密码复杂度要求： 大写字母、小写字母、数字、特殊字符，四项中至少包含三项。...java.util.List; /** * @Author TeacherFu * @Version 1.0 */ public class PasswordTest { /** * 1.全部包含...public void complexTest(){ List list = Arrays.asList(new String[]{ //全包含...System.out.println(Arrays.toString(matches3.toArray())); } /** * 复杂度要求： * 大写、小写、数字、特殊字符，需要包含其中至少三项...[a-z\\W_]+$)"; //错误的模式，测试结果不正确（此模式匹配的是：大写、小写、数字、特殊字符等四项必须全部包含） String regex2 = "^(?!
主要内容 本文主要的内容包含机器学习中的几个常见问题，模型选择和泛化能力： 模型评估选择 训练误差和测试误差 过拟合问题 正则化 交叉验证 泛化能力 泛化误差 泛化误差上界 模型评估和选择...经验风险最小化 L(w)=\frac{1}{2}\sum_{i=1}{N}(f(x_i,w)-y_i)2 损失函数是平方损失，系数\frac{1}{2}是为了后续的求导计算。...在多项式拟合中，训练误差随着多项式系数即模型复杂度的增加而减小 测试误差随着模型复杂度的增加先减小后增加 优化的目的：使得测试误差达到最小 当模型的复杂度过大，就会出现过拟合的现象，使用正则化和交叉验证来解决...第二项是正则化项 两者构成了结构风险 \lambda是正则化系数 范数或 L(w)=\frac{1}{N}\sum_{i=1}N(f(x_i;w)-y_i)2+\lambda |...，右端是泛化误差上界 在泛化误差上界中第一项是训练误差，训练误差越小，泛化误差越小 第二项中\epsilon (d,N,\delta)是样本容量N的单调递减函数，当N趋于无穷大时\delta趋于0 同时第二项也和假设函数个数
在本教程中，我运行三个 Lasso 回归，具有不同的alpha值，并显示对系数结果的影响。...输出数据帧，包含每个 alpha 的 Lasso 回归的系数。...将该模型应用于测试数据的X变量，创建模型对测试数据Y的猜测。 比较模型对测试数据Y的预测，与实际测试数据Y的接近程度。...用于量化Y的最常见统计量是残差平方和： RSS = \sum_{i=1}^{n}(y_{i}-f(x_{i}))^{2} 不要让数学符号吓到： f(x_{i}) 是我们训练的模型：model.predict...(X_test) y_{i} 是测试数据的y：y_test ^{2} 是指数：**2 \sum_{i=1}^{n} 是求和：.sum() 在残差的平方和中，对于每个观测，我们找到模型的预测Y
题目描述 对于一元多项式p(x)=p0+p1x+p2x2+…+pnxn，每个项都有系数和指数两部分，例如p2x2的系数为p2,指数为2。 编程实现两个多项式的相加。...输入 第1行：输入t表示有t组测试数据 第2行：输入n表示有第1组的第1个多项式包含n个项 第3行：输入第一项的系数和指数，以此类推输入n行 接着输入m表示第1组的第2个多项式包含m项 同理输入第2个多项式的...2.如果系数为0，则该项不用输出。 3.如果指数不为0，则用符号^表示，例如x的3次方，表示为x^3。 4.多项式的每个项之间用符号+连接，每个+两边加1个空格隔开。...首先必须先说的就是输入的问题，这个格式输出本身很讲究技巧，括号配负数这个不难，比较棘手的是加号什么时候输入，如果你的链表里面存了系数为0的项，这里的判断就要很讲究，你可能需要判断当系数为0的时候就直接跳过这个节点不输出...，事情有没有那么简单我还不清楚，因为我后来想到了另一种解决方法，那就是在插入的时候，系数为0的项我直接不存@_@，这样我就不用考虑系数为0的情况了。
，如果此字符串中没有这样的字符，则返回 -1。...2.public int indexOf(int ch, int fromIndex): 返回从 fromIndex 位置开始查找指定字符在字符串中第一次出现处的索引，如果此字符串中没有这样的字符，则返回...3.int indexOf(String str): 返回指定字符在字符串中第一次出现处的索引，如果此字符串中没有这样的字符，则返回 -1。...4.int indexOf(String str, int fromIndex): 返回从 fromIndex 位置开始查找指定字符在字符串中第一次出现处的索引，如果此字符串中没有这样的字符，则返回 -..."I love China".indexOf('China')
