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大数据
JS
消息中间件
正则表达式
Tomcat
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Shiro
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Linux
课后答案
C Primer Plus 第二章
课后答案
目录复习题1.C语言的基本模块是什么?2.什么是语法错误?写出一个英语例子和C语言例子。3.什么是语义错误?写出一个英语例子和C语言例子。4.IndianaSloth编写了下面的程序,并征求你的意见。请帮助他评定。5.假设下面的4个例子都是完整程序中的一部分,它们都输出什么结果?6.在main、int、function、char、=中,哪些是C语言的关键字?7.如何以下面的格式输出变量words和
Y_kia
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2018-10-01 12:02
CPrimerPlus课后答案
计算机网络第七版(谢希仁教授著)第五章: 运输层课后习题部分详细答案
第5章运输层
课后答案
(1).5-03P244当应用程序使用面向连接的TCP和无连接的IP时,这种传输是面向连接的还是无连接的?
acDream_
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2018-07-05 10:56
计算机网络
计算机网络第七版(谢希仁教授著)第四章: 网络层课后习题部分详细答案
第4章网络层
课后答案
(1).4-01P195网络层向上提供的服务有哪两种?试比较优缺点。虚电路服务和数据报服务P115(2).4-02P195作为中间设备,转发器、网桥、路由器和网关有何区别?
acDream_
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2018-07-01 13:40
计算机网络
计算机网络第七版(谢希仁教授著)第三章: 数据链路层 课后习题部分详细答案
第3章数据链路层
课后答案
(1).P1093-01数据链路(即逻辑链路)与链路(即物理链路)有何区别?”电路接通了”与”数据链路接通了”的区别何在?
acDream_
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2018-06-26 17:26
计算机网络
计算机网络第七版(谢希仁教授著)第二章: 物理层 课后习题部分详细答案
第2章物理层
课后答案
(1)P672-06数据在信道中的传输速率受哪些因素的限制?信噪比能否任意提高?香农公式在数据通信的意思是什么?”比特/秒”和”码元/秒”有何区别?
acDream_
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2018-06-24 21:40
计算机网络
别错过!这套韩语好教材
但是,不知为啥,课文放在书的最后,很像
课后答案
的感觉,连做笔记的空隙都没有。而前面呢?记得就是一些单词、图片,总体的排版不走寻常路导致用起来非常奇怪,不适合我,所以这套教材只用过初级上。
水晶城堡
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2018-06-08 03:20
机器学习.周志华《笔记目录和
课后答案
》
课程目录第一、二章绪论& 模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章神经网络第六章支持向量机第七章贝叶斯分类器第八章集成学习第九章聚类第十章降纬与度量学习第十一章特征选择与稀疏学习第十二章计算理论学习第十三章半监督学习第十四章概率图模型第十五章规则学习第十六章强化学习 答案目录第一章绪论第二章模型评估与选择第三章线性模型第四章决策树第五章神经网络第六章支持向量机第七章贝叶斯分类器第八章集成学习
女王の专属领地
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2018-05-23 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——Chapter3
3.2试证明,对于参数ωω,,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的。解答:定理:设f(x)f(x)是定义在非空开集D⊂RnD⊂Rn上的二次可微函数,则f(x)f(x)是凸函数的充要条件是在任意点x∈Dx∈D处,f(x)f(x)的Hessian矩阵半正定。无论是目标函数,还是对数似然函数,二次可微的条件是成立的。所以,只需要判断函数是否满足在任意点处的Hessi
Vic时代
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2018-05-14 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——Chapter1
1.1请查看西瓜书《机器学习》阅读笔记1——Chapter1_假设空间中列举的所有假设。现在只有西瓜1和西瓜4两个样本:西瓜1为正例,找到假设空间中和它一致的假设:10,12,14,16,58,60,62,64西瓜4为反例,找到假设空间中和它一致的假设:23,24,31,32,55,56,63,64保留西瓜1的结果,去除西瓜4的结果,得到版本空间:10,12,14,16,58,60,621.2待写
Vic时代
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2018-05-14 00:00
机器学习
李航《统计学习方法》第四章
课后答案
链接
李航《统计学习方法》第四章
课后答案
链接本博客转载自:http://blog.csdn.net/xiaoxiao_wen/article/details/54097917
Allenlzcoder
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2018-03-12 11:59
李航《统计学习方法》课后题答案
李航《统计学习方法》第二章
课后答案
链接
李航《统计学习方法》第二章
课后答案
链接李航统计学习方法第二章课后习题答案http://blog.csdn.net/cracker180/article/details/78778305
Allenlzcoder
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2018-03-05 22:37
