身体指标BMI是根据人的身高和重量计算得到的数字指标。它是采集人的身高值（以米为单位）和人体的重量（以公斤为单位）。
js不需要像C语言一样显式的指定具体类型，如int，double等，统一使用var关键字声明变量。
1. var b=true;//定义布尔变量b，并赋值为true，js注释与C/C++完全相同，此处不详述
最近在做数据统计学相关的一些课程，看到数据相关性的时候，想可以找一些实际的案例可以再课程中作为案例给学员操作，于是我找了 儿童升高和体重的数据，来做相关性的数据分析，我们来看原始的数据
国家给出了 8 岁男宝宝的标准身高为 130 厘米、标准体重为 27 公斤；8 岁女宝宝的标准身高为 129 厘米、标准体重为 25 公斤。
古语有言，爱美之心，人皆有之。从古至今再继往开来，爱美终是要贯穿始终了。就当代而言，美（狭义）的表现无外乎一曰相貌，二曰身材。
假如有小明，小红和小张三个人，我们知道他们的身高体重，要通过身高体重来判断是哪个人，决策树算法会构建一个二叉树，逐级判断，如下
原有代码未计算plz（偏离值）正常体重上限跟结果体重的差距，并且实现去掉小数点后余数，再次感谢明日科技书籍，侵删。
可能经常你会听到一些很主观的评价比如“你太瘦了”或者“你怎么那么高”，但这里瘦或者高都是基于评价者的主观判断和视觉记忆做出的评述，并没有严格的参照。
各位报名2019年上海市高校计算机等级考试二级C语言程序设计的同学，10月26日就要考试了，你准备好了吗？
C++的用法非常复杂，不仅兼容C语法，还包括其他语法以及自身的语法风格。由于工作需要，本人也开始涉及C++的学习。本着从易到难的学习过程，在学习C++的过程中与C语言对比，形成自己的C++面向对象思想编程的风格。
选择排序就这么简单 从上一篇已经讲解了冒泡排序了，本章主要讲解的是选择排序，希望大家看完能够理解并手写出选择排序的代码，然后就通过面试了！如果我写得有错误的地方也请大家在评论下指出。 选择排序介绍和稳定性说明 来源百度百科： 选择排序(Selection sort)是一种简单直观的排序算法。它的工作原理是每一次从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素，存放在序列的起始(末尾)位置，直到全部待排序的数据元素排完。选择排序是不稳定的排序方法（比如序列[5， 5， 3]第一次就将第一个[5]与[3]交换，
现在学校排队 按照身高升序排列，身高相同按照体重降序（升序）排列，身高体重都相同，按照原有先后顺序排列
在写今天的内容之前先说叨几句，其实在python这门编程语言中的所有内容可以归结为俩种类型：一种是面向过程编程另一种是面向对象编程
public static void main(String[] args) {
前面我们说到了那些简单的由单个基因决定的性状，这东西不需要预测，其中的生物学机制已经研究的非常透彻，只要拿到你的基因信息，很容易推断你的性状，比如人的乙醇脱氢酶和乙醛脱氢酶等多种乙醇代谢基因，你本身是什么基因型，就决定了你的酒量，后天的折磨只能提高自己的耐受力而已。 【直播】我的基因组65：什么性状一定是由单个基因简单决定的？ 很多朋友就问我了，我不想知道喝酒的能力，我给你一个陌生人的全部基因组信息，你能推断出他的家乡，姓名，肤色，头发，眼皮单双情况，血型，是否有酒窝，身高体重，学习成绩，是否将来会秃顶，跑
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BMI体质指数的计算公式是用体重（公斤）除以身高（米）的平方。BMI体质指数，也叫做身高体重指数，这个比值在一定程度上，可以反映人体密度。因为计算方式比较简单，可以很容易得出结果，现在被普遍用于评价我们的营养状况，或者是身体发育水平。 在python中，我们学习并掌握了if-else条件语句，我们可以利用python计算出自己的BMI值，来判断自己是否健康。
今天老师特意讲了异常处理，所以这题加入try except语句 首先要摸清楚Python里的常见异常，以该题为例，如果用户输入的身高体重不合法时，对用户进行提示
int main(){ int number; int value; number = 22; value = 666; } #include <stdio.h> int main(){ int number; int value; number = 22; value = 666; printf("&number = %p\n", &number); // 0060FEAC printf("&value = %p\n", &value); // 0060FEA8 }