TF-char9-overfitting 本章中主要讲解的是关于过拟合以及如何处理过拟合问题 \color{red}{泛化能力}：从训练集上学习到数据的真实模型，从而在未知的测试集上也能表现的良好的能力...验证集：用于选择模型的超参数（模型选择），主要功能包含： 根据验证集的性能来调整学习率、权值衰减系数、训练次数等 根据验证集的性能来判断是过拟合还是欠拟合 根据验证集的性能来重新调整网络拓扑结构 三者常用的划分比例为..._0范数作为稀疏性惩罚项\Omega(\theta)的正则化方式 \Omega(\theta)=\sum_{\theta_{i}}\left|\theta_{i}\right|_{0} 该范数表示的非零元素的个数...采用 L_1范数作为稀疏性惩罚项\Omega(\theta)的正则化方式，称之为L_1正则化 \Omega(\theta)=\sum_{\theta_{i}}\left|\theta_{i}\right...# 导入数据集生成工具 from sklearn.datasets import make_moons # 从 moon 分布中随机采样 1000 个点，并切分为训练集-测试集 X, y = make_moons
;// 分别对应着交叉项的中的两项 public: //fm模型中的参数 double w0;// 常数项 DVectorDouble w;// 一次项的系数...;// 一次项的正则化参数 regv = 0.0;// 交叉项的正则化参数 k0 = true;// 是否包含常数项 k1 = true;// 是否包含一次项 } init()...v.init(init_mean, init_stdev);// 按照均值和方差初始化交叉项系数 // 交叉项中的两个参数，设置其大小为num_factor m_sum.setSize(...for (uint i = 0; i x.size; i++) {// 对样本中的每一个特征 assert(x.data[i].id 的正确性 // w * x result += w(x.data[i].id) * x.data[i].value; }
2022-10-05：在一个 n x n 的整数矩阵 grid 中，每一个方格的值 gridi 表示位置 (i, j) 的平台高度。当开始下雨时，在时间为 t 时，水池中的水位为 t 。...你可以从一个平台游向四周相邻的任意一个平台，但是前提是此时水位必须同时淹没这两个平台。假定你可以瞬间移动无限距离，也就是默认在方格内部游动是不耗时的。当然，在你游泳的时候你必须待在坐标方格里面。...你从坐标方格的左上平台 (0，0) 出发。返回 你到达坐标方格的右下平台 (n-1, n-1) 所需的最少时间 。...() as i32; let m = grid[0].len() as i32; let mut heap: Veci32>> = Vec::new(); let mut visited...>>, heap: &mut Veci32>>, visited: &mut Vec>, r: i32, c: i32, pre_v: i32
通过式三可以观察到多添加的那一项θi中的i是从1到n，也就是说不需要将θ0进行正则化，这是因为θ0本身不是任何一个多项式项的系数，θ0只是一个截距，θ0截距决定了整个曲线的高低，但是不能够决定曲线每部分的陡峭以及缓和程度...在求解线性回归的时候使用梯度下降法，需要对损失函数求导，而添加的一项中每一个θi都有一个平方，进行求导的话变成了2倍θi，此时1/2会和求导出来的2合在一起约掉，这仅仅是方便计算而已，因此要不要这个1/...在极端情况下，α值等于0的时候，相当于并没有添加正则化项，此时损失函数仅仅包含MSE； 在极端情况下，α值等于正无穷的时候，当然在计算机的表示中没有正无穷这个概念的，可以想象成是一个非常非常大的数，那么此时前面的...Part1：首先生成一组测试用例，这组测试用例的x是在-3.0到3.0之间均匀取值的100个样本，每个样本只有一个特征，相应的y值与x呈现包含一定噪声的线性关系。 ? ?...在之前岭回归对应的那个损失函数中，如果α值非常大的时候，本质就是在优化我们模型正则化那一项，也就是说让所有θi的平方和尽量的小，θ最小值的情况就是都等于0的情况，最终的结果就是这样一根和x轴平行的直线，
题目描述 一元 n 次多项式可用如下的表达式表示： 其中，aixi称为 i 次项，ai 称为 i 次项的系数。给出一个一元多项式各项的次数和系数，请按照如下规定的格式要求输出该多项式： 1....多项式中自变量为 x，从左到右按照次数递减顺序给出多项式。 2. 多项式中只包含系数不为 0 的项。 3....对于不是最高次的项，以“+”号或者“-”号连接此项与前一项，分别表示此项 系数为正或者系数为负。...紧跟一个正整数，表示此项系数的绝对值（如果一个高于 0 次的项， 其系数的绝对值为 1，则无需输出 1）。...第二行有 n+1 个整数，其中第 i 个整数表示第 n-i+1 次项的系数，每两个整数之间用空 格隔开。 输出格式： 输出共 1 行，按题目所述格式输出多项式。
