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考试必过！线性表实现一个顺序存储的线性表实现一个链接存储的线性表函数第1关 求和第2关 回文数计算第3关 编写函数求表达式的值第4关 阶乘数列第5关 亲密数第6关 公约公倍数一维数组和二维数组第1关 排序问题第2关 查找整数第3关 计算数组中元素的最大值及其所在的行列下标值第4关 二分查找第5关 鞍点第6关 删除最大值指针第1关 用指针法输入12个整数,然后按每行4个数输出第2关 指针变量作为函数

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决策树原理：选择一个特征进行测试，然后根据这个测试再分为多个子数据集，最后一步步划分数据集。但是我们如何选择哪些特征分布，以什么为标准呢？由于要解决这个问题，我们映入

写在开头：此篇博客主要是记录李宏毅老师2021年春季的深度学习作业1的笔记过程，以时间的角度进行记录。COVID-19 Cases Prediction8月27号[初步操作]初步查看数据集+用基础的RF进行测试结果8月28号[运行样例代码]李宏毅助教代码运行+理解1、Setup Hyper-parameters [设置超参数]2、Load data [下载数据]3、Load model [下载模型

文章目录一、常见的三种网络结构二、激活函数（1）S型激活函数logistic函数和Tanh函数：hard-logistic函数和hard-Tanh函数：（2）ReLU函数带泄露的ReLU【leaky ReLU】带参数的ReLU【Parametric ReLU或者PReLU】指数线性单元【ELU】ReLU函数的平滑版本【SoftPlus】四种函数的图像（3）Swish函数（4）GELU函数（5）Ma

泰坦尼克号预测：1、思路1.1 数据处理1.2 选择模型并训练1.3 用前剪枝对模型进行优化1.4 试试其他的决策树模型2、具体代码实现（代码来源于本书）1、思路1.1 数据处理删除一些与预测无关的数据修改一些数据，比如男为1，女为0将一些缺失的数据进行补充或者删除找到target（预测的值）将数据集进行分割：分为训练集和交叉训练集1.2 选择模型并训练由于本文的内容为决策树，所以使用决策树的算法

d2l是字母d，数字2，字母l的组合【不是数字1】解决办法：直接在Anaconda中的Prompt里面输入pip install -U d2l或者在每次程序运行之前，都输入一个!pip install -U d2l如果下载成功，重启jupyter就行如果报错：ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError:[WinError

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