李航《统计学习方法》课后题答案
周志华机器学习第二章总结及
课后答案
2.1经验误差与过拟合通常我们把分类错误的样本总数的比例称为错误率(errorrate),即如果在m个样本中有a个样本分类错误,则错误率E=a/m;相应的,1-a/m称为”精度”(accuracy),更一般的,我们把学习器的实际预测输出与样本的真实输出之间的差异称为“误差”,学习器在训练集上的误差称为“训练误差”或“经验误差”,在新样本上的误差称为“泛化误差”。过拟合(overfitting):当
物理小乾乾
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2018-01-31 00:00
机器学习笔记
周志华机器学习第一章总结及
课后答案
参考
1.引言机器学习是这样一门学科,它致力于研究如何通过计算的手段,利用经验来改善系统自身的性能。在计算机系统中,“经验”通常以“数据”形式存在,因此机器学习所研究的主要内容,是关于在计算机上从数据中产生“模型(model)”的算法,即“学习算法”。有了学习算法,我们把经验数据提供给他,就能基于这些数据产生模型。因此机器学习是研究“学习算法“的学问。2.基本术语数据集(dataset):这组记录的集合
物理小乾乾
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2018-01-24 00:00
机器学习笔记
西瓜书
课后答案
Chapter1
1.1求版本空间首先看版本空间的定义,这篇文章写的很好http://blog.csdn.net/qq_18433441/article/details/55682732概况说来,版本空间就是从假设空间剔除了与正例不一致和与反例一致的假设,它可以看成是对正例的最大泛化。现在只有西瓜1和西瓜4两个样本:西瓜1((色泽=青绿、根蒂=蜷缩、敲声=浊响),好瓜))为正例,找到假设空间中和它一致的假设:1,2
benzhaohao
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2017-12-27 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter16_强化学习
1.用于K-摇臂赌博机的UCB(UpperConfidenceBound)方法每次选择Q(k)+UC(k)最大的摇臂,其中Q(k)为摇臂k当前的平均奖赏,UC(k)为置信区间。例如:Q(k)+2lnnnk−−−−−√其中,n为已执行所有摇臂的总次数,nk为已执行摇臂k的次数。比较UCB方法与ϵ-贪心法和Softmax方法的异同。解答:ϵ-贪心:-在时刻t,为每个行为估计平均奖赏Qt(a)-以1−ϵ
Vic时代
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2017-12-21 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter14
1.试用盘式记法表示条件随机场和朴素贝叶斯分类器。2.证明图模型中的局部马尔科夫性:给定某变量的邻接变量,则该变量条件独立于其他变量。解答:这个问题以及第3题其实是不太严谨的。根据李航《统计学习方法》p.193中概率无向图模型的定义:概率无向图模型:设有联合概率分布P(Y),由无向图G=(V,E)表示,在图G中,结点表示随机变量,边表示随机变量之间的依赖关系。如果联合概率分布P(Y)$满足成对、局
Vic时代
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2017-12-05 00:00
机器学习
C++面向对象程序设计
课后答案
6.1
mian.cpp#include"point.h"#include"circle.h"#include"cylinder.h"#includeusingnamespacestd;intmain(){/*Pointp(3.5,6.4);coutusingnamespacestd;#include"circle.h"Circle::Circle(floata,floatb,floatr):Point(
qq_38211852
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2017-11-19 10:36
C++面向对象程序设计
课后答案
6.4
#include"math.h"#includeusingnamespacestd;classShape{public:virtualfloatarea()const{return0.0;}virtualvoidshapeName()const=0;};classCircle:publicShape{public:Circle(floatr):radius(r){}voidsetRadius(fl
qq_38211852
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2017-11-19 10:54
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter11
1.西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter11_11.1Relief特征选择算法2.试写出Relief-F的算法描述。
Vic时代
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2017-11-14 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter11_11.1 Relief特征选择算法
试编程实现Relief算法,并考察其在西瓜数据集3.0上的运行结果。#-*-coding:gbk-*- """Author:VictoriaDate:201.11.1416:00""" importnumpyasnp importoperator importxlrd defdiff(x,y,discrete=True): """Input:x:valuey:value""" ifdiscret
Vic时代
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2017-11-14 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter10_10.6 PCA
试使用matlab的PCA函数对Yale人脸数据进行降维,并观察前20个特征向量所对应的图像。Yale人脸数据共包含166张图片,每张图片的大小为320*243。X矩阵的大小为77760*166,占用的内存大小为103M字节(float对象占用24字节,其中真正用于保存值的空间为8字节大小,我们这里暂且用一个float占8字节计算);协方差矩阵的大小为77760*77760,占用的内存大小为48G
