11 2024 档案
摘要：实验四：SMO 算法实现与测试 一、实验目的 深入理解支持向量机（SVM）的算法原理，能够使用 Python 语言实现支持向量机的训 练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3 的样本作
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摘要：实验一：数据准备与模型评估 一、实验目的 熟悉 Python 的基本操作，掌握对数据集的读写实现、对模型性能的评估实现的能力； 加深对训练集、测试集、N 折交叉验证、模型评估标准的理解。 二、实验内容 （1）利用 pandas 库从本地读取 iris 数据集； （2）从 scikit-learn 库
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摘要：实验二：逻辑回归算法实现与测试 一、实验目的 深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用 Python 语言实现对数 几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3
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摘要：实验 21：观察者模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解观察者模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用观察者模式解决实际问题。 [实验任务一]：股票提醒 当股票的价格上涨或下降5%时，会通知持有该股票的股民，当股民听到价格上涨的消息时会买股票，当价格下降时会大哭
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摘要：实验二：逻辑回归算法实现与测试 一、实验目的 深入理解对数几率回归（即逻辑回归的）的算法原理，能够使用 Python 语言实现对数 几率回归的训练与测试，并且使用五折交叉验证算法进行模型训练与评估。 二、实验内容 （1）从 scikit-learn 库中加载 iris 数据集，使用留出法留出 1/3
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摘要：实验12：外观模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解外观模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用外观模式解决实际问题。 [实验任务一]：计算机开启 在计算机主机(Mainframe)中，只需要按下主机的开机按钮(on())，即可调用其他硬件设备和软件的启动方法
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摘要：第2章《注重实效的途径》是《程序员的修炼之道》中的重要章节，它介绍了一些实践性的方法和技巧，帮助程序员在软件开发中提高效率和质量。在这一章中，作者首先强调了重复的危害。重复的代码和流程可能导致维护难度和出现错误的概率增加。因此，我们需要通过技术手段和工具来减少重复，如自动化脚本和模板。接着，作者讲解
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摘要：实验10：组合模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解组合模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用组合模式解决实际问题。 [实验任务一]：组合模式 用透明组合模式实现教材中的“文件夹浏览”这个例子。 实验要求： 1.文件的执行不需真正实现，只需简单提示即可； 2.
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摘要：实验8：适配器模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解适配器模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用适配器模式解决实际问题。 [实验任务一]：双向适配器 实现一个双向适配器，使得猫可以学狗叫，狗可以学猫抓老鼠。 实验要求： 1. 画出对应的类图； 2. 提交源代码
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摘要：实验6：原型模式 本次实验属于模仿型实验，通过本次实验学生将掌握以下内容： 1、理解原型模式的动机，掌握该模式的结构； 2、能够利用原型模式解决实际问题。 [实验任务一]：向量的原型 用C++完成数学中向量的封装，其中，用指针和动态申请支持向量长度的改变，使用浅克隆和深克隆复制向量类，比较这两种克隆
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