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一、赛题说明赛题使用公开数据的问卷调查结果，选取其中多组变量，包括个体变量（性别、年龄、地域、职业、健康、婚姻与政治面貌等等）、家庭变量（父母、配偶、子女、家庭资本等等）、社会态度（公平、信用、公共服务等等），来预测其对幸福感的评价。
二、数据说明考虑到变量个数较多，部分变量间关系复杂，数据分为完整版和精简版两类。先从精简版入手熟悉赛题后，使用完整版挖掘更多信息。complete文件为变量完整版数据，abbr文件为变量精简版数据。index文件中包含每个变量对应的问卷题目，以及变量取值的含义。survey文件是数据源的原版问卷，作为补充以方便理解问题背景。
总计共有6个文件，[点击查看](Happinese_survey | Kaggle)
这里我们就直接上手完整版数据集了
三、 数据预处理将测试集连接在一起
12# 将train和test连在一起data = pd.concat([train ...
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1.学习知识点概要XGBoost是什么XGBoost是2016年由华盛顿大学陈天奇老师带领开发的一个可扩展机器学习系统。严格意义上讲XGBoost并不是一种模型，而是一个可供用户轻松解决分类、回归或排序问题的软件包。它内部实现了梯度提升树(GBDT)模型，并对模型中的算法进行了诸多优化，在取得高精度的同时又保持了极快的速度，在一段时间内成为了国内外数据挖掘、机器学习领域中的大规模杀伤性武器。
优点：
简单易用。相对其他机器学习库，用户可以轻松使用XGBoost并获得相当不错的效果。
高效可扩展。在处理大规模数据集时速度快效果好，对内存等硬件资源要求不高。
鲁棒性强。相对于深度学习模型不需要精细调参便能取得接近的效果。
XGBoost内部实现提升树模型，可以自动处理缺失值。
缺点：
相对于深度学习模型无法对时空位置建模，不能很好地捕获图像、语音、文本等高维数据。
在拥有海量训练数据，并能找 ...
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1.学习内容概括lightGBM是什么
LightGBM是2017年由微软推出的可扩展机器学习系统，是微软旗下DMKT的一个开源项目，由2014年首届阿里巴巴大数据竞赛获胜者之一柯国霖老师带领开发。它是一款基于GBDT（梯度提升决策树）算法的分布式梯度提升框架，为了满足缩短模型计算时间的需求，LightGBM的设计思路主要集中在减小数据对内存与计算性能的使用，以及减少多机器并行计算时的通讯代价。
LightGBM可以看作是XGBoost的升级豪华版，在获得与XGBoost近似精度的同时，又提供了更快的训练速度与更少的内存消耗。正如其名字中的Light所蕴含的那样，LightGBM在大规模数据集上跑起来更加优雅轻盈，一经推出便成为各种数据竞赛中刷榜夺冠的神兵利器。
优点：
简单易用。提供了主流的Python\C++\R语言接口，用户可以轻松使用LightGBM建模并获得相当不错的效果。
高效可 ...
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一、学习知识点概要1.什么是逻辑回归逻辑回归（Logistic regression，简称LR）逻辑回归是一个分类模型，并且广泛应用于各个领域之中，其最为突出的两点就是其模型简单和模型的可解释性强。
逻辑回归模型的优劣势:优点：实现简单，易于理解和实现；计算代价不高，速度很快，存储资源低；缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高
2.逻辑回归的应用场景逻辑回归模型广泛用于各个领域，包括机器学习，大多数医学领域和社会科学。
例如：疾病的分析和预测（糖料病、冠心病等）、市场的营销预测（预测客户购买产品或中止订购的倾向等）、贷款拖欠可能、推荐算法、医疗诊断等等，可见逻辑回归应用的领域还是颇为广泛的。
二、学习内容学习目标
了解 逻辑回归 的理论
掌握 逻辑回归 的 sklearn 函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测
常用函数以下为sklearn.linear_model.LgisticRegres ...
给你一个二叉树的根节点 root ， 检查它是否轴对称。
示例 1：
12输入：root = [1,2,2,3,4,4,3]输出：true
示例 2：
12输入：root = [1,2,2,null,3,null,3]输出：false
提示：
树中节点数目在范围 [1, 1000] 内
-100 <= Node.val <= 100
12345 2 2 / \ / \ 3 4 4 3 / \ / \ / \ / \8 7 6 5 5 6 7 8
终止条件：
left 和 right 不等，或者 left 和 right 都为空递归的比较 left，left 和 right.right，递归比较 left，right 和 right.left
解法1：递归使用递归比较简单直接：
123456789101112class Solution { public boolean isSymmetric(TreeNode root) { return check(ro ...