Vic时代
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2017-10-30 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter10 _10.1 KNN算法
编程实现k邻近分类器,在西瓜数据集3.0α上比较其分类边界与决策树分类边界的异同。#-*-coding:gbk-*- """@Author:Victoria@Date:2017.10.269:00""" importxlrd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt importoperator classKNN(): def__init__(se
Vic时代
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2017-10-26 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter9 _9.4
编程实现k均值算法,设置三组不同的k值、三组不同初始中心点,在西瓜数据集4.0上进行实验比较,并讨论什么样的初始中心有助于得到好结果。下面所有图中的横坐标表示密度,纵坐标表示含糖率。首先看看4.0数据集:代码#-*-coding:utf-8-*- """@Author:Victoria@Date:2017.10.2412:00""" importrandom importmatplotlib.py
Vic时代
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2017-10-24 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter9
9.1证明:p≥1时,闵可夫斯基距离满足距离度量的四条基本性质。0≤p0时,非负性:显然为正。规范性:当xi=xj时,有(∑nu=1|xiu−xju|p)1p=0;当(∑nu=1|xiu−xju|p)1p=0时,假设xi≠xj,则(∑nu=1|xiu−xju|p)1p≠0,与条件矛盾,故假设不成立,应有xi=xj。对称性:绝对值不变,故距离不变。显然闵可夫斯基不等式当p≥1时,则有如下不等式成立,
Vic时代
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2017-10-24 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter7_7.3AODE
AODE算法的难点在于存构建存储计数的数据结构,这里采用三层字典表示P(c,xi),五层字典表示P(xj|c,xi)。由于数据集比较小,我们取m=0。另外,对于连续属性,不知道怎么处理,所以这里只考虑离散属性。#-*-coding:gbk-*- """@Author:Victoria@Date:2017.10.1921:30""" importxlrd classAODE(): def__ini
Vic时代
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2017-10-20 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter7
7.1试使用极大似然法估计西瓜数据集3.0中前3个属性的类条件概率。解答:假设类别C为随机变量,则它总共有两种取值:好瓜和坏瓜。前3个属性分别为色泽、根蒂和敲声,分别用随机变量R、S、T表示,并且可取值分别为{青绿,乌黑,浅白}、{蜷缩,稍蜷,硬挺}、{浊响,沉闷,清脆}.则使用极大似然法得到的类条件概率估计表达式为P(R=r|C=c)=|Dc,r||Dc|P(S=s|C=c)=|Dc,s||Dc
Vic时代
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2017-10-17 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter7_7.3
7.3试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器,并以西瓜数据集3.0为训练集,对p.151“测1”样本进行判别。解答:朴素贝叶斯的训练过程就是估计类别先验概率以及类条件概率的过程;测试阶段根据训练得到的概率值计算出类别的后验概率并取概率最大的类别作为样本分类。根据数据集3.0得到的拉普拉斯朴素贝叶斯分类器把测试样例预测为正类,即好瓜。代码:#-*-coding:gbk-*- """@Author:
Vic时代
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2017-10-17 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter6_6.2
6.2试使用LIBSVM,在西瓜数据集3.0alpha上分别用线性核和高斯核训练一个SVM,并比较其支持向量的差别。解答:无论是线性核还是高斯核,在惩罚因子C比较大的时候,支持向量都比较少。这里我们使用C的默认值1。另外,高斯核还有一个参数γ,使用默认值1d,d为实例的特征数。(1)首先,我们需要把3.0alpha西瓜数据集转换成libsvm需要的格式化文本,数据格式为labelindex1:va
Vic时代
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2017-09-30 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——Chapter6_6.3
6.3选择两个UCI数据集,分别用线性核和高斯核训练一个SVM,并与BP神经网络和C4.5决策树进行实验比较。解答:(1)准备libsvm的训练数据与测试数据从UCI网站上选择了Iris数据集,这个数据集总共分为3类,每类50个样本,每个实例有四个属性。数据保存在bezdekIris.txt文件中,举一个样本为例:5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa书中也没有介绍解决多分类问题的
Vic时代
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2017-09-30 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter5_5.10
