投篮，当投篮率为多少时，选择玩法1或者玩法2

import java.util.Arrays;//冒泡排序 public class Test { public static void main(String[] args) { int[] array = { 31, 22, 15, 77, 52, 32, 18, 25, 16, 7 }; // 冒泡 --> 两两比较 --> 提取出最大的数 在最后一位 //拿第一位和它后面的一位进行 两两比较 System.out.println(Arrays.toString(array)); fo

5-1 输入一个正整数 n (1≤n≤10)和n 阶方阵a的元素,如果方阵a中的所有元素都沿主对角线对称,输出"Yes", 否则,输出"No".主对角线为从矩阵的左上角至右下角的连线,方阵a中的所有元素都沿主对角线对称指对所有i, k,a[i][k]和a[k][i]相等 一.实验代码 #include <stdio.h> int main(void) { int found, i, k, n; int a[10][10]; scanf ("%d

2.模型评估与选择 2.1经验误差和过拟合 不同学习算法及其不同参数产生的不同模型,涉及到模型选择的问题,关系到两个指标性,就是经验误差和过拟合. 1)经验误差 错误率(errorrate):分类错误的样本数占样本总数的比例.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),即精度=1-错误率. 误差(error):学习器的实际预测输出和样本的真实输出之间的差异.训练误差或经验误差:学习器在训练集上的误差:泛化误差:学习器在新样本上的误差.

机器学习总结之第二章模型评估与选择 2.1经验误差与过拟合 错误率 = a个样本分类错误/m个样本 精度 = 1 - 错误率 误差:学习器实际预测输出与样本的真是输出之间的差异. 训练误差:即经验误差.学习器在训练集上的误差. 泛化误差:学习器在新样本上的误差. 过拟合:学习器把训练样本学的"太好",把不太一般的特性学到了,泛化能力下降,对新样本的判别能力差.必然存在,无法彻底避免,只能够减小过拟合风险. 欠拟合:对训练样本的一半性质尚未学好. 2.2评估方法 (在现实任务中,还需考虑

训练误差和泛化误差 需要区分训练误差(training error)和泛化误差(generalization error).前者指模型在训练数据集上表现出的误差,后者指模型在任意一个测试数据样本上表现出的误差的期望,并常常通过测试数据集上的误差来近似.计算训练误差和泛化误差可以使用之前介绍过的损失函数,例如线性回归用到的平方损失函数和softmax回归用到的交叉熵损失函数. 直观地解释训练误差和泛化误差这两个概念.训练误差可以认为是做往年高考试题(训练题)时的错误率,泛化误差则可以通过真正参加高

Linear Model Selection and Regularization 此博文是 An Introduction to Statistical Learning with Applications in R 的系列读书笔记,作为本人的一份学习总结,也希望和朋友们进行交流学习. 该书是The Elements of Statistical Learning 的R语言简明版,包含了对算法的简明介绍以及其R实现,最让我感兴趣的是算法的R语言实现. [转载时请注明来源]:http://www

JQUERY 插件开发——CITYLINKAGE(省.市.县城市联动选择) 第一部分:背景   开发源于需求,本次城市联动选择插件算是我写插件的一个特例吧,不是我目前工作需要些的,算是兴趣驱使吧.之前呢,一直想写这个插件,然后错过了一个写这个插件的机会(这个得回顾到很久以前了...此处省去N个字).然后最近“瘾”又犯了,呵呵,随手就拿这个“欠”了很久的插件开刀了.大家都应该知道“某宝”的这个插件写的还是很强大的,支持到街道(镇)级别...可见他们维护的前端数据有多大...不过呢,临渊羡鱼,不如退

转自:http://www.php100.com/html/php/rumen/2013/1029/6333.html 许多人都说 算法是程序的核心,一个程序的好于差,关键是这个程序算法的优劣.作为一个初级phper,虽然很少接触到算法方面的东西 .但是对于冒泡排序,插入排序,选择排序,快速排序四种基本算法,我想还是要掌握的.下面是我按自己的理解,将四个方法分析一遍. 需求:分别用 冒泡排序法,快速排序法,选择排序法,插入排序法将下面数组中 的值按照从小到的顺序进行排序. $arr(1,43,5

原文:http://cos.name/2015/08/some-basic-ideas-and-methods-of-model-selection/ 作者:高涛  编辑:王小宁 0. 引言 有监督学习是日常使用最多的建模范式,它有许多更具体的名字,比如预测模型.回归模型.分类模型或者分类器.这些名字或来源统计,或来源于机器学习.关于统计学习与机器学习的区别已经有不少讨论,不少人认为机器学习侧重于目标预测,而统计学习侧重于机制理解和建模.个人更加直观的理解是,统计学习侧重于从概率分布来描述数据生