与Java类似，所有类都是继承自object类，但是在继承父类的时候有一些不一样的地方，Python是使用参数来建立继承关系的，而Java是使用extend关键字。
如图所示，这是一个二维点云，我们想找出方差最大的方向，如右图所示，这个最大方向的计算，就是PCA做的事情。在高维情况下，PCA不光可以计算出最大方差方向，还可以计算第二大，第三大方向等。
摘要： Matplotlib是Python中广泛使用的数据可视化库，它提供了丰富的绘图功能，用于创建各种类型的图表和图形。本文将从入门到精通，详细介绍Matplotlib的使用方法，通过代码示例和中文注释，帮助您掌握如何在不同场景下灵活绘制高质量的图表。
本文通过一个简单的例子，介绍一下机器学习中偏差(Bias)和方差(Variance)的概念。
机器学习是一门理论性和实战性都比较强的技术学科。在应聘机器学习相关工作岗位时，我们常常会遇到各种各样的机器学习问题和知识点。为了帮助大家对这些知识点进行梳理和理解，以便能够更好地应对机器学习笔试包括面试。红色石头准备在公众号连载一些机器学习笔试题系列文章，希望能够对大家有所帮助！
题目要求： 国家给出了 8 岁男宝宝的标准身高为 130 厘米、标准体重为 27 公斤；8 岁女宝宝的标准身高为 129 厘米、标准体重为 25 公斤。
类是面向对象程序设计的一部分。面向对象程序设计或者简称为 OOP 致力于创建可重用代码块称之为类。当你想在你的程序中使用类时，你会从类中创建一个对象，这也是面向对象一词的由来。Python 并不总是面向对象的，但是你会在你的项目中用到对象。为了理解类，你需要理解面向对象的一些基础术语。
时光荏苒，岁月如梭，宝可梦宝陪伴了我们大多数90后的童年，小编也是比较喜欢宝可梦的，一直到现在出到了第八世代，各种各样的宝可梦让我们大饱眼福。
主成分分析（Principle Component Analysis，PCA）是将多个指标化为少数几个综合指标的一种统计分析方法，是一种降维的方式 将多个变量转化为几个少数主成分的方法。
于是问题来了，网海茫茫，怎么去找那个符合我们标准妹子?又如何获得联系方式呢?我说：“不如我们找淘宝吧” 忘记了是哪个名人曾经说过这样一句名言(又或许是我自己编造的)：女人，你的另一个名字叫虚荣
读者朋友大家好！我是过冷水，最近在学习的过程中遇到极值寻优问题，觉得寻优问题是很多人关注的一个知识点，于是就准备开一个新的连载和大家一起来解决极值寻优过程中遇到的问题。
✅作者简介：人工智能专业本科在读，喜欢计算机与编程，写博客记录自己的学习历程。 🍎个人主页：小嗷犬的博客 🍊个人信条：为天地立心，为生民立命，为往圣继绝学，为万世开太平。 🥭本文内容：Python Matplotlib库：基本绘图补充 ---- Python Matplotlib库：基本绘图补充 1.引言 2.散点图 3.柱状图 4.火柴图 5.阶梯图 6.填充 ---- 1.引言 上期我们讲了 Matplotlib 库的基本语法，并以折线图为例，绘制了我们的第一幅图表。（参见：Python
`一、 当我们要描述或者记录一些事物时，通常需要用一些数据来反映它的特征，例如：小明 “男” “19” 岁,身高 “1.88”米，在从语言中，要表示这些数据就需要设置合适的数据类型，那么c中数据有哪些类型提供给我使用呢？
Python语言近年来的火热程度自不必说，这一方面得益于其庞大的第三方库的加持，使得其堪称万金油般的存在；另一方面也在于其简洁的语法和易用的函数。是的，Python语法之简洁和函数之丰富，使得众多Python爱好者常常调侃一句：人生苦短，我用Python。鉴于此，今天本文就来分享一个Python中实用而又略显骚气的函数——partial！
<数据猿导读> 昨日，网络上公布了一组杭州各年龄阶段身高体重数据，引得众人纷纷转发。数据显示男性平均身高为172.6厘米，女性平均身高为159.9厘米，赶紧对照一下，看看你拖后腿了吗 2015年12月
存在的疑惑： 如何理解面向对象的思想？ 解决方案： 比如说，我们要用程序来描述一个人。如果是以往的结构化编程，我们可能会这样; 例如用C语言的话，可能会建立一个结构体: struct Person{ 姓名; 年龄; 等等;... } 然后用定义的一些函数来描述他的行为。比如void walk(struct p); void eat(struct p);等等。 然后使用 walk(p) 来描述行走，使用eat(p)来描述吃饭等。 这样不利于程序结构的维护。开发效率也不高。 但是用java面向对象方式，这一切