这里使用了PyTorch深度学习库实现CNN。此网络的结构为卷积-池化-卷积-全连接-全连接。在程序的后面附上了实验结果,CNN在MNIST上的准确率可以达到99.16%。"""Author:VictoriaCreatedon2017.9.2513:00""" importtorch importtorch.nnasnn importtorch.nn.functionalasF fromtorch
Vic时代
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2017-09-25 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter5_5.7
5.7根据式(5.18)和(5.19),试构造一个能解决异或问题的单层RBF神经网络。解答:RBF网络包含三类参数ω,β和ci,均采用BF算法进行更新。"""Author:VictoriaCreatedon2017.9.2411:30""" importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt importrandom importxlrd classRBF(
Vic时代
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2017-09-24 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——chapter5_5.5
网络结构这里采用简单的单隐层神经网络:输入层有2个神经元;隐层有4个神经元;输出层有2个神经元。隐层采用sigmoid激活函数,输出层采用softmax激活函数。z1=W1x+b1h=sigmoid(z1)z2=W2h+b2y^=softmax(z2)softmax输出可以看成预测为每个类别的概率。梯度训练目标为最小化负对数似然函数:J(Θ)=−∑k=1NlogP(y^k)其中P(y^k)表示第k
Vic时代
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2017-09-24 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——Chapter3_3.5
编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据集3.0alpha上的结果。"""Author:VictoriaCreatedon:2017.9.1511:45""" importxlrd importnumpyasnp importmatplotlib.pyplotasplt defLDA(X0,X1): """GettheoptimalparamsofLDAmodelgiventrainingdata.
Vic时代
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2017-09-15 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——Chapter3_3.4
选择两个UCI数据集,比较10折交叉验证法和留一法所估计出的对率回归的错误率。解答:从UCI网站上选择了Iris数据集,这个数据集总共分为3类,每类50个样本,每个实例有四个属性。数据保存在bezdekIris.txt文件中,举一个样本为例:5.1,3.5,1.4,0.2,Iris-setosa下面依次以(X1,X2),(X1,X3),(X2,X3)为训练数据应用十折交叉验证法和留一法:"""Au
Vic时代
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2017-09-15 00:00
机器学习
西瓜书《机器学习》
课后答案
——Chapter3_3.3
3.3编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0alpha(89页表4.9)上的结果。"""Author:VictoriaCreatedon:2017.9.1411:00""" importmatplotlib.pyplotasplt importnumpyasnp importxlrd defsigmoid(x): """Sigmoidfunction.Input:x:np.arrayRetur
Vic时代
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2017-09-15 00:00
机器学习
计算机网络复习(第五章 运输层)
课后答案
:https://wenku.baidu.com/view/c12f74a5b52acfc788ebc98b.html5.运输层5.1运输层协议概述5.1.1进程之间的通信用户功能中的最低层。
pibaixinghei
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2017-04-11 15:57
课程复习
世上有很多的不明白,而我只知道问为什么
去哪里昨晚和妹妹一同回家时,她问我一个问题:“姐姐,今天我被老师冤枉了,因为我习题做得比较好,然后她就说我抄了
课后答案
解析,我说我没有,这是我自己做的,可是老师不相信,她在黑板上出了一道题,可是我解不出来
幻越
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2017-04-03 19:47
算法导论第九章
课后答案
9.1-1证明:在最坏情况下,找到n个元素中第二小的元素需要n+向上取整lgn-2次比较。我们对于查找第2小元素分成2步。step1:我们先将数组中的元素两两成对比较,共需n/2次比较,那么就有n/2个元素是较小的元素,然后再将这些较小的元素再次两两成对比较,又淘汰一半,重复这样的循环,每次淘汰一半元素直到只剩下1个元素,该元素就是最小元素。经过的比较次数为S=n/2+n/4+...(n/(2^k
sushauai
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2016-01-17 21:00
自然辩证法
课后答案
2.1 、系统自然观产生的现代自然科学前提 系 统自然观是辩证唯物主义自然观的发展。它植根于相对论、量子力学、分子生物学和以系统论、控制论、信息论、耗散结构理论、协同论、突变论、混沌理论等为代 表的系统科学的基础之上。相对论否定了牛顿的绝对时空观,揭示了空间与时间、空间时间与物质及其运动、质量与能量之间存在的辩证联系;量子力学标志着对微 观世界认识的深入,揭示了连续性与间断性、波动性
