1.穷举 也称为
“
枚举法
”,
即将可能出现的每一种情况一一测试
,
判断就是否满足条件
,
一般采用循 环来实现。 例
1
、用穷举法输出所有的水仙花数
(
即这样的三位正整数
:
其每位数位上的数字的立方与 与该数相等
,
比如
:1*1*1+5*5*5+3*3*3=153)
。 [
法一
] m
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2024-02-23 07:24:50
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目录有穷性确定性可行性输入输出算法优劣正确性可读性健壮性时间复杂度空间复杂度算法设计算法分析算法描述自然语言流程图流程图符号流程图结构N-S流程图伪代码结构化程序设计算法是解决一个问题，完整的步骤描述，是解决问题的策略、规则、方法，是求解特定问题的一组有限的操作序列（算法用来解决问题）程序应该包括对数据的描述和对数据的操作。数据的描述就是在程序中要指定数据结构，即数据的类型和数据的组织形式。对数据
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2024-07-29 22:18:02
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机器学习问题汇总线性与非线性机器学习里面模型的线性与非线性说的是模型结果与参数之间的关系，模型结果与参数是非线性关系即为非线性模型。非线性模型又存在变量变换成线性问题和变换不成线性问题(本质非线性)两种。 参考《概率论与数理统计》浙大第四版p257LR(Logistic Regression)逻辑回归LR回归是一个线性的二分类模型，主要是计算在某个样本特征下事件发生的概率。LR的最终值是根据一个
关键字：冒泡排序、选择排序、插入排序、标准库函数qsort摘要：嵌入式系统中尤其涉及数据采集的，需要对数据进行简单处理后再进行业务功能，考虑到硬件的资源限制，对于数据排序，一般都只是应用这四种简单的排序算法。本文讲解不同算法进行从小到大的升序排列的过程。1、冒泡排序冒泡排序（bubble sort）是一种C语言入门级的简单排序算法，重复地走访过要排序的元素列，依次比较两个相邻的元素，如果顺序错误进
作者：牧小熊，华中农业大学，Data
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2022-11-28 12:13:22
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# 机器学习中的数值型和类别型数据
在机器学习中，数据是模型训练和预测的关键要素。根据数据的不同类型，我们通常将其分为数值型和类别型数据。本篇文章将深入探讨这两种数据类型的定义、区别、处理方法及其在机器学习中的应用，同时会穿插具体的代码示例，帮助读者更好地理解。
## 一、数值型数据
数值型数据是指那些可以用数字来表示的数据，通常可以进行数学运算。这类数据可以进一步分为以下两种：
1. *
预测
一、机器学习1.人工智能与机器学习之间的关系机器学习是实现人工智能的一种技术手段2.算法模型概念：特殊对象。该对象内部封装了某种还没有求出解的方程！作用：算法模型对象内部封装的方程的解就是算法模型预测或则分类的结果
预测：天气预报分类：将一个未知分类的事务归属到某一种已知的分类中。3.样本数据样本数据和算法模型之间的关系是什么？
模型的训练：需要将
非数值型数据FORTRAN五种数据类型中，有两种非数值型数据：逻辑型、字符型。要运用这两种数据，同样要掌握它们的变量说明、常数书写格式、表达式、赋值语句、编辑符、输入输出格式。掌握这两种类型，能实现信息管理方面的强大功能，在处理办公室报表、文件、文本、文本编辑时有足够手段。并使数值型计算也变得更为丰富。4.2.1逻辑型数据逻辑型数据与数值型数据有本质的不同。它的值不是具体的数，而是对某个论点作出的
利用数据集对机器学习或深度学习模型进行训练前要对数据进行预处理，除了数据清洗（如处理数据缺失、数据异常等问题），还有一类数据预处理的方法经常用到，即数据的归一化、标准化和正则化等。作者在浏览了大量网上资料发现，很多人对这些概念不是很清楚，甚至有些机器学习和人工智能领域的培训老师也对这几个概念有些模糊。本文将详细介绍标题中所举的几个概念的意思，希望对大家的学习有所帮助！（1）归一化归一化是数据sca
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2024-01-12 02:32:46
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http://www.aboutyun.com/forum.php?mod=viewthread&tid=21514Spark【python】开发者—Spark与Twitter数据的机器学习实践问题导读：1. Spark MLlib 在应用架构中是什么位置？2. Spark MLlib 中算法怎么分类的？3. 监督和非监督式学习的异同点？4. 机器学习的工作流和数据流是如何工作...
