>lines(x,predict(model))当评价模型的适用性时，你可以绘制初始响应变量的预测值与残差的图形。

亓了个葩·2020-08-10 10:35

python实现成语找一找

代码实现1.构建一个首字-成语的字典模型predict.modelimportpicklefrompathlibimportPathseq=Path('word.txt').read_text().split

weixin_33826609·2020-08-10 07:58

paddleocr

检测的模型目前支持两种backbone,分别是MobileNetV3,ResNet50_vd超轻量级中文OCR模型下载:检测，识别通用中文OCR模型下载：检测，识别使用python-pythontools/infer/predict_system.py

qq_35482604·2020-08-08 19:05

OpenCV之ml 模块. 机器学习：支持向量机(SVM)介绍支持向量机对线性不可分数据的处理

支持向量机(SVM)介绍目标本文档尝试解答如下问题:如何使用OpenCV函数CvSVM::train训练一个SVM分类器，以及用CvSVM::predict测试训练结果。什么是支持向量机(SVM)?

GarfieldEr007·2020-08-08 12:39

换脸代码笔记

switching-eds-with-python/#image_credits在学习的过程中，用中文做笔记，便于日后复习，并共享给后来者参考，初学阶段，仅供参考，不保证正确性dlib可用来做人脸检测（detect)，与特征点定位（predict

一米阳光yuanwl·2020-08-07 22:38

pix2pix 学习笔记

image-to-imagetranslation这个任务，而普通的GAN貌似只是噪声作为输入，#D的loss定义fake_B=netG(real_A)fake_AB=torch.cat((real_A,fake_B))predict_fake

guotong1988·2020-08-07 13:23

tensorflow学习笔记（1）- tf.estimator.EstimatorSpec源码分析

ModeKeys类源代码如下：classModeKeys(object):TRAIN='train'EVAL='eval'PREDICT='infer'该类有点类似于Java中的枚举类型，定义了t

一条赖皮狗·2020-08-06 13:57

tf.estimator API技术手册（3）——BaselineClassifier（基线分类器）

tf.estimatorAPI技术手册（3）——BaselineClassifier（基线分类器）（一）简介（二）初始化（三）属性（Properties）（四）主要方法（Methods）（1）evaluate（评估）（2）predict

Friedrich Yuan·2020-08-06 13:14

tf.estimator API技术手册（8）——DNNClassifier（深度神经网络分类器）

tf.estimatorAPI技术手册（8）——DNNClassifier（深度神经网络分类器）（一）简介（二）初始化（三）属性（Properties）（四）方法（Methods）（1）evaluate（评估）（2）predict

Friedrich Yuan·2020-08-06 13:14

Bert踩坑总结—————分类准确率过低

主要踩的坑有：数据格式，看自己写的类中如何提取标签和文本fine-tuning的配置，除了指定文件路径外，可以调整学习率为万分之一到十万分之一之间fine-tuning中train.sh看是哪个模型保存了，要在predict.sh

Zhen大虾·2020-08-06 13:32

算法预测实例——预测年收入[特征选取/数据转换str->int]

并使用KNN算法训练模型，然后使用模型预测一个人的年收入是否大于50导包importpandasaspdfrompandasimportSeries,DataFrame#fit----->train训练#predict

Doris_H_n_q·2020-08-06 12:56

keras自定义评价函数后load_model出错

#自定义评价函数defmy_metrics(y_true,y_pred):predict=tf.reshape(y_pred,[-1,word_len,word_class])max_idx_p=tf.argmax

东坡何罪发文章总是审核不通过，去博客园了·2020-08-05 19:10

【Keras】基于SegNet和U-Net的遥感图像语义分割(三)

预测整张遥感影像：unet_predict.py代码：https://github.com/fuyou123/Segmentation_Unet前期的工作是裁剪数据，得到训练集。

代码小白的成长·2020-08-05 17:24

MATLAB将图片重组成视频

function[output_args]=Image2Video(path,aim)%IMAGE2此处显示有关此函数的摘要%此处显示详细说明%参数path:图片目录,如%path='G:\action_predict

CaptainHailong·2020-08-05 12:01

机器学习 keras+flask（或者Django）问题

,59),dtype=float32)isnotanelementofthisgraph.原始代码X=img.reshape([1,32,width,1])y_pred=basemodel.predict

Charles.zhang·2020-08-05 10:09

OpenCV Error: Assertion failed (samples.cols == var_count && samples.type() == CV_32F) in cv::ml::SV

VS2019+OpenCV4.0在完成分类器的训练，直接predict是没有问题的，但是保存xml文件后，再用以下的语句加载训练好的xml模型，predict出现了问题。

yuance12·2020-08-04 22:16

Predict the Winner 动态规划

最近在整理课本第六章动态规划的课后习题，就顺便找leetcode上的题目做啦，顺便复习。。1题目Givenanarrayofscoresthatarenon-negativeintegers.Player1picksoneofthenumbersfromeitherendofthearrayfollowedbytheplayer2andthenplayer1andsoon.Eachtimeapla

xu_xyy·2020-08-04 22:26

[LeetCode] Predict the Winner 预测得分最高的赢家

声明：原题目转载自LeetCode，解答部分为原创Problem：Givenanarrayofscoresthatarenon-negativeintegers.Player1picksoneofthenumbersfromeitherendofthearrayfollowedbytheplayer2andthenplayer1andsoon.Eachtimeaplayerpicksanumber

xblog_·2020-08-04 22:31

【Leetcode】 486. 预测赢家

题目链接：https://leetcode-cn.com/problems/predict-the-winner/description/给定一个表示分数的非负整数数组。

BigCousin1601·2020-08-04 20:10

预测赢家 | Predict the Winner

★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★★➤微信公众号：山青咏芝（shanqingyongzhi）➤博客园地址：山青咏芝（https://www.cnblogs.com/strengthen/）➤GitHub地址：https://github.com/strengthen/LeetCode➤原文地址：https://www.cnblogs.com/streng

weixin_30908103·2020-08-04 19:23

486 Predict the Winner 预测赢家

给定一个表示分数的非负整数数组。玩家1从数组任意一端拿取一个分数，随后玩家2继续从剩余数组任意一端拿取分数，然后玩家1拿，……。每次一个玩家只能拿取一个分数，分数被拿取之后不再可取。直到没有剩余分数可取时游戏结束。最终获得分数总和最多的玩家获胜。给定一个表示分数的数组，预测玩家1是否会成为赢家。你可以假设每个玩家的玩法都会使他的分数最大化。示例1:输入:[1,5,2]输出:False解释:一开始，

weixin_30501857·2020-08-04 19:18

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