最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...关注我，我是川川，计算机大二菜鸟，有问题可以找我，一起交流。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
根据输入特征的数量，线性回归可以有两种类型： 简单线性回归 (SLR) 多元线性回归 (MLR) 在简单线性回归 (SLR) 中，根据单一的输入变量预测输出变量。...在多元线性回归 (MLR) 中，根据多个输入变量预测输出。 输入变量也可以称为独立/预测变量，输出变量称为因变量。...(figsize=(18, 10)) # 输入和输出值的散点图 plt.scatter(x, y, color='teal') # 输入和预测输出值的绘图 plt.plot...如何读懂 model summary 理解回归模型model summary表中的某些术语总是很重要的，这样我们才能了解模型的性能和输入变量的相关性。 应考虑的一些重要参数是 Adj....coef 系数表示相应输入特征的估计系数 T-test单独讨论输出与每个输入变量之间的关系。零假设是“输入特征的系数为 0”。替代假设是“输入特征的系数不为 0”。
当前，训练机器学习模型的唯一方式是反向传播算法。 深度学习框架越来越容易上手，训练一个模型也只需简单几行代码。但是，在机器学习面试中，也会考量面试者对机器学习原理的掌握程度。...△ 三层神经网络，单元数分别为3、4和3 假设给了m个训练样本，第i个输入输出对表示为： ? 其中，x和y是3维向量。...对于输入x，我们把g称作神经网络的预测（输出）值，它也是一个3维向量，每个向量元素对应一个输出单元。所以，对于每个训练样本来说，有： ?...△ 网络中输入值、输出值和预测值的向量形式 给定输入x，我们要找到使得预测值g与输出值y相等或比较相近的一组网络权重。因此，我们加入了误差函数，定义如下： ?...现在，我们可以忽略红色输出层，把绿色层作为网络的最后一层，并重复上述所有步骤来计算总误差E相对于输入权重的导数。 你会注意到，我们计算出的第一个导数与预测值和真实值之间的“误差”相等。
就是不输出训练过程，1的时候偶尔输出结果，大于1，对于每个子模型都输出。 warm_start：热启动参数，bool类型。默认为False。...代表恶性 3.2 数据处理 首先通过 .info() 函数查看数据中是否存在缺失数据nan和重复数据，本例子中没有。...#（2）数据处理 breast.info() #查看是否有缺失值、重复数据 # 该数据集存在字符串类型数据'?' # 将'?'...本模型的召回率，良性达到0.97，恶性达到0.96；该例子是检测癌症，我们希望能找到所有得癌症的人，即使他不是癌症，也可以做进一步检查，因此我们需要一个召回率高的模型。 ...代表恶性 #（2）数据处理 breast.info() #查看是否有缺失值、重复数据 # 该数据集存在字符串类型数据'?'
---- 2、小结 因此，对于关系操作符 ==： 若操作数的类型是基本数据类型，则该关系操作符判断的是左右两边操作数的值是否相等 若操作数的类型是引用数据类型，则该关系操作符判断的是左右两边操作数的内存地址是否相同...(z)返回是“true”，那么z.equals(x)也应该返回是“true” ； 一致性： 如果x.equals(y)返回是“true”，只要x和y内容一直不变，不管你重复x.equals(y)多少次，...这种转换是一种 压缩映射，也就是说，散列值的空间通常远小于输入的空间。不同的输入可能会散列成相同的输出，从而不可能从散列值来唯一的确定输入值。...但是，如果每增加一个元素就检查一次，那么当元素很多时，后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。...hashcode方法中用到,只不过前者作为比较项，后者作为生成摘要的信息项，本质上所用到的数据是一样的，从而保证二者的一致性 ---- 引用: 浅谈Java中的equals和== 从头到尾彻底解析哈希表算法
然而，对于复杂问题，人类程序员无法捕获所有场景并将每个规则写入代码。 机器学习是一项结合了计算机科学和统计学的研究。...在下面所示的信用卡示例中，输入数据是时间、位置、金额、门店以及是否是在线订单，输出或标签是指交易是否欺诈。 图片 图1 对于分类问题，输出是一个类别（通常是有限数量的可能结果）。...图2 输出（Output）/目标（Target）变量 输出变量（或标签）通常称为因变量（dependent）或目标变量（target）。在我们的代码中，通常使用变量y来表示目标变量。...这是人类通过提供标签来“监督”学习算法的部分。 机器学习模型将检查输入变量X和目标变量y之间的关系。我们的目标是学习某种函数，可以将输入变量X（特征）中的每一行映射到目标变量y中的一个标签。...无监督学习 对于无监督学习，通常我们只有输入数据X，没有任何标签。对于这类问题，通常希望检查输入数据，并尝试从中找到有用的聚类或分组。
