循环和调教判断的应用

两段代码分别展示了如何用Java计算1到100内的奇数之和以及模拟一种每天固定存钱,每满5天扣除6元,直到余额在100到102之间的过程。第一段代码利用for循环和模运算找到奇数并累加;第二段代码中,除了存钱逻辑,还包含了break语句用于在满足特定条件时结束循环。

求1~100内的奇数和

package com.alibaba.demo03;

public class Jishuhe {
    public static void main(String[] args) {
        int sum = 0;
        for(int i = 1;i<=100;i++){
            if(i%2!=0){
                System.out.println(i);
                sum+=i;
            }
        }
        System.out.println(sum);
    }
}

攒钱 break的应用

package com.alibaba.demo03;

public class cunqian {
    public static void main(String[] args) {
        float sum = 0;
        for(int i = 1;i<=1000;i++){
            sum+=2.5;
            if(i%5==0){
                sum-=6;
            }
            if(sum>=100&&sum<102){
                System.out.println("需要"+i+"天");
                break;
            }
        }
    }
}

AI应用开发并不等同于训练或调优AI模型。尽管模型训练调优是AI开发过程中的关键环节,但它们仅构成整个开发流程的一部分。AI应用开发涵盖从问题定义到模型部署的广泛活动,包括数据预处理、特征工程、模型选择与训练、性能评估以及最终的系统集成[^1]。 在实际操作中,开发AI应用通常涉及以下几个步骤: 1. **需求分析与问题定义**:明确要解决的问题类型(如分类、回归、聚类等),并确定评估模型性能的标准。 2. **数据收集与预处理**:获取相关数据,并进行清洗、归一化、缺失值处理等,以确保数据质量适合模型训练。 3. **特征工程**:提取有助于提高模型性能的相关特征,可能涉及特征选择、降维等技术。 4. **模型训练与调优**:选择合适的算法,使用训练数据来学习模型参数,并通过验证集调整超参数以优化模型表现[^1]。 5. **模型评估与测试**:利用独立的测试集来评估模型的泛化能力,确保其在未见数据上的有效性。 6. **部署与监控**:将训练好的模型集成到实际的应用程序中,并持续监控其运行状态,必要时进行更新维护。 因此,虽然训练调优AI模型是AI应用开发的核心组成部分,但完整的开发流程远不止于此,它需要综合考虑软件工程、用户体验设计等多个方面,以创建能够有效解决特定问题的人工智能解决方案。 ### 示例代码:简单的机器学习流水线 下面是一个使用Pythonscikit-learn库创建的基本机器学习流水线示例,展示了如何将数据预处理与模型训练结合起来: ```python from sklearn.datasets import make_classification from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn.pipeline import make_pipeline from sklearn.metrics import classification_report # 生成一个二分类的数据集 X, y = make_classification(n_samples=1000, n_features=20, random_state=42) # 划分训练集测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) # 创建一个包含标准化逻辑回归的流水线 pipeline = make_pipeline( StandardScaler(), # 数据标准化 LogisticRegression() # 使用逻辑回归作为分类器 ) # 训练模型 pipeline.fit(X_train, y_train) # 预测并评估模型 y_pred = pipeline.predict(X_test) print(classification_report(y_test, y_pred)) ``` 这段代码演示了如何构建一个简单的机器学习流水线,其中包括了数据标准化步骤一个逻辑回归分类器。通过这种方式,可以简化模型的训练预测过程,同时也便于进行交叉验证参数调优。
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