package homework; import java.util.Scanner; public class week03 { public static void main(String[] args) { Scanner sc=new Scanner(System.in); while(sc.hasNextInt()){ int weight=sc.nextInt(); double height=sc.nextInt(); double bmi=weight/Math.pow(height,2); if(bmi<18.5){ System.out.println("过轻"); } else if(bmi>18.5&&bmi<25){ System.out.println("正常"); } else if(bmi>25&&bmi<28){ System.out.println("过重"); } else if(bmi>28&&bmi<32){ System.out.println("肥胖"); } else { System.out.println("严重肥胖"); } } } }
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对数几率回归（Logistic Regression），也称逻辑回归，虽然名字中含有回归，但其实是一种分类算法。找一个单调可微函数将分类任务中的真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，是一种广义线性回归。
1、KNN分类算法 KNN分类算法（K-Nearest-Neighbors Classification），又叫K近邻算法，是一个概念极其简单，而分类效果又很优秀的分类算法。 他的核心思想就是，要确定测试样本属于哪一类，就寻找所有训练样本中与该测试样本“距离”最近的前K个样本，然后看这K个样本大部分属于哪一类，那么就认为这个测试样本也属于哪一类。简单的说就是让最相似的K个样本来投票决定。 这里所说的距离，一般最常用的就是多维空间的欧式距离。这里的维度指特征维度，即样本有几个特征就属于几维。 KNN示意图如下
父母年龄与孩子是否优秀，其实要讨论两个阶段，第一个阶段是怀胎十月。关于这方面，前面许多的答案已经说得很完整了，包括怀孕难度增大，流产率增高，唐氏综合症的概率上升等等。应该说，高龄父母，尤其是高龄母亲却是在怀孕生子的整个过程中更坎坷一些，面临的风险也更大一些。 但对一个孩子的整个人生来说，在母亲子宫内的十个月仅仅是一个片段。一对二十岁出头的年轻父母和另一对已经进入而立之年的壮年父母，会分别自己的孩子带来什么？我这里要讨论的，就是在孩子出生之后将要发生的事情。 体重 新生儿体重和母亲的年龄一般被认为是存在一
面向过程的程序设计的核心是过程（流水线式思维），过程即解决问题的步骤，面向过程的设计就好比精心设计好一条流水线，考虑周全什么时候处理什么东西。把完成某一个需求的所有步骤从头到尾逐步实现，根据开发需求，将某些功能独立的代码，封装成一个又一个函数，最后完成的代码是：顺序调用不同的函数。
对象是特征与技能的结合体，我可能有身高体重、而你也有身高体重，所以你会说你像我，但是你一定不会说你像阿猫阿狗。并且我和你其实就可以说成是一类，而你和选课系统不能说是一类，因此给出类的定义：类就是一系列对象相似的特征与技能的结合体。
JSON(JavaScript Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。它基于ECMAScript的一个子集。JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C、C++、C#、Java、JavaScript、Perl、Python等）。这些特性使JSON成为理想的数据交换语言。易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成(一般用于提升网络传输速率)。
R语言中存在一些null-able values，当我们进行数据分析时，理解这些值是非常重要的。
在北京四环的西北角之外，有一片绿地，大约是因为离圆明园比较近，这里曾经是皇家稻田。后来，皇家不复，稻田也成了海淀公园。
石头这个学期上了一门大一的“C语言”课程，这是石头第二次上这门课了。我决定把这门课中学生比较容易混淆的、不好理解的概念用文章的形式记录下来。
这是知乎上一个问题：k近邻、贝叶斯、决策树、svm、逻辑斯蒂回归和最大熵模型、隐马尔科夫、条件随机场、adaboost、em 这些在一般工作中分别用到的频率多大？一般用途是什么？需要注意什么？
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