" 与 " 输出序列 " 之间的关系 , N 阶 " 线性常系数差分方程 " 可以描述为 : y(n) = \sum_{i = 0}^M b_i x(n - i) - \sum_{i = 1}^N...a_i y(n - i) \ \ \ \ \ \ \ n \geq M 上述 " 线性常系数差分方程 " 的阶数 N , 等于 " 输出序列 " y(n) 移位的 " 最高值 和 最低值 之差..." ; " 线性 常系数 差分方程 " 中的 " 线性 " 指的是 在 " 差分方程 " 中 , 只包含 " 输入序列 " 和 " 输出序列 " 的 一次项 , 不包含 " 高次项 " 以及 " 交叉乘积项..." ; 如果包含了 " 高次项 " 以及 " 交叉乘积项 " , 则该方程就是 " 非线性方程 " ; 二、线性常系数差分方程解法 ---- 线性常系数差分方程解法 : 经典解法 , 参考 " 组合数学..." 中的解法 【组合数学】递推方程 ( 常系数线性齐次递推方程 | 常系数、线性、齐次 概念说明 | 常系数线性齐次递推方程公式解法 | 特征根 | 通解 | 特解 ) ; 递推解法 : 这是最重要的解法
θ系数尽可能的小，这种情况下只有当所有的θi都等于0的时候才能使得θi的平方尽可能的小； 很显然对于MSE（预测的准确度）和正则化项（让每个θ系数都尽量小）之间需要取得一个平衡。...中的超参数α和在Ridge Regression中的作用一样，依然是用于调节θ系数小的程度占整个优化目标函数程度的多少。...Part1：代码基本和上一小节一样，首先创建一个虚拟的测试用例，x和y之间呈现有一定噪声的线性关系。 ? ?...我们可以使用梯度下降的角度来看这个问题，对J(θ)的正则化项求导，计算得到的梯度非常简单，每一个式子对每一个θi求导得到的结果就是二倍的θi，其他的θ对于θi而言都是常数，然后乘上前面的α\2得到的θi...最终结果的θ值中包含很多的0。
multiclass是指分类任务中包含不止一个类别时，每条数据仅仅对应其中一个类别，不会对应多个类别。...在one-vs-all策略中，假设有n个类别，那么就会建立n个二项分类器，每个分类器针对其中一个类别和剩余类别进行分类。...进行预测时，利用这n个二项分类器进行分类，得到数据属于当前类的概率，选择其中概率最大的一个类别作为最终的预测结果。...，使用过程中要指明使用的二项分类器是什么。...另外在进行mutillabel分类时，训练数据的类别标签Y应该是一个矩阵，第[i,j]个元素指明了第j个类别标签是否出现在第i个样本数据中。
梯度上升法的伪代码： 每个回归系数初始化为1 重复R次： 计算整个数据集的梯度 适用alpha x gradient 更新回归系数的向量 返回回归系数 import numpy as np...随机梯度算法伪代码： 所有回归系数初始化为1 对数据集中每个样本 计算该样本的梯度 适用 alpha x gradient 更新回归系数值 返回回归系数值 def stocGradAscent0...训练算法：使用优化算法，找到最佳的系数。 测试算法：为了量化回归的效果，需要观察错误率。根据错误率决定是否回退到训练阶段，通过改变迭代的次数和步长等参数来得到更好的回归系数。...in range(21): lineArr.append(float(currLine[i])) # 使用训练集计算出的回归系数对测试集进行分类，并比对测试集的类别标签...这个结果并不差，因为有30%的缺失值。 如果调整colicTest()中的迭代次数和stocGradAscent1()中的步长，平均错误率还可以下降。
输出格式： 对每组测试用例，在一行中输出 Case #X: true 如果 A+B>C，否则输出 Case #X: false，其中 X 是测试用例的编号（从 1 开始）。...输入规格： 输入的第一行给出测试用例的正数T（≤10）。然后是T个测试用例，每个用例包含一行，其中包含三个整数A，B和C，以单个空格分隔。...输出规格： 对于每个测试用例，在一行中输出情况#X：如果A + B> C，则为true A + B> C或KaTeX解析错误：预期为'EOF'，在位置6获得'＃'：案例＃̲X：否则为false，其中X为案例编号...输入格式： 每个输入包含1个测试用例。每个测试用例先给出一个不超过1000的正整数N，随后给出N个不超过1000的待分类的正整数。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。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。注意“零多项式”的指数和系数都是0，但是表示为“0 0”。
