”theSerein“ 的搜索结果

     并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合的合并及查询问题(即所谓的并、查)。比如说,我们可以用并查集来判断一个森林中有几棵树、某个节点是否属于某棵树等。并查集主要由一个整型数组pre[ ]和两个...

     1. 线性SVM决策过程的可视化 我们可以使用sklearn中的式子来为可视化我们的决策边界,支持向量,以及决策边界平行的两个超平面。 画决策边界:理解函数contour matplotlib.axes.Axes.contour([X, Y,] Z, [levels]...

     30190 编程圈子 30191 jonssonyan 30192 linzhiji 30193 牛右刀薛面 30194 QWQ___qwq 30195 茶然o 30196 theSerein 30197 bearWeb 30198 Hello_wshuo 30199 鱼丸丶粗面 30200 万木春❀ 30201 曹大卫779 30202 桃子...

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     持续学习的功能说明 学习如逆水行舟,不进则退, 我们奖励连续学习的用户,连续学习达到一定的天数,就可以获得打赏。 请查看你的个人学习成就页面了解详情。 [2023-11-01]|持续学习汇总 截止今天, 持续学习 7 天...

     本文先是给出三篇并查集原理解释文章链接,又提供了python代码模版;而后给出了一份蓝桥杯并查集的题单,并附有部分题目及其求解思路、代码。

     截至2020-5-25最新的json-lib.jar包(全套),包括:json-lib-2.4-jdk15.jar、commons-beanutils.jar、commons-collections.jar、commons-lang.jar、commons-logging.jar、ezmorph-1.0.6.jar。 ...

     决策树(Decision Tree)是一种分类和回归方法,是基于各种情况发生的所需条件构成决策树,以实现期望最大化的一种图解法。由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树。它的运行机制非常通俗易懂,因此...

     决策树不仅在理论上很容易理解(机器学习“最友好”的算法),实现时还能对构建过程进行可视化(诸如神经网络等算法本身就是黑盒模型,更难可视化展示模型的构建)。因此,决策树的另一大优势就是能利用相关包来查看...

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