参考链接： Python中set的union python的set和其他语言类似, 是一个无序不重复元素集, 基本功能包括关系测试和消除重复元素....要创建集合，可使用set()函数并像下面这样提供一系列的项： s = set([3,5,9,10]) #创建一个数值集合 t = set(“Hello”) #创建一个唯一字符的集合 与列表和元组不同...此外，集合中的元素不能重复。例如，如果检查前面代码中t集合的值，结果会是： t set([‘H’, ‘e’, ‘l’, ‘o’]) 注意只出现了一个’l’。 ...使用remove()可以删除一项： t.remove(‘H’) len(s) set 的长度 x in s 测试 x 是否是 s 的成员 x not in s 测试 x 是否不是 s 的成员 ...因为 sets 只定义了部分排序功能（subset 关系），list.sort() 方法的输出对于 sets 的列表没有定义。
回溯算法的核心思想是搜索状态树，通过遍历状态树来实现对所有可能解的搜索。回溯算法的模板非常简单，但是实现起来需要注意⼀些细节，比如如何做出选择、如何撤销选择等。 1....-1000 <= target <= 1000 思路：对于每个数，可以选择加上或减去它，依次枚举每一个数字，在每个数都被选择时检查得到的和是否等于目标值。...candidates 中的 同一个 数字可以 无限制重复被选取 。如果至少一个数字的被选数量不同，则两种组合是不同的。 对于给定的输入，保证和为 target 的不同组合数少于 150 个。...首先，我们记录所有已知的数据，然后遍历所有需要处理的位置，并遍历数字 1~9；对于每个位置，我们检查该数字是否可以存放在该位置，同时检查行、列和九宫格是否唯一。...对于九宫格，我们可以以行和列除以 3 得到的商作为九宫格的坐标，并使用一个三维数组来记录每个数字在每一个九宫格中是否出现。在检查是否存在冲突时，只需检查行、列和九宫格里对应的数字是否已被标记。
，测试者在程序接口进行测试，它只检查程序功能是否按照需求规格说明书的规定正常使用，程序是否能适当地接收输入数锯而产生正确的输出信息，并且保持外部信息（如数据库或文件）的完整性。...3.1.2、有效等价类划分 有效等价类指对于程序规格说明来说，是合理的、有意义的输入数据构成的集合。利用有效等价类可以检验程序是否实现了规格说明预先规定的功能和性能。...，并且页面之间切换正确 2.相关性检查：删除/增加一项会不会对其他项产生影响，如果产生影响，这些影响是否都正确 3.检查按钮的功能是否正确：如增、删、改、查等功能是否正确 4.重复提交表单：一条已经成功提交的记录...，用IE回退后再提交，看看系统是否做了处理 5.多次IE回退：检查多次使用IE回退的情况，在有回退的地方，回退，回到原来页面，再回退，重复多次，看是否出错 6.快捷键检查：是否支持常用快捷键，如Ctrl...+C、Ctrl+V、Backspace等，对一些不允许输入信息的字段，如选人、选日期对快捷方式是否也做了限制 7.回车键检查：在输入结束后直接回车键，看系统处理如何，能否报错 8.上传下载文件检查：
我们在这里的目标是估计斑块长度（毫米）。 读取和检查数据 从文件中读取数据。 查看数据的前几行，看是否正确读取。 创建一个显示两年研究中每只飞鸟的测量对图。可以尝试制作点阵图。...检查随机效应的输出。随机变异的两个来源是什么？固定效应指的是什么？ 在输出中，检查随机效应的标准差。应该有两个标准差：一个是"（截距）"，一个是 "残差"。...模型公式中唯一的固定效应是所有长度测量的平均值。它被称为"（截距）"，但不要与随机效应的截距相混淆。固定效应输出给了你平均值的估计值和该估计值的标准误差。...注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。 从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。 解释上一步中获得的重复性测量结果。...分析步骤 阅读并检查数据。 一个好的策略是对实验类别进行排序，把对照组放在前面。这将使线性模型的输出更加有用。 # 1. 读取数据 # 2. 检查 head(x) # 3.
