IK
a(n)=O(b(n)), если lim(a(n)/b(n))=C
a(n)=O(b(n)), если lim(a(n)/b(n))=CSize: a a a
2020 December 01
ГС
IK
a(n)=o(b(n)), если lim( a(n)/b(n))=0
IR
Всем привет!
У меня вопрос по c2w3, по первой части. Я прочитал все что смог найти в этом чате касаемо этого задания, но четкого ответа не нашел.
Непонятка вот с этим уже написанным куском кода:
У меня вопрос по c2w3, по первой части. Я прочитал все что смог найти в этом чате касаемо этого задания, но четкого ответа не нашел.
Непонятка вот с этим уже написанным куском кода:
IR
Разве тут не надо сначала склеить X_cat_oh с X_real_zeros и с X_real_mean? Т.е. в итоге у нас должно быть 2 датасета без NaN - X_real_zeros + X_cat_oh, и X_real_mean + X_cat_oh, нет?
Или это дело надо потом склеить?
И подскажите плиз, как именно надо склеивать, ведь X_cat_oh это теперь массив numpy, т.е. имена столбов потерялись.
Или это дело надо потом склеить?
И подскажите плиз, как именно надо склеивать, ведь X_cat_oh это теперь массив numpy, т.е. имена столбов потерялись.
i
Неправильно, то что слева это 2log(n)+n*log(3). Главный член это n
Нет
i
Надо уточнить несколько моментов
i
Вместо знака равно знак принадлежит
i
Если принадлежит O(N). То и принадлежит O(n^2)
i
a(n)=O(b(n)), если lim(a(n)/b(n))=C
Это достаточное условие но не необходимое
IK
ну ладно, а зачем тогда писать больший порядок сложности чем на самом деле?
i
Математика есть определение решил задачу а зачем это уже философия 😂
i
Шучу
RS
Ребят, привет, кто-нибудь проходил тестирования на платформе яндекс контеста?
RS
Написал задачку, но интерпретатор не распознает ввод и вывод, кидает просто ошибку
II
Разве тут не надо сначала склеить X_cat_oh с X_real_zeros и с X_real_mean? Т.е. в итоге у нас должно быть 2 датасета без NaN - X_real_zeros + X_cat_oh, и X_real_mean + X_cat_oh, нет?
Или это дело надо потом склеить?
И подскажите плиз, как именно надо склеивать, ведь X_cat_oh это теперь массив numpy, т.е. имена столбов потерялись.
Или это дело надо потом склеить?
И подскажите плиз, как именно надо склеивать, ведь X_cat_oh это теперь массив numpy, т.е. имена столбов потерялись.
Присоединяюсь к первому вопросу.
II
Разве тут не надо сначала склеить X_cat_oh с X_real_zeros и с X_real_mean? Т.е. в итоге у нас должно быть 2 датасета без NaN - X_real_zeros + X_cat_oh, и X_real_mean + X_cat_oh, нет?
Или это дело надо потом склеить?
И подскажите плиз, как именно надо склеивать, ведь X_cat_oh это теперь массив numpy, т.е. имена столбов потерялись.
Или это дело надо потом склеить?
И подскажите плиз, как именно надо склеивать, ведь X_cat_oh это теперь массив numpy, т.е. имена столбов потерялись.
мне кажется правильнее так
II