原创
2022-01-17 14:05:38
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吴恩达教授的机器学习课程的第四周相关内容：1、神经网络：表述(Neural Networks: Representation)1.1、非线性假设（ Non-linear Hypotheses ）我们之前学的，无论是线性回归还是逻辑回归都有这样一个缺点，即： 当特征太多时，计算的负荷会非常大。 之前我们已经看到过，使用非线性的多项式项， 能够帮助我们建立更好的分类模型。假 设我们有非常多的特征，例如
数字电路根据逻辑功能的不同特点，可以分成两大类，一类叫组合逻辑电路(简称组合电路)，另一类叫做时序逻辑电路(简称时序电路)。1．组合逻辑概念组合逻辑电路在逻辑功能上的特点是任意时刻的输出仅仅取决于该时刻的输入，与电路原来的状态无关，不涉及对信号跳变沿的处理，无存储电路，也没有反馈电路。通常可以通过真值表的形式表达出来。2．组合逻辑的Verilog HDL 描述根据组合逻辑的电路行为，可以得到两种常
Python变量以及基本数据类型变量变量是什么？什么可以是变量呢？如何python中定义一个变量呢？变量的定义规范书写规范常量注释 变量变量是什么？“变量”分开看，“变”就是变化，“量”就是状态，变量合在一起的意思就是变化的状态。什么可以是变量呢？数学中：变量是表示数字的符号，通常是求解的未知数。
例如：
x+2=8，得解x=6
科学中：科学中的变量并不是指变化的状态，而是指“还没有确定的
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2023-12-06 18:18:32
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# 机器学习非回归数值预测初探
在机器学习中，数值预测是一个重要的任务，它帮助我们在面对大量数据时，预测和解决未来的不确定性。与回归任务常常相联系的，是我们所称的非回归数值预测。今天，我们将探讨机器学习中的非回归数值预测，并提供一些代码示例和可视化工具来帮助理解。
## 什么是非回归数值预测？
非回归数值预测主要涉及对数据进行分类或排序，而非直接预测数值。在这种情况下，我们可以使用一些机器学
原创
2024-10-05 05:55:07
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一、数制转换的原理 数制转换的基本原理是：将一个指定进制的数，从高位到低位，一位一位取出，并计算出每 位的十进制值，然后乘以其数基的特定幂指数，得出这一位数的十进制值，将所有各位的十 进制值相加得出这个数的十进制值，然后再将该十进制数转换为指定数制的数，此过程可以 采用求余法进行，用这个十进制数作为被除数，用指定的数基作除数，连续求余，得出的余 数依由个位到十位等的顺序组成新数，即得
树的长处有一个就是在不需预处理的前提下处理很多的类型。就是不需要常规化，标准化数据的特征。区分regression tree跟model tree.1.Regression Tree数值树的建立的基本原理跟类型树的建立过程是相同的。在拆分方式上，数值型的有其方法。数值型的拆分标准是standard deviation reduction(SDR)。定义如下：
原创
2016-11-16 15:34:56
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# 从文本到数值：机器学习中的文本处理
在机器学习中，文本处理是一个不可或缺的环节。当我们处理自然语言数据（如评论、新闻文章等）时，往往需要将这些文本转换为模型可以理解的数值形式。这篇文章将指导您如何实现这个过程，帮助您充分理解文本转换的步骤和方法。
## 整体流程
下面是整个过程的一个简单流程，包含主要步骤和说明：
| 步骤 | 描述
在分析数据之前，我们需要剔除异常值的影响，也就是在某个分组情况下，标准差过大（标准差越大，证明情况越不稳定），如果标准差比较小，就算是最小值和最大值差的比较大，我也认为他是一个比较平稳的波动。Step 6：Reduce Std.assure data stability# 按 Category 列分组并计算每个分组的标准差
grouped_data = df_replen.groupby(['mo
数据的预处理总共可以大致分为6步。导入需要的库这两个是我们每次都需要导入的库N
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2022-05-26 12:37:13
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“无意中发现了一个巨牛的人工智
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2022-09-27 09:25:32
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