摘要： #include <bits/stdc++.h> using namespace std; #define ll long long char s[20],p[20]; int cnt; void solve(ll c){ if(c<0){ printf("-"); c=abs(c); } cnt = 0; while(c){//为0呢 s[cnt++] = char(c%10)+'0'; c/= 阅读全文

摘要： 线性回归是一种通过属性的线性组合来进行测试的线性模型，其目的是找到一条直线或者一个平面或更高维的超平面，使得预测值和真实值之间的误差最小化特点： 优点：结果具有很好的可解释性 缺点：对非线性数据拟合不好 适用数据类型：数值型和标称型数据 阅读全文

摘要： 分支节点：度不为0的节点 决策树是一个树结构 每个非叶子结点表示一个特征属性上的测试，每个分支代表这个特征属性在某个值域上的输出，而某个叶节点存放一个类别。 决策过程：从根节点开始，测试待分类项中相应的特征属性，并按照其值选择输出分支，直到到达叶子结点，将叶子结点存放的类别作为决策结果 决策树模型核 阅读全文