我们在这里的目标是估计斑块长度（毫米）。 读取和检查数据 从文件中读取数据。 查看数据的前几行，看是否正确读取。 创建一个显示两年研究中每只飞鸟的测量对图。可以尝试制作点阵图。...检查随机效应的输出。随机变异的两个来源是什么？固定效应指的是什么？ 在输出中，检查随机效应的标准差。应该有两个标准差：一个是"（截距）"，一个是 "残差"。...模型公式中唯一的固定效应是所有长度测量的平均值。它被称为"（截距）"，但不要与随机效应的截距相混淆。固定效应输出给了你平均值的估计值和该估计值的标准误差。...注意固定效应输出是如何提供均值估计值的，而随机效应输出则提供方差（或标准差）的估计值。 从拟合模型中提取方差分量，估计各年斑块长度的可重复性*。 解释上一步中获得的重复性测量结果。...分析步骤 阅读并检查数据。 一个好的策略是对实验类别进行排序，把对照组放在前面。这将使线性模型的输出更加有用。 # 1. 读取数据 # 2. 检查 head(x) ? # 3.
（2）何种类型的输入会产生好的测试用例？ （3）系统是否对特定的输入值尤其敏感？ （4）如何分隔数据类的边界？ （5）系统能够承受何种数据率和数据量？ （6）特定类型的数据组合会对系统产生何种影响？...5、用黑盒测试发现程序中的错误，必须在所有可能的输入条件和输出条件中确定测试数据，来检查程序是否都能产生正确的输出。但这是不可能的，因为穷举测试数量太大，无法完成。...4、测试用例设计技术 4.1、等价类划分方法 1、划分等价类 （1）有效等价类 - 是指对于程序的规格说明来说是合理的，有意义的输入数据构成的集合。...I约束（或）：a、b和c中至少有一个必须是1，即 a、b 和c不能同时为0。 O约束（唯一）：a和b必须有一个，且仅有1个为1。 R约束（要求）：a是1时，b必须是1，即不可能a是1时b是0。...4、因果图方法小结 （1）因果图方法是一个非常有效的黑盒测试方法，它能够生成没有重复性的且发现错误能力强的测试用例，而且对输入、输出同时进行了分析。
集合（set）是一个无序的不重复元素序列。...实例 判断集合 y 中是否有包含 集合 x 的元素： x = {'a', 'b', 'c'} y = {'x', 'y', 'z'} print(x.isdisjoint(y)) 输出结果...用于检查匹配项的集合。...用于检查匹配项的集合。...实例 在原始集合 x 中移除与 y 集合中的重复元素，并将不重复的元素插入到集合 x 中： x = {'a', 'b', 'c', 'x', 'y', 'z'} y = {'a', 'b', '
第3行和第4行包含相同的用户名，但国家和城市不同。 删除重复值 根据你试图实现的目标，我们可以使用不同的方法删除重复项。最常见的两种情况是：从整个表中删除重复项或从列中查找唯一值。...图3 在上面的代码中，我们选择不传递任何参数，这意味着我们检查所有列是否存在重复项。唯一完全重复的记录是记录#5，它被丢弃了。因此，保留了第一个重复的值。...图4 这一次，我们输入了一个列名“用户姓名”，并告诉pandas保留最后一个的重复值。现在pandas将在“用户姓名”列中检查重复项，并相应地删除它们。...我的意思是，虽然我们可以这样做，但是有更好的方法找到唯一值。 pandas Series vs pandas数据框架 对于Excel用户来说，很容易记住他们之间的差异。...图7 Python集 获取唯一值的另一种方法是使用Python中的数据结构set，集(set)基本上是一组唯一项的集合。由于集只包含唯一项，如果我们将重复项传递到集中，这些重复项将自动删除。
