10 2019 档案
摘要:[toc] 过拟合 机器学习中,如果参数过多、模型过于复杂,容易造成过拟合。 结构风险最小化原理 在经验风险最小化(训练误差最小化)的基础上,尽可能采用简单的模型,以提高模型泛化预测精度。 正则化 为了避免过拟合,最常用的一种方法是使用正则化,例如L1和L2正则化。 所谓的正则化,就是在原来损失函数
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摘要:[toc] 题目要求 根据学生两门课的成绩和是否入学的数据,预测学生能否顺利入学:利用 和`ex2data2.txt`中的数据,进行逻辑回归和预测。 数据放在最后边。 ex2data1.txt处理 作散点图可知,决策大致符合线性关系,但还是有弯曲(非线性),用线性效果并不好,因此可用两种方案:方案一
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摘要:[TOC] 题目要求 建立房价预测模型:利用 ( 单特征 )和 ( 多特征 )中的数据,进行线性回归和预测。 作散点图可知,数据大致符合线性关系,故暂不研究其他形式的回归。 两份数据放在最后。 单特征线性回归 中的数据是单特征,作一个简单的线性回归即可:y=ax+b。 根据是否分割数据,产生两种
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摘要:作业要求 构建一个关系模式和课本中的关系 一样的关系,名称自定,在这个关系中插入1000万条记录。 注:关系 的主键为 。 要求如下: 1. 在尽可能短的时间内完成; 2. 只允许使用原生的SQL,不允许将SQL作为嵌入语言,也不允许使用其他语言如C 、Python等来完成; 3. 提交你的详细解决
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摘要:题目链接 https://pintia.cn/problem sets/994805260223102976/problems/994805279328157696 题解 需要注意的几个点: 题目有指出给出的数字范围是[0,169),即0至13 13,所以可知火星文不超两个单词:高位 低位 这点我没
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摘要:题目链接 https://pintia.cn/problem sets/994805260223102976/problems/994805277847568384 题解 题目有几个点需要注意: 甲和乙同时赢或者同时输都算平局,甲和乙都不需要喝酒 游戏结束不用我们判断 c++ // PAT Basi
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摘要:题目链接 https://pintia.cn/problem sets/994805260223102976/problems/994805320306507776 题解 题意很简单,我并没有理解错,但刚开始最后一个测试点过不了。 代码逻辑检查多次后问了室友,说是 数组会越界,因为在 中使用了 ,这
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摘要:题目 现有一产品数据库,该数据库模式由四个关系组成,这四个关系的模式如下: Product(maker,model,type) PC(model,speed,ram,hd,price) Laptop(model,speed,ram,id,hd,screen,price) $Printer
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