第十四周 项目1二维数组

#include <iostream>
using namespace std;
int main()
{
    int i,j;
    int a[5][4]={{0,1},{4,5},{8,9},{12,13},{16,17}};
    cout<<"请输入10个整数:"<<endl;
    for(i=0;i<=4;i++)
    {
        for(j=2;j<=3;j++)
        cin>>a[i][j];
    }
    cout<<"数组中的值为:"<<endl;
   for(i=0;i<=4;i++)
   {
        for(j=0;j<=3;j++)
    {
        cout<<a[i][j]<<"     ";
    }
cout<<endl;
   }
   cout<<"现在将所有元素乘以3倍。。。完成!"<<endl;
   cout<<"行序有限输出:"<<endl;
   for(i=0;i<=4;i++)
   {
       for(j=0;j<=3;j++)
       {
            cout<<a[i][j]*3<<"    ";
       }
      cout<<endl;
   }
   cout<<"排序优先输出:"<<endl;
   for(j=0;j<=3;j++)
   {
        for(i=0;i<=3;i++)
        {
             cout<<a[i][j]*3<<"    ";
        }
   cout<<endl;
   }
   cout<<"倒着输出:"<<endl;
   for(i=4;i>=0;i--)
   {
       for(j=3;j>=0;j--)
       {
           cout<<a[i][j]<<"     ";
       }
       cout<<endl;
   }
   cout<<"数组中的偶数:"<<endl;
   for(i=0;i<=4;i++)
   {
       for(j=0;j<=3;j++)
       {
           if(a[i][j]%2==0)
           cout<<"a["<<i<<"]"<<"["<<j<<"]="<<a[i][j]<<endl;
       }
   }
   cout<<"行列下标为3的倍数的元素:"<<endl;
    for(i=0;i<=4;i++)
   {
       for(j=0;j<=3;j++)
       {
           if((i+j)%3==0)
            cout<<"a["<<i<<"]"<<"["<<j<<"]="<<a[i][j]<<endl;
       }
   }
   return 0;
}


根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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