我试验了不同的建模方法,包括KNN、决策树、神经网络和SVN,并试图对我的数据进行拟合,看看哪种方法最有效。令我惊讶的是,决策树的最佳工作方式是训练精度为1.0,测试精度为0.5。无论训练精度为0.92,测试精度为0.42,神经网络的性能都是最好的,比决策树分类器低8%。
请有人解释一下,与决策树这样的建模技术相比,神经网络可能具有低精度的情况/情况。我尝试过不同配置的神经网络,比如:
1 hidden layer and 1 neuron : Train Accuracy 34% Test Accuracy 42%
7 hidden layers and 5 neurons in each
我是新的节目,并希望任何专家提供建议。
根据给定的流程图,我是否在正确的轨道上?
如何对代码进行改进以确保健壮性?
流程图
码
// r is row, c is column
int r = 1, c = 1;
do {
if (r <= 4)
{
if (c <= 10)
{
System.out.print("*");
c += 1;
}
els
我从上世纪70年代的一个中获得了这个例子,其中充满了流程图和微积分示例。它写得不太好,但我很高兴用Python编写流程图,并试图找出这些方程到底是什么以及它们是如何工作的。
这个特殊的例子声称代表了马尔萨斯和Verhulst人口增长模型的线性近似。(请注意:我无法找到我书中的方程与所谓的Verhulst方程或逻辑函数之间的关系。)
import math
def malthus_verhulst():
a = int(input("please enter a value for a\n:%"))
b = int(input("please enter
流程图。这种古老的做法已经使用了1000多年,现在正被强加给我们这些贫穷的学生,没有任何用处(或者我认为是这样)。它可能在命令式、顺序运行的语言中工作得很好,但是我钟爱的函数式编程呢?
不幸的是,我不得不为我的程序创建一个流程图(这是用Haskell编写的)。
我想象这样的事情很容易:
main :: IO ()
main = do
someInput <- getLine
let upped = map toUpper someInput
putStrLn upped
这只是3个顺序的步骤,获取数据,大写,输出。
这一次情况看起来更糟:
main :: IO ()
m