习题5 5.8

#include <stdio.h>
int main()
{
    char n;
    scanf("%c" , &n);
    if( n>= 65 && n<= 90)
    {
        printf("是大写字母");
        return 0;
    }
    else if( n>=97 && n <= 122)
    {
        printf("是小写字母");
        return 0;
    }
    else if(n==32)
    {
       printf("是空格");
       return 0;
    }
    else
    {
        printf("是其它字符");
    }


}

当输入一个空格时运行结果如下:
这里写图片描述

### 关于《机器学习》周志华 第5章课后习题5.8 的答案解析 #### 习题描述 题目要求完成SOM(自组织映射)网络的相关实验。具体来说,需要理解并实现SOM算法,并通过给定的数据集验证其性能。 #### 解析与实现细节 SOM是一种无监督的学习方法,能够将高维输入空间中的样本投影到低维网格上的节点位置,从而达到降维的目的[^3]。为了完成此实验,需经历如下几个重要环节: - **数据准备** 需要准备好用于训练和测试的多组数据集合。这些数据可以来自实际应用场景或是人工合成的数据集。对于每种情况下的数据特征分布要有清晰的认识以便后续分析结果的有效性。 - **模型构建** 使用Python或MATLAB编写代码来定义SOM结构及其参数设置,比如网格大小、邻居函数形式以及迭代次数等超参的选择至关重要。下面给出一段简单的Python代码框架作为参考: ```python from minisom import MiniSom import numpy as np # 加载数据 data = ... # 初始化SOM som_shape = (10, 10) # 定义输出层格子形状 som = MiniSom(som_shape[0], som_shape[1], data.shape[1]) # 训练过程 som.train_random(data, num_iteration=100) # 映射数据至二维平面 mapped = som.win_map(data) ``` - **结果展示** 实验完成后应当绘制出最终形成的拓扑图,直观地显示出原始数据经过SOM处理后的聚类效果;同也可以计算量化误差(Quantization Error),即各点与其最近邻中心之间的平均距离,以此衡量模型拟合程度的好坏。 - **讨论总结** 对所得结论做出合理解释,探讨可能存在的局限性和改进方向。例如,在某些特定条件下,SOM的表现可能会受到初始权重配置的影响而变得不稳定。
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