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- 问题描述 任何一个正整数都可以用2进制表示,例如:137的2进制表示为10001001。 将这种2进制表示写成2的次幂的和的形式,令次幂高的排在前面,可得到如下表达式:137=2^7 2^3 2^0 现在约定幂次用括号来表示,即a^b表示为a(b) 此时,137可表示为:2(7) 2(... 问题描述 任何一个正整数都可以用2进制表示,例如:137的2进制表示为10001001。 将这种2进制表示写成2的次幂的和的形式,令次幂高的排在前面,可得到如下表达式:137=2^7 2^3 2^0 现在约定幂次用括号来表示,即a^b表示为a(b) 此时,137可表示为:2(7) 2(...
- 问题描述 编写一个程序,输入3个整数,然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式:输入只有一行,即三个整数,中间用空格隔开。 输出格式:输出只有一行,即排序后的结果。 输入输出样例 样例输入 9 2 30 样例输出 30 9 2 import java.util.Scanner; public class Main { pu... 问题描述 编写一个程序,输入3个整数,然后程序将对这三个整数按照从大到小进行排列。 输入格式:输入只有一行,即三个整数,中间用空格隔开。 输出格式:输出只有一行,即排序后的结果。 输入输出样例 样例输入 9 2 30 样例输出 30 9 2 import java.util.Scanner; public class Main { pu...
- 问题描述 输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。 接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。 接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。 输出格式 m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後... 问题描述 输入两个矩阵,分别是m*s,s*n大小。输出两个矩阵相乘的结果。 输入格式 第一行,空格隔开的三个正整数m,s,n(均不超过200)。 接下来m行,每行s个空格隔开的整数,表示矩阵A(i,j)。 接下来s行,每行n个空格隔开的整数,表示矩阵B(i,j)。 输出格式 m行,每行n个空格隔开的整数,输出相乘後...
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- 问题描述 编写一个程序,输入一个字符串(长度不超过20),然后把这个字符串内的每一个字符进行大小写变换,即将大写字母变成小写,小写字母变成大写,然后把这个新的字符串输出。 输入格式:输入一个字符串,而且这个字符串当中只包含英文字母,不包含其他类型的字符,也没有空格。 输出格式:输出经过转换后的字符串。 输入输出... 问题描述 编写一个程序,输入一个字符串(长度不超过20),然后把这个字符串内的每一个字符进行大小写变换,即将大写字母变成小写,小写字母变成大写,然后把这个新的字符串输出。 输入格式:输入一个字符串,而且这个字符串当中只包含英文字母,不包含其他类型的字符,也没有空格。 输出格式:输出经过转换后的字符串。 输入输出...
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- 数组维度 数据维度:特征数量 特征选择和主成分分析使用: 特征选择 特征较少时使用主成分分析 特征有上百个 1、特征选择 主要方法: Filter 过滤式 (方差variance) Embedded 嵌入式(正则化,决策时) Wrapper 包裹式 神经网络 代码示例 from sklearn.feature_selection import Varianc... 数组维度 数据维度:特征数量 特征选择和主成分分析使用: 特征选择 特征较少时使用主成分分析 特征有上百个 1、特征选择 主要方法: Filter 过滤式 (方差variance) Embedded 嵌入式(正则化,决策时) Wrapper 包裹式 神经网络 代码示例 from sklearn.feature_selection import Varianc...
- 特征预处理 通过特定的统计方法(数学方法)将数据转换成算法要求的数据 数值型数据: -标准缩放 - 归一化 - 标准化 - 缺失值 类别行数据: - one-hot编码 时间型数据: - 时间的切分 123456789 1、归一化 将原始数据映射到一个区间[0,1] 特征同等重要:归一化处理 目的:使得某一个特征对最终结果不对造成更大的影响 缺点:对于异常点处理... 特征预处理 通过特定的统计方法(数学方法)将数据转换成算法要求的数据 数值型数据: -标准缩放 - 归一化 - 标准化 - 缺失值 类别行数据: - one-hot编码 时间型数据: - 时间的切分 123456789 1、归一化 将原始数据映射到一个区间[0,1] 特征同等重要:归一化处理 目的:使得某一个特征对最终结果不对造成更大的影响 缺点:对于异常点处理...
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