岭回归通过在损失函数中添加一个正则化项来解决这个问题，其数学表达式如下：其中，y i y_iyi 是观测值，X i \mathbf{X}_iXi 是自变量矩阵，β \betaβ 是待估计的回归系数，...sklearn.metrics：这个库包含了各种用于模型性能评估的指标。在您的代码示例中，您提到了mean_squared_error。...与岭回归不同，LASSO回归在损失函数中添加的正则化项是回归系数的绝对值之和，其数学表达式如下：与岭回归相比，LASSO回归有以下特点：LASSO回归具有特征选择的能力，它可以将某些回归系数缩减至零，从而自动选择重要的特征...岭回归的拟合曲线通常是平滑的，因为它在正则化项中对所有回归系数都施加了一定的约束，不容易将某些系数压缩至零。这意味着岭回归的模型通常不会是严格的直线，而是某种形式的平滑曲线。...它们的区别在于正则化项的形式和影响：L1正则化（Lasso正则化）：正则化项形式：L1正则化引入的正则化项是回归系数的绝对值之和。在数学上，它是回归系数的L1范数。
X1很有可能被包含着模型内 C. 无法判断 D....如果Xi变化量为∆Xi，保持其他变量不变，那么Y值变化量为βi ∆Xi，βi是一个常数（通常是一个正数或者负数） βi不变，无论其他X值如何变化 作用在Y值上的所有X值是其单独作用的总和。...Y是变量X的线性函数，这意味着： 如果X i变化了∆X i，保持其他变量不变，对于特定常数β i， Y值的变化量即为β i ∆X i，β i通常是正数或者负数。...错 答案：A 27 假设我对数据应用逻辑回归模型，并得到训练精度X和测试精度Y.现在我想在数据中添加几个新特性。请选择正确的选项。 注意：其他的参数都是相同的。 1....不可以 答案：B 偏度与平均值和中值之间的关系没有直接的关系。 33 假设你有n个数据集，包含有两个连续变量（y是因变量，x是独立变量）。
对于测试集 T 中的用户 u 和 i 物品 ，定义用户 u 对物品 i 的实际评分为 r_{ui} ，推荐算法的预测评分为 \hat r_{ui} ，则RMSE的定义如下。...项集的出现频数是所有包含项集的事务计数，又被称作绝对支持度或支持度计数。 如果项集 I 的相对支持度满足预定义的最小支持度阈值，则 I 是频繁项集。频繁 k 项集通常记作 L_k 。 4....支持度计数 项集 A 的支持度计数是事务数据集中包含项集 A 的事务个数，简称为项集的频率或计数。...算法，频繁项集的所有非空子集也必须是频繁项集，因为 \{b,c\},\{b,e\},\{c,d\} 不包含在 b 项频繁项集 L_2 中，即不是频繁项集，应剔除，最后的 C_3 中的项集只有 \{a,b...使用FP-Growth算法实现新闻站点点击流频繁项集挖掘 使用FP-Growth算法挖掘匈牙利在线新闻门户的点击流数据kosarak.dat中的频繁项集，该数据有将近100万条记录，每一行包含某个用户浏览过的新闻报道
题目描述 给定一个多项式 图片 ，请求出多项式展开后 图片 项的系数。 输入格式 输入共一行，包含 5 个整数，分别为 a,b,k,n,m，每两个整数之间用一个空格隔开。...输出格式 输出共一行，包含一个整数，表示所求的系数。 这个系数可能很大，输出对 10007 取模后的结果。...该定理给出两个数之和的整数次幂注入展开为类似项之和的恒等式： 图片 这里将组合数 图片 用符号 图片 表示。...根据此定理，可以将x+y的任意次幂展开成和的形式： 图片 这个公式也称为二项公式或二项恒等式。 故在此，设A=by，B=ax。...项式定理求系数 return 0; } Q.E.D.
中包含复数元素，则按模取最大值。...(2)[y,k]=max(X): 返回向量X的最大值存入y，最大值元素的序号存入k，如果X中包含复数元素，则按模取最大值。...corrcoef( ):相关系数函数。 调用格式: corrcoef(A):返回由矩阵A所形成的一个相关系数矩阵，其中,第i行第j列的元素表示原矩阵A中第i列和第j列的相关系数。...输出参数中，Y是排序后的矩阵，而l记录Y中的元素在A中位置。 多项式计算 多项式的表示 在MATLAB中创建多项式向量时，注意三点： 多项式系数向量的顺序是从高到低。...多项式系数向量包含0次项系数，所以其长度为多项式最高次数加1。 如果有的项没有，系数向量相应位置应用0补足。
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