计蒜客025-两数之和

给定一个数组,找到两个数,使得他们的和为一个给定的数值target。

函数twoSum返回两个数字index1,index2,

其中:number[index1] + number[index2]==target;

注意:index1必须小于index2且不能为0假设每一组输入只有唯一的一组解。

格式:第一行输入一个数n,接下来的两行分别输入数组number[n]和target,返回index1和index2.

例如:

Input:

numbers={2, 7, 11, 15},

target=9

Output:

index1=1, index2=2

提示:vector twoSum(vector &number, int target)

样例输入

3
5 75 25
100

样例输出

2 3
import java.util.Scanner;


public class Main {

	public static void main(String[] args) {
		// TODO Auto-generated method stub
		Scanner in = new Scanner(System.in);
		
		int n = in.nextInt();
		int i,j;
		int[] numbers = new int[1000];
		for(i=0;i<n;i++)
			numbers[i]=in.nextInt();
		int target = in.nextInt();
		
		for(i=0;i<n;i++)
			for(j=i+1;j<n;j++){
				if((numbers[i]+numbers[j])==target)
				{System.out.println((i+1)+" "+(j+1));}
			}
	}

}



1. 实验标:线性回归模型在广 告投放中的应用 2. 实验目的 通过本次实验,学生将掌握线性回归模型的基本原理及其在实际问中的应 用,尤其是如何利用线性回归模型分析广告投放与用户获取之间的关系,并 通过模型优化广告预算分配,以达到最大化用户获取量的目标。 同时,学生将熟悉数据生成、模型训练、评估、预测及可视化等数据分析流 程,进一步提升数据分析与数据挖掘的实践能力。 3. 实验要求 1. 理解线性回归模型原理:学生需深入理解线性回归模型的数学原理,包 括模型的假设、参数估方法(如最小二乘法)、模型评估指标(如 MSE、R²)等,能够清晰阐述其在数据分析中的作用和意义。 2. 掌握数据生成与预处理:学生需熟悉代码中模拟广告投放与用户获取数 据的生成逻辑,理解如何通过随机生成数据来模拟现实场景中的广告投 放效果。同时,掌握数据预处理的基本方法,如数据清洗、特征选择、 数据标准化等(虽然本代码中未涉及标准化,但学生应了解其重要 性)。 3. 完成模型训练与评估:学生需按照代码要求,使用statsmodels 库训练 线性回归模型,并通过MSE、R²等指标对模型进行评估,分析模型的拟 合效果和预测能力。能够根据模型摘要输出,解释各特征(广告渠道) 对目标变量(用户数)的影响程度及其显著性。 4. 实现预测与最优组合寻找:学生需利用训练好的模型,根据给定的广告 投入预算,预测相应的用户获取量,并通过代码实现寻找最优广告组合 的功能,以确定在有限预算下如何分配广告预算能够获得最多的用户。 学生需理解该过程的逻辑和意义,并能够解释结果的合理性。 5. 进行敏感性分析:学生需对模型进行敏感性分析,评估用户获取量对单 个广告渠道预算变化的敏感程度,通过可视化结果展示分析过程和结 论,能够根据分析结果为广告投放策略调整提供依据。 6. 撰写实验报告:学生需撰写详细的实验报告,内容包括实验目的、实验 步骤、代码实现、实验结果分析、实验心得等。报告要求条理清晰、逻 辑严谨、语言简洁,能够准确反映实验过程和结果,同时结合实验体会 对线性回归模型的应用和局限性进行讨论。 4. 实验步骤 1. 数据生成:运行代码中的generate_ad_data 函数,生成模拟的广告投放 与用户获取数据,观察数据的结构和分布情况,理解各广告渠道与用户 数之间的关系。 2. 模型训练与评估: 使用 train_linear_regression_model 函数对生成的数据进行线性回归 模型训练,记录模型的MSE、R²等评估指标,分析模型的拟合效 果。 查看模型摘要,提取各特征的系数、P值等信息,理解各广告渠道对 用户获取量的影响及其显著性平。 通过 visualize_feature_importance 函数可视化特征重要性,以直观展 示各广告渠道在模型中的作用大小。 