【 分類 】- 演算法導論
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【 分類 】- 演算法
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第4章 決策樹演算法【分類】（五 決策樹sklearn總結和視覺化總結）
4.7 決策樹sklearn總結 參考文件： 中文連結 英文連結 API: 中文連結 英文連結 scikit-learn決策樹演算法類庫內部實現是使用了調優過的CART樹演算法，既可以做分類，又可以做迴歸。分類決策樹的類對應的是DecisionTreeClass
【學習筆記】演算法導論第2章：演算法基礎
//====================================== //Ch2_1_Basic_Sort_Algorthm //====================================== #include<iostream> #
【分類】KNN分類演算法之Python實現
KNN稱為K最近鄰。對於待分類資料，它先計算出與其最相近的K個的樣本，然後判斷這K個樣本中最多的類標籤，並將待分類資料標記為這個最多的類標籤。 python樣例程式碼： import numpy as np from sklearn.neighbors import KN
【 分類 】- 經典演算法探究
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【寒江雪】演算法導論——最長公共子串
最長公共子序列問題 C[i][j]表示字串x<1,2,3,…i>與字串y<1,2,3,…j>的最長公共子序列的長度 初始化 C[0][0]=0; 如果x[i]==y[j] 則c[i][j]=c[i-1][j-1]+1; 否則c[i][j
【讀書筆記】演算法導論（第三版）第一章
練習： 1.1-1 給出現實生活中需要排序的一個例子或者現實生活中需要計算凸殼的一個例子 排序：淘寶銷量排序，凸殼：淘寶綜合排序 注：凸殼是一個點集中最小點集，就像一碗盛著飯的碗，凸殼就是那個碗 1.1-2 除速度外，在真實環境中還可能使用
【實踐】演算法第三章上機實踐報告
1. 實踐題目 7-3 編輯距離問題 2. 問題描述 設A和B是2個字串。要用最少的字元操作將字串A轉換為字串B。這裡所說的字元操作包括 (1)刪除一個字元； (2)插入一個字元； (3)將一個字元改為另一個字元。 將字串A變換為字串B所用的最少字元運算元稱為字串A到 B的編輯距離，記為
【KMP】演算法，未改進C++
首先是部分入門解釋： 1：求next陣列 當我們假設 模式串patten 為 aaabc時， a a a b c 對應的 NEXT陣列為： -1 0 1 2 0。 Next 陣列的含義： 求nex
【作業】演算法第4章作業
1. 你對貪心演算法的理解： 我認為貪心演算法正如其名，在對問題求解時，每一步都只考慮到當前情況下的最好選擇，而非從整體上最優考慮。 2. 請說明汽車加油問題的貪心選擇性質： 由於需要加油的次數最少，需要汽車每加一次油就跑最遠的路，如果剩下的油量已經不足以到達下個站點再選擇加油。 3.&nb
【實踐】演算法第四章上機實踐報告
1. 實踐題目：卡了很久的”刪數問題“ 2. 問題描述： 給定n位正整數a，去掉其中任意k≤n 個數字後，剩下的數字按原次序排列組成一個新 的正整數。對於給定的n位正整數a和正整數 k，設計一個演算法找出剩下數字組成的新數最小的刪數方案。 要求輸出最小數。如：給定a = 178543，k = 4，則輸出
哈爾濱理工大學軟體與微電子學院第八屆程式設計競賽同步賽（高年級） J 小樂樂和25 【分類】
題目描述 小樂樂特別喜歡25這個數字，他想把所有的數字都變成25的倍數。 現在小樂樂得到一個數字，想問問你最少用幾次操作才可以把這個數字改造成25的倍數。 對於一次操作我們可以把相鄰的兩位做交換，比如123經過一次操作之後就可以變成213或者132。
大話資料結構【2】—演算法
經常聽他們吹牛逼，這個用了什麼什麼牛逼的演算法，起了一個牛哄哄的名字，反正挺嚇人人的，不知道為什麼，現在給新東西起名字是越來越“嚇人了”！ 其實演算法就是解決特定問題的求解步驟，在計算機中表現為指令的有限序列。沒有什麼嚇人的東西，只是它的思想很精妙，有些作者可能是為
【反思】演算法期中考試失敗
現在是2018年11月8日 下午6點06分。 一個小時前，我人生中的首次演算法考試以失敗收場了。 現在靜下心來反思一下整場考試的過程。 首先，是學校方面的問題： ①第一道題目格式出的有問題。 ②開場四十分鐘DEV自己炸了。 然後，我就是自己的問題： ①第一題現場
【作業】演算法第5章作業
1、對回溯演算法的理解 回溯演算法實際上一個類似列舉的搜尋嘗試過程，主要是在搜尋嘗試過程中尋找問題的解，當發現已不滿足求解條件時，就“回溯”返回，嘗試別的路徑。回溯法是一種選優搜尋法，按選優條件向前搜尋，以達到目標。但當探索到某一步時，發現原先選擇並不優或達不到目標，就退回一步重新選擇，這種走不通就退回再走
【作業】演算法第三章作業
（1）你對動態規劃演算法的理解 動態規劃演算法通常用於求解具有某種最優性質的問題。在這類問題中，可能會有許多可行解。每一個解都對應於一個值，我們希望找到具有最優值的解。動態規劃演算法與分治法類似，其基本思想也是將待求解問題分解成若干個子問題，先求解子問題，然後從這些子問題的解得到原問題的解。與分治法不同的是
【數學思維】【分類】codeforces102028B Ultraman vs. Aodzilla and Bodzilla
B. Ultraman vs. Aodzilla and Bodzilla time limit per test2.0 s memory limit per test1024 MB inputstandard input outputstandard output Six months a
【 分類 】- C#
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