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RSS订阅原创 2019年408数据结构大题代码实现
2019年408数据结构大题代码实现请设计一个空间复杂度为 O(1)且时间上尽可能高效的算法，重新排列 L 中的各结点，得到线性表 L (a1 ,a2 ,a3 ,...,an-2,an-1,an)。要求：（1）给出算法的基本设计思想。（2）根据设计思想，采用 C 或 C++语言描述算法，关键之处给出注释。（3）说明你所设计的算法的时间复杂度
2024-03-16 17:12:30
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原创 编程模拟多进程共享临界资源
要求系统由两部分组成：用户进程与管理进程；（2）管理进程要控制设计相应的临界区，并实现临界区的四大准则：空闲让进、忙则等待、有限等待、让权等待；（3）要求用户进程的申请是随机且循环的；（4）在消息队列中事先约定好进程写入的信息类型；（5）用户进程在临界区执行的时间要是随机的，且执行完毕后要向管理进程发出申请退出的信号；
2024-01-16 14:18:40
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原创 创建虚拟数据集，使得数据集不能线性可分，分别使用Hard Voting和Soft Voting来进行分类, 要求总结两者之间的区别。
创建虚拟数据集，使得数据集不能线性可分，分别使用Hard Voting和Soft Voting来进行分类, 要求总结两者之间的区别。
2024-01-16 14:13:52
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原创 下载或者导入拓展波士顿房价预测数据集，分别利用Bagging和Boosting实现房价预测回归模型，并对效果进行对比。
下载或者导入拓展波士顿房价预测数据集，分别利用Bagging和Boosting实现房价预测回归模型，并对效果进行对比。
2024-01-15 15:13:24
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原创 下载或者导入波士顿房价预测数据集，利用SVM实现房价预测回归模型，要求对采用不同的核函数效果进行对比。
下载或者导入波士顿房价预测数据集，利用SVM实现房价预测回归模型，要求对采用不同的核函数效果进行对比。
2024-01-14 19:47:07
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原创 创建虚拟数据集，使得数据集不能线性可分。分别利用使用多项式特征和SVM核函数(包括多项式核函数和高斯核函数)进行分类，并总结出针对线性不可分问题，基于多项式特征和基于核函数方法的不同。
创建虚拟数据集，使得数据集不能线性可分。分别利用使用多项式特征和SVM核函数(包括多项式核函数和高斯核函数)进行分类，并总结出针对线性不可分问题，基于多项式特征和基于核函数方法的不同。
2024-01-14 19:45:31
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原创 下载鸢尾花数据集，分别使用Hard Margin SVM和Soft Margin SVM来进行分类, 要求总结出参数C在SVM中的作用并能够绘制出决策边界。
下载鸢尾花数据集，分别使用Hard Margin SVM和Soft Margin SVM来进行分类, 要求总结出参数C在SVM中的作用并能够绘制出决策边界。
2024-01-14 19:43:52
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原创 下载或者导入鸢尾花数据集，任选两个类别并使用logistics回归正则化实现分类模型，比较不同正则化结果并绘制出该模型的分类结果，并保存模型。
下载或者导入鸢尾花数据集，任选两个类别并使用logistics回归正则化实现分类模型，比较不同正则化结果并绘制出该模型的分类结果，并保存模型。
2024-01-14 19:41:17
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原创 下载或者导入wave数据集，分别L1和L2使用线性回归正则化生成wave回归模型，比较不同正则化结果并绘制出该模型的预测结果，并保存模型。
下载或者导入wave数据集，分别L1和L2使用线性回归正则化生成wave回归模型，比较不同正则化结果并绘制出该模型的预测结果，并保存模型。
2024-01-14 19:39:28
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原创 下载或者导入波士顿房价预测数据集，使用决策树实现回归模型，验证决策树的超参数对模型的影响。
下载或者导入波士顿房价预测数据集，使用决策树实现回归模型，验证决策树的超参数对模型的影响。
2024-01-14 19:36:43
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原创 下载或者导入鸢尾花数据集，任选两个类别并使用logistics回归实现分类模型，并绘制出该模型的分类结果，并保存模型。
下载或者导入鸢尾花数据集，任选两个类别并使用logistics回归实现分类模型，并绘制出该模型的分类结果，并保存模型。
2024-01-14 19:25:18
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原创 下载或者导入wave数据集，分别使用线性回归中的正规方程和梯度下降法生成wave回归模型，分析两种求解方法结果，绘制出该模型的预测结果，并保存模型。
下载或者导入wave数据集，分别使用线性回归中的正规方程和梯度下降法生成wave回归模型，分析两种求解方法结果，绘制出该模型的预测结果，并保存模型。
2024-01-14 19:22:37
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原创 下载或者导入wave数据集，使用K近邻方法生成wave回归模型，并绘制出该模型的预测结果。
下载或者导入wave数据集，使用K近邻方法生成wave回归模型，并绘制出该模型的预测结果。
2024-01-14 19:17:00
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原创 下载或者导入鸢尾花数据集，使用K近邻方法实现鸢尾花分类模型，并绘制出该模型的分类结果。
下载或者导入鸢尾花数据集，使用K近邻方法实现鸢尾花分类模型，并绘制出该模型的分类结果。
2024-01-14 19:14:00
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原创 机器学习之决策树
决策树的基本思想、熵的概念、决策树的划分依据、信息增益法划分决策树、信息增益率、基尼指数、在决策树中如何预防过拟合、决策树的代码、API
2024-01-14 12:57:46
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原创 学习机器学习中常见的数据集及自定义数据集
在学习机器学习中，会用到不少的数据集，这里给出几个较为常见的数据集，以及他们的导入方式，以便于大家学习。包括鸢尾花数据集，波士顿房价数据集，乳腺癌数据集，自定义数据集等。
2024-01-13 09:30:38
590
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空空如也
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