利用 visualize_prediction_vs_actual 函数绘制预测值与实际值对比图 以及残差图,进一步评估模型的预测能力和偏差情况。 3. 预测与最优组合寻找: 根据给定的广告投入预算,使用 predict_users 函数预测相应的用户 获取量,并分析不同预算分配方案下的预测结果。 调用 find_optimal_combination 函数,在给定总预算的约束下,寻找 最优的广告组合,记录最优组合的预算分配方案及对应的预测最大 用户数,并分析结果的合理性。 4. 敏感性分析: 选择感兴趣的广告渠道(如“电视”、“社交媒体”等),使用 evaluate_budget_sensitivity 函数进行敏感性分析,观察用户获取量 随该渠道预算变化的敏感程度。 根据敏感性分析结果,绘制可视化图表,分析不同预算变化百分比 下用户获取量的变化趋势,为广告投放策略的调整提供依据。 5. 实验报告撰写:根据实验过程和结果,撰写实验报告,总结实验收获和 体会,同时对实验过程中遇到的问及解决方案进行详细说明。 5. 数据说明 1. 数据来源: 本次实验的数据是通过代码中的 generate_ad_data 函数模拟生成 的。该函数基于随机数生成器模拟了广告投放与用户获取之间的关 系,旨在模拟现实世界中广告投放的效果。 数据生成逻辑:假设广告渠道包括“电视”、“广播”、“报纸”、“社交媒 体”、“电子邮件”和“广告牌”,每种渠道的广告投入金额随机生成, 范围在1000到10000之间。用户获取量则基于广告投入金额和各渠 道的权重(系数)算得出,同时加入了随机噪声以模拟现实中的 不确定性。 2. 数据结构: 数据以Pandas DataFrame的形式存储,包含以下列: 广告渠道列:每列代表一种广告渠道,列名为渠道名称(如“电 视”、“广播”等),列中的值为该渠道的广告投入金额。 用户数列:目标变量列,列名为“用户数”,表示通过广告投放获 取的用户数量。 电视 广播 报纸 社交媒 体 电子邮 件 广告 牌 用户 数 5000 2000 1500 3000 1000 2500 1200 4000 1800 1200 2800 800 2000 1100 ... ... ... ... ... ... ... 数据示例: 表格 复制 3. 数据特点: 模拟性:数据是通过模拟生成的,因此可能存在一定的随机性,但 能够较好地反映广告投放与用户获取之间的关系。 线性关系:用户获取量与广告投入金额之间存在线性关系,但受到 随机噪声的影响,可能存在一定的偏差。 多特征:数据包含多种广告渠道,每种渠道的广告投入金额都是一 个特征,这为多变量线性回归模型的训练提供了基础。 6. 实验报告内容 1. 实验目的:简述本次实验的目标和意义。 2. 实验步骤:详细描述实验的具体步骤,包括数据生成、模型训练、评 估、预测、最优组合寻找及敏感性分析等过程,每一步骤需说明操作方 法、代码实现及运行结果。 3. 实验结果分析: 对模型的评估指标(MSE、R²)进行分析,说明模型的拟合效果和 预测能力。 结合模型摘要中的系数、P值等信息,分析各广告渠道对用户获取量 的影响及其显著性平。 解释特征重要性可视化结果,阐述各广告渠道在模型中的作用大小 及其对用户获取量的贡献。 通过预测值与实际值对比图及残差图,分析模型的预测偏差情况及 可能存在的问。 对最优广告组合的预算分配方案及预测最大用户数进行详细说明, 分析该方案的合理性及实际应用价值。 根据敏感性分析结果,讨论用户获取量对不同广告渠道预算变化的 敏感程度,为广告投放策略调整提出建议。 4. 实验心得:总结本次实验的收获和体会,包括对线性回归模型的理解、 数据分析流程的掌握、实验过程中遇到的问及解决方案等,同时对线 性回归模型在广告投放领域的应用和局限性进行讨论。 5. 代码附录:附上完整的实验代码,代码需添加详细的注释,以便他人理 解和复现实验过程。 7. 评分标准 1. 实验步骤完整性(30分):实验步骤描述清晰、详细,涵盖数据生成、 模型训练、评估、预测、最优组合寻找及敏感性分析等所有环节,每一 步骤均有明确的操作方法、代码实现及运行结果。 2. 实验结果准确性(30分):模型评估指标算正确,特征重要性分析合 理,预测结果准确,最优广告组合及敏感性分析结果符合逻辑且具有实 际应用价值。 3. 实验报告质量(30分):实验报告内容完整、条理清晰、逻辑严谨、语 言简洁,能够准确反映实验过程和结果,对实验结果的分析深入透彻, 实验心得具有启发性,代码附录完整且注释详细。 4. 创新性与拓展性(10分):在完成基本实验要求的基础上,学生能够对 实验进行拓展或创新,如尝试不同的模型优化方法、对其他广告渠道进 行敏感性分析、结合实际情况对广告投放策略提出更具创新性的建议 等。给出代码
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