笨办法学Python - 习题8-10:

注意：上述代码说明两个点，一个是%r 的作用，是占位符，可以将后面给的值按原数据类型输出(不会变)，支持数字、字符串、列表、元组、字典等所有数据类型。

机器学习入门 8-10 L1,L2和弹性网络

学习线性回归算法评判标准的时候提到过两种评判标准。一种叫做均方误差MSE，另一种叫做平均绝对值误差MAE。 这两种误差的表现形式和Ridge/LASSO正则化方法添加的正则化项非常的相似，MSE是平方和，而MAE是绝对值和； 学习kNN算法衡量样本点之间距离的时候提到过两种计算距离公式。 还有一点需要注意，在介绍kNN算法的时候，提到过两点之间距离的重要性，并在那一章提到了明可夫斯基距离。 ? 模型泛化是机器学习非常非常重要的一个话题，当然这一章并没有涵盖和模型泛化相关的全部概念，不过这一章的知识足够应付后续机器学习算法的学习，课程的后续很快就会看到无论是逻辑回归模型、SVM还是决策树都需要进行模型泛化的处理 下一章将进入一个全新的话题逻辑回归，逻辑回模型是机器学习领域非常著名的一个分类算法，而这种分类算法是从前面介绍的线性回归这种简单的算法衍生而来的。

浙大版《C语言程序设计（第3版）》题目集 习题8-10 输出学生成绩

习题8-10 输出学生成绩 本题要求编写程序，根据输入学生的成绩，统计并输出学生的平均成绩、最高成绩和最低成绩。建议使用动态内存分配来实现。

GuavaCache学习笔记一：自定义LRU算法的缓存实现

前言 今天在看GuavaCache缓存相关的源码，这里想到先自己手动实现一个LRU算法。于是乎便想到LinkedHashMap和LinkedList+HashMap, 这里仅仅是作为简单的复习一下。 LRU LRU（Least recently used，最近最少使用）算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据，其核心思想是“如果数据最近被访问过，那么将来被访问的几率也更高”。 LinkedList+HashMap代码实现 LRUCache接口： /** * @Description: * @Author: wangmeng * @Date: 2018/12/8-10:49 System.out.println(cache); } } LinkedList实现： /** * @Description:使用LinkedList+HashMap来实现LRU算法 2=2;3=3;4=4; 2 3=3;4=4;2=2; LinkedHashMap实现 /** * @Description: 不是一个线程安全的类，这里是使用LinkedHashMap来做LRU算法

关联规则挖掘（二）

三、FP-增长算法 （一）算法的背景 Apriori算法存在以下两方面的不足： （1）产生大量的候选项集   例如，当事务数据库有104个频繁1-项集时， Apriori算法就需要产生多达107个候选2 -项集，即对存储空间要求会影响算法的执行效率。 用 FP-增长 (Frequent-Pattern Growth，FP-Growth) 算法来发现频繁项集。算法只需扫描事务数据库两次，其计算过程主要由以下两步构成。 例 8-10 一个误导的“强”关联规则。 例 8-12 对例8-10的表8-11所示的相依表，试计算相关因子。

实验3 地理空间数据可视化

将上一步所得的PDF文件，导入Illustrator，以教材图8-10为模板，并在图中增加中国的数据，完成图8-10，并添上自己的署名，最终成图请以中文版为参考。图8-10英文版如下图所示： ? 再次提醒：最终成图是在参考图8-10的基础上，增加中国的数据。 三. 实验报告 实验报告中的实验过程请根据实验内容结合自己的具体实验过程填写； 实验结果：（1）自己家乡及其位置信息；（2）图8-10，可以手绘，可以文字描述，也可以将图缩小打印贴上； 实验分析部分可以对整个实验过程进行回顾与总结

手把手教你写Claude Code Skill——从零搭建爆款选题引擎

claude/skills/topic-finder/ ├── SKILL.md # 核心入口：触发条件 + 执行指令 ├── scoring.md # 参考文档：评分算法详细规则 **时效性（权重30%）** - 24小时内发布：8-10分 - 3天内：5-7分 - 超过一周：1-3分 2. **争议性（权重25%）** - 评论区有明显对立观点：8-10分 - 有讨论但方向一致：4-6分 - 几乎无讨论：1-3分 3. **受众覆盖（权重15%）** - 全栈/架构师都关心：8-10分 - 特定技术栈但人数多：4-6分 - 极度小众：1-3分 5. Markdown文件： .claude/skills/topic-finder/ ├── SKILL.md # 主流程（精简） ├── scoring-rules.md # 评分算法详细规则

Python好酷｜allpairspy一款高效的正交实验法生成用例工具

以上图为例： 性别：男、女 班级：一年级、二年级、三年级、四年级、五年级 年龄区间：8岁以下、8-10岁、10-13岁 在正交实验法中，性别、班级、年龄区间这三个被测元素称为 因素，每个因素的取值称之为水平值 import AllPairs parameters = [ ["男", "女"], ["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"], ["8岁以下", "8- return True parameters = [ ["男", "女"], ["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"], ["8岁以下", "8- OrderedDict({ "性别": ["男", "女"], "年级": ["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"], "年龄区间": ["8岁以下", "8- ([ [u"男", u"女"], ["一年级", "二年级", "三年级", "四年级", "五年级"], ["8岁以下", "8-

【算法】----BF算法&KMP算法

我们今天所讨论的两个算法就是有关该过程的算法。 事实上，对于检索，无非就是两个字符串的匹配过程，模式串是你想要匹配的串，主串是你搜索所在串。 BF算法和KMP算法是较为著名的模式匹配算法，接下来作出详细介绍。 BF算法 BF算法(Brute-Force)也称为暴力算法，其核心原理是逐个比较文本串和模式串的字符，如果匹配失败，则通过向右移动模式串的位置，再次进行比较。 在实际情况下，BF算法的效率并不高，特别是当文本串T和模式串P的长度很大时。对于较长的文本串和模式串，BF算法的时间复杂度可能会导致性能问题。 答案就是KMP算法。 KMP算法 KMP算法的核心思想是利用模式串自身的特点来加速匹配过程，避免重复匹配。

【算法】PCA算法

小编邀请您，先思考： 1 PCA算法的原理是什么？ 2 PCA算法有什么应用？

算法——排序算法

 基本思想：现在有一个数组arr= {12,35,99,18,76}，需要将其从小到大排序

基于Spring Task的定时任务调度器实现