2.3 个性化消息:将用户的姓名存到一个变量中,并向该用户显示一条消息.显示的消息应非常简单,如"Hello Eric, would you like to learn some Python today?" name ="Eric" print(f"Hello {name}, would you like to learn some Python today?") 2.4 调整名字的大小写: 将一个人名存储到一个变量中,再以小写.大写和首字母大…

目前在看统计学习导论:基于R应用,觉得这本书非常适合入门,打算把课后习题全部做一遍,记录在此博客中. 第二章习题 1. (a) 当样本量n非常大,预测变量数p很小时,这样容易欠拟合,所以一个光滑度更高的学习模型更好. (b) 当样本量n非常小,预测变量数p很大时,这样容易过拟合,所以一个光滑度更小的学习模型更好. (c) 当预测变量与响应变量之间的关系是非线性时,说明光滑度小的模型会容易欠拟合,所以光滑度高的模型更适合. (d) 在这里,方差是指用一个不同的训练数据集估计f时,估计函数的改变量.…

Python编程快速上手-让繁琐工作自动化-第二章习题及其答案 1.布尔数据类型的两个值是什么?如何拼写? 答:True和False,使用大写的T和大写的F,其他字母是小写. 2.3个布尔操作符是什么? 答:and.or和not. 3.写出每个布尔操作符的真值表(也就是操作数的每种可能组合,以及操作的结果) 答:and:True and True  -> True True and False -> FalseFalse and True -> FalseFasle and False…

#include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define random(x) (rand()%x) void creat_array(int a[],int len,int max); void print_array(int a[],int n); void main(){ printf("please input two numbers as the array's length and the array's ma…

2. 4. 1. 习题1 [15 分钟] 写一个程序从命令行取一个文件清单, 然后用grep 把那些文件大小在1000 字节以内的文件找出来.用map 把这个清单里的每个字串前加四个空格并在 字串后面加上换行符.然后输出列表结果. } @ARGV; 2. 4. 2. 练习2 [25 分钟] 写一个程序要求用户输入一个正则表达式的模板.不要以命令行参数形式输入, 要从键盘读取.然后从一些目录中(可以是硬编码的, 如: "/etc" 或 'C:\\Windows' )中读取符合模板的文件名…

习题2-1水仙花数(daffodil) 输出1000-999中所有的水仙花数.若三位数ABC满足ABC = A3+B3+C3,则称其为水仙花数. Java: package suanfa; public class T1_1 { public static void main(String[] args) { for(int i =100;i<1000;i++) { if(((i/100)*(i/100)*(i/100) + ((i/10)%10)*((i/10)%10)*((i/10)%10)…

题目 代码 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 import pandas as pd import numpy as np train_full=pd.read_csv('../zip.train',sep=' ',engine='c',header=None).values[:,0:-1] test_full=pd.read_…

题目 准备 $x_i\sim N(0,1)$,有$\sum_i^n x_i^2 \sim \chi^2(n)$其中$n$称为自由度,卡方分布的均值即其自由度 $x_i\sim N(\mu_i,\sigma_i^2)$,有$\sum_i a_ix_i \sim N(\sum_i a_i\mu_i,\sum_ia_i^2\sigma_i^2)$ n个正态分布变量的线性和,依然符合正态分布 计算向量b投影到向量x上的长度t,$t=|b|cos\theta=|b|\frac{x^Tb}{|x||b|}=…

题目 描述 $y_i=x_i^T\beta+\epsilon_i$$\epsilon_i\sim N(0,\sigma^2)$ 已有训练集$\tau$,其中$X:n\times p,y:n\times 1,\epsilon:n\times 1$使用最小二乘得到$\hat{\beta}=\left(X^TX\right)^{-1}X^Ty$$y=X\beta+\epsilon$ 需要预测点$x_0$的値$y_0$ 题2.7 准备 $E(y_0)=E(x_0^T\beta+\epsilon_0)=E…

问题描述:在比较词表的讨论中,创建一个对象叫做translate,通过它你可以使用德语和意大利语词汇查找对应的英语词汇.这种方法可能会出现什么问题,你能提出一个办法来避免这个问题吗? 虽然这是一道初级练习,但是对我来说还是有点难度. 书上的做法是通过entries()方法来指定一个语言链表来访问多语言中的同源词,再把它转换成一个简单的词典.代码如下: from nltk.corpus import swadesh swadesh.fileids() it2en = swadesh.entries…