给定一个二叉树 root ，返回其最大深度。
二叉树的 最大深度 是指从根节点到最远叶子节点的最长路径上的节点数。
示例 1：
12输入：root = [3,9,20,null,null,15,7]输出：3
示例 2：
12输入：root = [1,null,2]输出：2
提示：
树中节点的数量在 [0, 104] 区间内。
-100 <= Node.val <= 100
解法：递归123456789class Solution { public int maxDepth(TreeNode root) { if (root == null)return 0; int leftDepth = maxDepth(root.left); int rightDepth = maxDepth(root.right); return Math.max(leftDepth,rightDepth) + 1; }}
解法：迭代(广度优先搜索)每一次迭代都删去上一层的所有 ...
131. 分割回文串
给你一个字符串 s，请你将 s 分割成一些子串，使每个子串都是 回文串
。返回 s 所有可能的分割方案。
示例 1：
12>输入：s = "aab"输出：[["a","a","b"],["aa","b"]]
示例 2：
12>输入：s = "a"输出：[["a"]]
提示：
1 <= s.length <= 16
s 仅由小写英文字母组成
回溯法：
1234567891011121314151617181920212223class Solution(object): def partition(self, s): """ :type s: str :rtype: List[List[str]] """ ans = [] ...
121. 买卖股票的最佳时机
给定一个数组 prices ，它的第 i 个元素 prices[i] 表示一支给定股票第 i 天的价格。
你只能选择 某一天 买入这只股票，并选择在 未来的某一个不同的日子 卖出该股票。设计一个算法来计算你所能获取的最大利润。
返回你可以从这笔交易中获取的最大利润。如果你不能获取任何利润，返回 0 。
示例 1：
1234输入：[7,1,5,3,6,4]输出：5解释：在第 2 天（股票价格 = 1）的时候买入，在第 5 天（股票价格 = 6）的时候卖出，最大利润 = 6-1 = 5 。 注意利润不能是 7-1 = 6, 因为卖出价格需要大于买入价格；同时，你不能在买入前卖出股票。
示例 2：
123输入：prices = [7,6,4,3,1]输出：0解释：在这种情况下, 没有交易完成, 所以最大利润为 0。
提示：
1 <= prices.length <= 105
0 <= prices[i] <= 104
本题使用暴力破解同样可以获取答案，但是需要消较多的资源且容易超时，所以这道题目需要考虑如何去减少计算中的各 ...
刷题笔记
未读136. 只出现一次的数字
给你一个 非空 整数数组 nums ，除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。找出那个只出现了一次的元素。
你必须设计并实现线性时间复杂度的算法来解决此问题，且该算法只使用常量额外空间。
示例 1 ：
12输入：nums = [2,2,1]输出：1
示例 2 ：
12输入：nums = [4,1,2,1,2]输出：4
示例 3 ：
12输入：nums = [1]输出：1
提示：
1 <= nums.length <= 3 * 104
-3 * 104 <= nums[i] <= 3 * 104
除了某个元素只出现一次以外，其余每个元素均出现两次。
解法1：使用哈希表利用 Hash 表，Time: O(n) Space: O(n)
123456789101112131415class Solution { public int singleNumber(int[] nums) { Map<Integer, Integer> map = new HashMap< ...
141. 环形链表
给你一个链表的头节点 head ，判断链表中是否有环。
如果链表中有某个节点，可以通过连续跟踪 next 指针再次到达，则链表中存在环。 为了表示给定链表中的环，评测系统内部使用整数 pos 来表示链表尾连接到链表中的位置（索引从 0 开始）。注意：pos 不作为参数进行传递 。仅仅是为了标识链表的实际情况。
如果链表中存在环 ，则返回 true 。 否则，返回 false 。
示例 1：
1234输入：head = [3,2,0,-4], pos = 1输出：true解释：链表中有一个环，其尾部连接到第二个节点。
示例 2：
123输入：head = [1,2], pos = 0输出：true解释：链表中有一个环，其尾部连接到第一个节点。
示例 3：
123输入：head = [1], pos = -1输出：false解释：链表中没有环。
提示：
链表中节点的数目范围是 [0, 104]
-105 <= Node.val <= 105
pos 为 -1 或者链表中的一个 有效索引 。
进阶：你能用 O(1)（即，常量）内存解决此问题吗？ ...