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2015-11-11 16:00
linux 学习网站
study-Area:http://www.study-area.org 鸟哥的私房菜:http://linux.vbird.org 鸟哥的私房菜
课后答案
:http://wapwenku.baidu.com
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2015-11-11 06:25
linux
函数指针(习题
课后答案
)
1 #include <stdio.h> 2 #include <stdlib.h> 3 #include <ctype.h> 4 5 int is_not_print( int ch ) 6 { 7 return !isprint( ch ); 8 } 9 10 static int(*test_func[])(
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2015-11-11 01:51
函数指针
3500份课程课后习题答案与大家分享~~
3500份
课后答案
,很值得收藏,这里只介绍了一部分。 还有很多,可以去
课后答案
网(http://www.khdaw.com/bbs)查找。
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2015-10-31 13:23
500
Programming in C 书籍的pdf版,
课后答案
以及我写的源代码
ProgramminginC书籍的pdf版,还有书籍课后习题的答案(官方的,只有奇数题的一些思路,并不是完整的源代码)。 里面还有我自己敲的练习和课后习题的全部源代码(完整版的)。 下面这是我的云盘链接:http://pan.baidu.com/s/1dDIWENB
zhuiqiuzhuoyue
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2015-05-09 12:00
linux C实现cp功能
看到课后习题后需要实现目录之间的拷贝,因此有了本文,我最初实现cp用了180多行代码,后来觉得很多地方可以封装,但是最后居然越封装越多达到了200多行,今晚果断再次封装,修剪了代码大概170多行,要比
课后答案
的要简便点
Jeff_Linux
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2014-07-25 23:04
c
linux
linux C实现cp功能
看到课后习题后需要实现目录之间的拷贝,因此有了本文,我最初实现cp用了180多行代码,后来觉得很多地方可以封装,但是最后居然越封装越多达到了200多行,今晚果断再次封装,修剪了代码大概170多行,要比
课后答案
的要简便点
Jeff_Linux
·
2014-07-25 23:04
linux
c
Linux
C
算法导论第九章
课后答案
9.1-1证明:在最坏情况下,找到n个元素中第二小的元素需要n+向上取整lgn-2次比较。我们对于查找第2小元素分成2步。step1:我们先将数组中的元素两两成对比较,共需n/2次比较,那么就有n/2个元素是较小的元素,然后再将这些较小的元素再次两两成对比较,又淘汰一半,重复这样的循环,每次淘汰一半元素直到只剩下1个元素,该元素就是最小元素。经过的比较次数为S=n/2+n/4+...(n/(2^k
z84616995z
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2014-01-28 12:00
算法导论第八章线性时间排序
课后答案
8.1排序算法的下界8.1-1在一颗比较排序算法的决策树中,一个叶结点可能的最小深度是多少?最少进行n-1次比较,所以深度最小是n-18.1-2不用斯特林近似公式,给出lg(n!)的渐近紧确界,利用A.2节介绍的技术来求累加和∑lgk.∫(lgk)dk=klgk-∫kd(lgk)=klgk-(1/ln2)k 所以∑lgk=(nlgn-1lg1)-(1/ln2)(n-1)=nlgn-(1/ln2)(
z84616995z
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2014-01-19 14:00
算法导论第七章
课后答案
7.1-1参照图7-1的方法,说明PARTITION在数组A={13,9,9,5,12,8,7,4,21,2,6,11}上的操作过程。A={13,19,9,5,12,8,7,4,21,2,6,11} ={13,19,9,5,12,8,7,4,21,2,6,11} ={13,19,9,5,12,8,7,4,21,2,6,11} ={9,19,13,5,12,8,7,4,21,2,6,11} ={9,
z84616995z
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2014-01-09 19:00
算法导论第六章6.5优先队列
课后答案
。
6.5-1试说明HEAP-EXTRACT-MAX在堆A={15,13,9,5,12,8,7,4,0,6,2,1}上的操作过程。HEAP-EXTRACT-MAX(A) if(A.heap-sizeA[A.heap-size] HEAP-INCREASE-KEY(A,A.heap-size,key)//在key>A[A.heap-size]前提条件满足的情况下,增加A[A.heap-size]值到ke
z84616995z
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2014-01-05 19:00
算法导论第六章6.3建堆和6.4堆排序算法
课后答案
6.3-2在BUILD-MAX-HEAP的第2行代码中,为什么希望循环下标i从向下取整leghth[A]/2降到1,而不是从1升到向下取整leghth[A]/2?因为如果用递增循环从下标i=1开始,那么i的两个左右子树对于任意排序的数组来说就可能出现左右子树不是最大堆的情况(使用MAX-HEAPIFY(A,i)函数必须满足左右子树是最大堆)。 如果用递减循环从下标i=leghth[A]/2开始,
z84616995z
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2014-01-02 19:00
上一页
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按字母分类:
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