目录BP算法（分步）源代码（全部）测试数据集一（鸢尾花集）源代码（全部）测试数据集二（手写数字集）源代码（全部）实验内容：实现BP算法类，并使用两个数据集进行测试。BP算法（分步）BP算法主要由前向传递和后向传递两个部分构成。首先定义BPNetWork类：初始化函数init，生成四个基本变量（权重+偏置）：'''初始化函数init'''def __init__(self,):'''w1、w2分别为

目录python实现分步源代码（全部）测试集1（波士顿房价数据集）测试集2（糖尿病数据集）总结python实现分步划分数据子集（左子树划分比指定值小的样本集合，右子树划分比指定值大的样本集合）import numpy as np#获取数据子集，分类与回归的做法相同#将数据集根据划分特征切分为两类def split_dataset(data_x,data_y,fea_axis,fea_value):

目录1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型1.2多元线性回归模型1.3损失函数2.相关代码2.1LinearRegression类2.2求解代码2.3绘图代码1.线性回归模型1.1 一元线性回归模型简单的讲，一元线性模型就是指只有一个特征量，然后对应带有一个标签（结果）。一元线性回归模型一般如下：y=wx+b{\color{Violet}y = wx+b}y=wx+b其中 w{\color{Re

目录详细描述用例图入院管理系统主治医生护士站药房化验部门财务部门出院管理系统用例执行场景定义类图时序图入院管理系统主治医生查房护士站管理总结详细描述∙\bullet∙病人住院前，先办理入院手续，如果病人有医疗卡，则表明其在系统中已经存有相关信息，继续为其分配床位、主治医生，并收取住院押金。如果病人没有医疗卡，则需要先建立病人档案，再进行上述操作。∙\bullet∙病人住院过程中，主治医师会每天查房

目录1.Floyed算法1.1适用范围1.2算法思想1.3实例2.代码2.1floyd函数2.2调用函数1.Floyed算法1.1适用范围∙\bullet∙ 求每队顶点的最短路径∙\bullet∙ 有向图、无向图和混合图1.2算法思想直接在图的带权邻接矩阵中用插入顶点的方法依次递推地构造出n个矩阵D(1)，D(2)…D(n)（每次加入一个点然后更新最短路径矩阵D），D(n)是图的最短距离矩阵，同时

目录写在前面1.什么是机器学习2.ML在日常生活中的应用3.ML的简单组成4.ML与其他领域的联系写在前面本节内容主要是介绍什么是机器学习，以及机器学习在我们日常生活中的常见应用场景，它与我们的生活并不是分离开来互不影响的。最后引申了它与其他领域的一些关系，整体来说，本节内容较为简单。本文整理自台湾大学林轩田的《机器学习基石》1.什么是机器学习∙\bullet∙ 机器学习（Machine Lear

1.SVM基本原理1.1特点∙\bullet∙ 支持向量机（Support Vector Machine）主要用于解决模式识别领域中的数据分类问题，属于有监督学习算法的一种。∙\bullet∙ 既可以做分类也可以做回归。∙\bullet∙ 适合于小样本集的场景。1.2线性二分类问题比如说对于线性二分类问题来说，我们就是要选择一条直线将两类点进行区分，但是观看下图我们会发现有无数条直线可以做到这一要

一.R型指令（1）R型指令格式000000 （op)RsRtRdshamtfunct6bits5bits5bits5bits5bits6bits注意： 该类型指令操作数和保存结果均通过寄存器进行。操作含义op操作码，所有R型指令都全为0rs寄存器编号，对应第一个源操作数rt寄存器编号，对应第二个源操作数rd寄存器编号，保存结果shamt常数，在移位指令中使用funct功能码，指定指令的具体功能

目录一.简单升序排序（1）准备（2）函数格式（3）完整代码（4）结果二.简单降序排序（1）函数格式（2）完整代码（3）结果三.自定义函数排序（1）函数格式（2）代码（3）结果最近刷力扣的时候遇到了好多vector数组自定义排序问题，这里先来总结一下。vector是C++的STL中一个重要的容器嘛，STL不用说也知道它的功能十分强大，所以有一些内置排序函数。下面来细说一下。一.简单升序排序（1）准备

一.solve()方法（1）单变量方程 f(x)=0solve()方法可以求解较为简单的方程和方程组。1)符号方程所谓符号方程就是求得方程的解的解析式而不是具体的数值解，比如当参数未知时求得的解。eg：ax2 + bx + c = 0syms a b c x;f = a*x^2+b*x+c;solve(f,x) %求解结果如下ans =-(b + (b^2 - 4ac)^(1/2))/(2a)-(