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  • 来自专栏刷题笔记

    7-4 悄悄关注 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/97864803 7-4 悄悄关注 (25 分) 新浪微博上有个“悄悄关注”,一个用户悄悄关注的人

    1.1K10发布于 2019-11-08
  • 来自专栏刷题笔记

    7-4 字符串排序

    点这里 7-4 字符串排序 本题要求编写程序,读入5个字符串,按由小到大的顺序输出。 输入格式: 输入为由空格分隔的5个非空字符串,每个字符串不包括空格、制表符、换行符等空白字符,长度小于80。

    90610发布于 2019-11-08
  • 来自专栏刷题笔记

    7-4 树的遍历 (20 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102924283 7-4 树的遍历 (20 分) 给定一棵二叉树的后序遍历和中序遍历,请你输出其层序遍历的序列

    73410发布于 2019-11-07
  • 来自专栏刷题笔记

    7-4 括号匹配 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101472923 7-4 括号匹配 (25 分) 给定一串字符,不超过100个字符,可能包括括号

    97430发布于 2019-11-08
  • 来自专栏数据结构和算法

    7-4 学生成绩排序 (15分)

    7-4 学生成绩排序 (15分) 输入格式: 输入一个正整数n(n<50),下面n行输入n个学生的信息,包括:学号、姓名、三门课程成绩(整数)。

    39010编辑于 2023-11-30
  • 来自专栏算法与数据结构

    PTA 7-4 排座位(25 分)

    7-4 排座位(25 分) 布置宴席最微妙的事情,就是给前来参宴的各位宾客安排座位。无论如何,总不能把两个死对头排到同一张宴会桌旁!

    1.6K90发布于 2017-12-29
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)

    2004 年,陶哲轩(Terence Tao)和本·格林(Ben Green)证明了:对于任意大的 n,均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7,37,67,97,127,157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。

    37200发布于 2021-09-10
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)

    =1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。

    45110发布于 2021-09-10
  • 来自专栏刷题笔记

    【2020HBU天梯赛训练】7-4 稳赢

    7-4 稳赢 大家应该都会玩“锤子剪刀布”的游戏:两人同时给出手势,胜负规则如图所示: ? 现要求你编写一个稳赢不输的程序,根据对方的出招,给出对应的赢招。但是!

    49910发布于 2020-06-23
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-4 最近的斐波那契数 (20 分)

    =1。所谓与给定的整数 N 最近的斐波那契数是指与 N 的差之绝对值最小的斐波那契数。

    56910编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-4 素数等差数列 (20 分)

    2004 年,陶哲轩(Terence Tao)和本·格林(Ben Green)证明了:对于任意大的 n,均存在 n 项全由素数组成的等差数列。例如 { 7,37,67,97,127,157 } 是 n=6 的解。本题就请你对给定的 n 在指定范围内找出一组最大的解。

    34920编辑于 2021-12-06
  • 来自专栏刷题笔记

    【未完成】7-4 集合相似度 (25 分)

    本文链接:https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727480 7-4 集合相似度 (25 分) 给定两个整数集合,它们的相似度定义为:

    58710发布于 2019-11-07
  • 来自专栏AI机器学习与深度学习算法

    机器学习入门 7-4 求数据的前n个主成分

    线性代数中,向量可以通过向量模长乘上单位方向向量求得。而此时的X project i的模长乘上w单位方向向量结果就是X project i向量。

    64240发布于 2019-11-13
  • 来自专栏开心的学习之路

    线性结构------线性表(一)

    线性表的相关概念:   ------线性表(Linear List)由有限个类型相同的数据元素组成,除了第一个元素和最后一个元素外,其他元素都有唯一的前驱元素和唯一的后继元素。 ------表中元素个数成为线性表的长度。 ------线性表没有元素时成为空表。 ------表起始位置成为表头,结束位置成为表尾。 基本操作集合: (1)void InitList(List *L):初始化一个空线性表表 (2)DataType FindByNum(int k, List L):查找线性表中第K位的元素,返回该元素 e):在线性表中第i个位置上插入元素e (5)void Delete(List L, int i):删除线性表中第i个位置上的元素 (6)int Lengh(List L):返回线性表长度 (7)void PrintList(List L):打印线性线性表的实现: 一、顺序实现 #define MAXSIZE 20 typedef int DataType; typedef struct {

    61760发布于 2019-02-14
  • 来自专栏开心的学习之路

    线性结构------线性表(二)

        如果要对链表进行插入删除操作,用顺序结构需要找到目标位置然后移动大量元素,复杂度为O(n),此时就需要考虑线性表的链式存储结构。     链式线性表由n个结点通过指针域连接而成。

    45410发布于 2019-02-14
  • 来自专栏小小程序员——DATA

    线性回归 numpy实现线性回归

    手写线性回归 使用numpy随机生成数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 生成模拟数据 np.random.seed(42) # 可视化数据 plt.scatter(X, y) plt.xlabel('X') plt.ylabel('y') plt.title('Generated Data') plt.show() 定义线性回归参数并实现梯度下降 对于线性拟合,其假设函数为: h_θ(x)=θ_1x+θ_0 这其中的 θ 是假设函数当中的参数。 ) plt.ylabel('y') plt.legend() plt.title('Linear Regression using Gradient Descent') plt.show() 实现多元线性回归 多元线性回归的梯度下降算法: θ_j≔θ_j−α\frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 对 \frac{∂J(θ)}{∂θ_j} 进行等价变形: θ_j≔θ_j−α\frac{1}{m}∑_{i=1}^

    1.1K10编辑于 2023-12-02
  • 来自专栏学习笔记持续记录中...

    线性结构和非线性结构

    数据结构包括线性结构和非线性结构: 线性结构 1)特点是数据元素之间存在一对一的线性关系 2)线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构和链式存储结构。 顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的 3)链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息 4)线性结构常见的有:数组、队列、 链表和栈 非线性结构 非线性结构包括:二维数组、多维数组、广义表、树结构、图结构

    1.1K20发布于 2020-03-18
  • 来自专栏又见苍岚

    线性模型 -1- 线性回归

    学习华校专老师的笔记内容,记录线性模型相关知识。 线性模型( linear model ) 的形式为: f(\overrightarrow{\mathbf{x}})=\overrightarrow{\mathbf{w}} \cdot \overrightarrow 很多功能强大的非线性模型(nolinear model) 可以在线性模型的基础上通过引入层级结构或者非线性映射得到。 线性回归 问题定义 给定数据集 \mathbb{D}=\left\{\left(\overrightarrow{\mathbf{x}}_{1}, \tilde{y}_{1}\right),\left 最终学得的多元线性回归模型为: image.png 矩阵非满秩 当 \mathbf{X}^{T} \mathbf{X} 不是满秩矩阵。此时存在多个解析解,他们都能使得均方误差最小化。

    1.1K20编辑于 2022-08-06
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)

    大熊猫,俗称“胖达”,会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提,是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的,即:更胖的胖达能吃到更多的奶,等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面,因为它们是排好队的,所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少,如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。

    33500发布于 2021-09-11
  • 来自专栏freesan44

    PTA 7-4 胖达与盆盆奶 (20 分)

    大熊猫,俗称“胖达”,会排队吃盆盆奶。它们能和谐吃奶的前提,是它们认为盆盆奶的分配是“公平”的,即:更胖的胖达能吃到更多的奶,等胖的胖达得吃到一样多的奶。另一方面,因为它们是排好队的,所以每只胖达只能看到身边胖达的奶有多少,如果觉得不公平就会抢旁边小伙伴的奶吃。

    46430编辑于 2021-12-06
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