C++学习日记

本文档记录了作者初次接触一维数组与多维数组的学习经历,着重介绍了学习过程中遇到的挑战及初步理解。文章包含了一段C++代码示例,用于演示一维数组的输入与展示。

1611-3  李旗伟  2016年10月9日  【连续9天总结】

标题:一维数组与多维数组

关键词:数组

内容

A.概括

(a)一维数组50%

(b)多维数组30%

B.具体内容

  基于之前的学习,今天进入了第四章数组的学习,突然进入了一个新世界,很不适应,所以学习结果可想而知,不是很好,甚至可以说基本没学会啥,只是对一维数组和多维数组有了最基本的认识。

C.明日计划

接着学习数组

#include<iostream.h>
void main()
{
    int a[10],i;
    cout<<"请输入数据:\n";
    for(i=0;i<10;i++)cin>>a[i];    //A
    cout<<"输入的数据为:\n";
    for(i=0;i<10;i++){
       cout<<a[i]<<'\t';
       if((i+1)%5= =0)cout<<'\n'; //B
    }
    cout<<'\n';
}


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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