检查替换后的词是否有效 给定有效字符串 “abc”。 对于任何有效的字符串 V，我们可以将 V 分成两个部分 X 和 Y，使得 X + Y（X 与 Y 连接）等于 V。...（X 或 Y 可以为空。）那么，X + “abc” + Y 也同样是有效的。 ...「外观数列」是一个整数序列，从数字 1 开始，序列中的每一项都是对前一项的描述。...字符串中的第一个唯一字符（0.44） 题目描述 给定一个字符串，找到它的第一个不重复的字符，并返回它的索引。如果不存在，则返回 -1。...你的算法的时间复杂度必须优于 O(n log n) , n 是数组的大小。 题目数据保证答案唯一，换句话说，数组中前 k 个高频元素的集合是唯一的。 你可以按任意顺序返回答案。
最简单的穷举算法是对每个单元格都用1~9分别尝试，满足条件继续尝试下一个挖空的格，直到所有单元格都填了合适的数字，且检查符合数独规则就算找到一个解。唯一解要求当前盘面有且只有这一个解。...return True def checkNotSame(self,x,y,val): #检查每行,列及宫内是否有和b[x,y]相同项 for row_item in self...大于平常的一些练习题。 第36题是检查当前盘面的合法性，不考虑该数独能否求解，只需要根据数独规则判断是否满足数独条件，将以上代码修改后提交的结果如下： ?...由数独的特点可以推出新生成的数独也是符合规则的。 挖空操作就是随机挖去n处的值，再验证是否有唯一解，就可以生成一个数独题目了。...y,b):#检查数独是否合法 v=b[x][y] for r in range(0,9): if r!
因此，对于所有重复的预测器或x值，我们可以有一个均值参数，换句话说，对于每个唯一的预测器或x值，我们在y中只能有一个均值参数。 它甚至意味着什么？为什么我们要首先考虑这一点？...我的意思是我们怎么会有重复的x值？ 我将在这里解释问题的一部分，另一部分需要更多解释。那么，重复或相同的x值意味着什么？ 正如我们在定义本身中看到的，等渗回归以单调方式拟合数据。...因此，在拟合数据时，如果算法发现违反此单调性约束的点，则该点将与相邻的x值合并在一起，以形成我们之前考虑的块或单调序列。 很酷的是，单调序列或块中的所有x值都将具有相同的y值。...你现在可能已经可以看到PAVA算法是如何解决的。现在，让我们确切地了解y值的计算方式。 令 z1,….,zk 为按排序顺序的唯一x值（以后将具有相同的y值）。...因此，仅当xi = zm （其中z m代表唯一的x值或我们将拥有唯一y值的x值）时，第一行总和中的项才为非零。
（multiplying）以及检查某个元素是否属于序列的成员。...（（['x',1],['y',2]））这样写对吗？...特点： 键与值用冒号“：”分开； 项与项用逗号“，”分开； 字典中的键必须是唯一的，而值可以不唯一。 字典的基本操作 如何访问字典中的值？...adict[key] 形式返回键key对应的值value，如果key不在字典中会引发一个KeyError。 如何检查key是否在字典中？...： 1.副本是被忽略的(成员不重复，去重) 集合主要用于检查成员资格，因此副本是被忽略的，如下示例所示,输出的集合内容是一样的。
对于真实数据分布中采用的样本，其预测为正样本的概率当然是越接近1越好。因此希望最大化这一项。...具体而言： 生成式模型：由数据学习联合概率分布P(X,Y)，然后由P(Y|X)=P(X,Y)/P(X)求出概率分布P(Y|X)作为预测的模型。该方法表示了给定输入X与产生输出Y的生成关系。...判别式模型：由数据直接学习决策函数Y=f(X)或条件概率分布P(Y|X)作为预测模型，即判别模型。判别方法关心的是对于给定的输入X，应该预测什么样的输出Y。...对于上述两种模型，从文字上理解起来似乎是不太直观。我们举个例子来阐述一下，对于性别分类问题，分别用不同的模型来做： 1）如果用生成式模型：可以训练一个模型，学习输入人的特征X和性别Y的关系。...2）如果用判别式模型：可以训练一个模型，输入人的特征X，这些特征包括人的五官，穿衣风格，发型等。输出则是对于性别的判断概率，这个概率服从一个分布，分布的取值只有两个，要么男，要么女，记这个分布为Y。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
