MARK on 2022.1.3：由于本人觉得“组合数学杂题选做”这篇博客太累赘了，故将其删除并将其中所有题解都单独开一篇博客写入。 首先列出式子： \[ans=k![x^k]\prod\limits_{i=1}^n(\sum\limits_{j}(a_i+j)·\dfrac{1}{j!}·x^j) \]考虑把括号里的东西拆开 \[\begin{aligned} &\sum\limits
文章目录 多元线性回归算法预测房价一、多元线性回归说明二、EXCEL进行多元线性回归三、Sklearn库多元线性回归四、总结五、参考资料 多元线性回归算法预测房价 一、多元线性回归说明 在回归分析中，如果有两个或两个以上的自变量，就称为多元回归。事实上，一种现象常常是与
/*默认header和NULL*/ /*默认数据输入是次数从高到底排序*/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> struct node { int coef; int exp; struct node* next; }; typedef struct node* term; typedef struct node* poly; void insert(int c, int e, term p) { term temp =
1、使用方法 import com.gfkd.yfaps.util.CurveFittingUtil; public class testCurveFittingUtil { //用来生成数据 static double y(double x) { return 5+4*x+3*x*x+2*x*x*x;//代表公式：y=5+4*x+3*(x^2)+2*(x^3) }
3 Lasso 3.1 Lasso与多重共线性 3.2 Lasso的核心作用：特征选择 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import Ridge, LinearRegression, Lasso from sklearn.model_selection import train_test_split as TTS from sklear
一元多项式的建立及其运算 一元多项式的数据结构输入一元多项式的函数输出保存在单链表中的一元多项式运算一元多项式并输出结果main函数中的内容 一元多项式的数据结构 #ifndef __POLYNOMIAL_H__ #define __POLYNOMIAL_H__ #include <bits/stdc++.h> using namespace st
标准解答： 1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 4 typedef struct PolyNode *Polynomial; 5 struct PolyNode { 6 int coef; 7 int expon; 8 Polynomial Next; 9 }; 10 void Attach(int c, int e, Polynomial *pRear) 11 { 12 P
CF1392H - ZS Shuffles Cards 题目大意 给定\(n\)张卡和\(m\)个终止符，初始时随机打乱成排列，每次操作选出最前面的卡\(x\)拿走 1.如果\(x\)不是终止符，将\(x\)放入集合 2.如果\(x\)是终止符，那么重新打乱\(n+m\)张卡 求期望多少步\(S\)变成全集 分析 令\(dp_i\)表示当前手上有\(i\)
一、实验题目：一元多项式求和。 把任意给定的两个一元多项式P(x) ,Q(x) 输入计算机，计算它们的和并输出计算结果。 二、设计分析： 根据伪代码改写即可，注意记下p，q两个指针头结点的位置，可以创建一个新的链表来代替p、q指针的合并，这样可以不用再删除结点
多项式加法与乘法 #include <iostream> #include <cmath> using namespace std; const int FLAG = -pow(2,31); //输入结束标志 #define MAX 10000 //数组容量 #define OK 1 #define MALLOCFAILED 0 #define ERROR 0 typedef int Status; //数据项类型 typedef struct {
这题直接贴推公式图，多重集合的 n n n排列组合数的定理证明需自行了解 问题一般问得很明确，每个元素可以重复出现，但是每个又有特殊的限制，然而总量是固定的
二分类模型做了3个实现 1. tensorflow lower API 实现逻辑回归二分类2. tensorflow senior API 实现二分类(sigmod函数由API内部默认实现)3. sklearn 的逻辑回归包用于比较输出 需要注意的是 tensorflow 中对于函数输出 nan 与 inf 的处理由于数据生成时值域较大[-35, 85], 在线性
将Logistic回归和线性支持向量机应用到forge数据集上， import numpy as np import pandas as pd import mglearn import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LogisticRegression from sklearn
matlab计算网格人为干扰度方法 以土地利用类型数据为底图，利用ARCGIS创建渔网工具创建渔网，以每一个网格为评价单元，计算人为干扰度。并把人为干扰度赋值给各网格。 具体步骤详见：刘富强,吴涛,蒋国俊, 等.海岸线与海岸景观格局对人为干扰度的动态响应——以营口市南部海岸为例[J]
数据结构课内实验 实验一： 1、实验名称：一元多项式表示与实现 要求： （1） 一元多项式的ADT定义； （2） 存储结构描述； （3） 一元多项式的操作实现(最低实现) ——初始化； ——一元多项式的输入，输出； ——一元多项式加减法； （4） 实验报告要提交实现的主要代码； 2、实验名称：表达式求值 要求： （1） 实验中
题意：给定字符串 \(\overline{s_1s_2\dots s_n}\)，仅包含 < 和 > 两种字符，计算 使得 \(p_i < p_{i + 1}\) 当且仅当 \(s_i\) 为 \(<\) 的排列 \(p_1, p_2, \dots, p_{n + 1}\) 的数量对 \(998244353\) 取模的结果。 我魔改了 [HEOI2013]SAO 的dp计数题居然直接撞原题，且原题还加强
This time, you are supposed to find A×B where A and B are two polynomials. Input Specification: Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, and each line contains the information of a polynomial: K N1 aN1 N
思路 第一步，画出现有数据的散点图，大致了解其分布规律 第二步，利用现有数据拟合出曲线，求解拟合曲线的参数 第三步，利用拟合曲线对未来预测 下面严格按照这散布走模式进行 第一步 散点图 按照时间序列将确诊病人数在坐标轴上描出散点，同时添加坐标的标签，顺便更改横坐标的刻度标签，
参考7-2 一元多项式的乘法与加法运算 (20分) 这道题半写半看ppt写出来的，这个链表真的有些难写； 抄完ppt后还是掉了后面两个测试点，然后找个了个老哥的答案对了一下； 问题是乘法的系数相加为零的情况 和 输出p点为NULL情况： if(rear->next->coef+coef){ rear->next->coef +=
1 from sklearn.model_selection import train_test_split 2 from sklearn.datasets import load_diabetes 3 X,y=load_diabetes().data,load_diabetes().target 4 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=8) 5 6 from sklearn.linear_model
目录 一、题意理解 二、求解思路 更新、更全的《数据结构与算法》的更新网站，更有python、go、人工智能教学等着你：<https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11407287.html 一、题意理解 给定两棵树T1和T2。如果T1可以通过若干次左右孩子互换就变成T2，则我们称两棵树是“同构的
设计函数求一元多项式的导数。（注：x n （n为整数）的一阶导数为nx n−1 。） 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过 1000 的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格
题目 题意简单，两个多项式相乘。 每一个多项式K是项数，接着是K个指数，常数。 This time, you are supposed to find A×B where A and B are two polynomials. Input Specification: Each input file contains one test case. Each case occupies 2 lines, and each line c
水法测试 第一题：小 M 培养了 n 个菌落。其中每个菌落有质量和颜色两种属性，颜色只可能为紫色或 红色。小 M 想把所有的菌落合并成一个菌落。 因为合并的过程非常费劲，小 M 每天只能进行一次合并，整个过程需要进行 n-1 天。 一次合并会将两个菌落变成一个菌落。如果原来两
1.多元线性回归 states <- as.data.frame(state.x77[,c("Murder", "Population","Illiteracy", "Income", "Frost")]) fit <- lm(Murder ~ Population + Illiteracy + Income + Frost, data=states) summary(fit) coef(f
