本实验运用线性回归、岭回归和Lasso回归模型，基于包含442个样本的糖尿病数据集探究正则化方法对模型拟合的影响。通过引入正态分布噪声模拟实际数据特性，使用Z-score标准化后划分训练集/测试集...

本文讨论了洛谷P3397题“地毯覆盖计数”的两种解法。作者最初用C语言暴力模拟遍历每个地毯覆盖的矩形区域，逐个累加计数，虽通过测试但效率较低。针对大规模数据（n、m≤1000），提出基于二维差...

该实验利用决策树算法进行分类（葡萄酒数据集）与回归（加州房价数据集），对比预剪枝（控制最大深度等参数）和后剪枝（CCP算法）策略对模型性能的影响。通过网格搜索优化超参数，结合SMOTE处理...

本文总结一下我在算法课程中学习到的十大排序算法思路和C语言+Python实现。

Manacher算法通过插入分隔符统一奇偶回文处理，利用镜像对称原理复用计算结果。动态维护中心C、右边界R和半径数组P[i]，在扩展时优先借助已有回文信息减少重复比较。当新回文触及边界时暴力扩展...

使用动态规划计算 LCS 长度后，从dp[m][n]回溯构造 LCS 字符串：若text1[i-1] == text2[j-1]，加入 LCS 并向左上移动，否则向dp值较大的方向移动。最终反转 LCS 输出。时间复杂度 O(m×n)。

埃拉托色尼筛法通过标记法筛除合数，高效找出素数。算法从 2 开始，将其倍数标记为合数，避免重复计算，时间复杂度为 O(n log log n)。代码统计 1 到 2020 的合数个数，优化点包括从 i*i 开始筛...

Python 的 datetime 模块提供了方便而强大的日期时间处理工具，在算法竞赛中应对涉及日期、时间、日历等问题时，可以大大简化代码逻辑，避免因手动计算而出错。掌握其常见函数和类（如 date、da...

本实验使用K近邻分类算法对sklearn葡萄酒数据集进行分类，采用标准化预处理、网格搜索优化超参数（k值、距离度量、权重方式）并结合5折交叉验证确保模型稳定性。最终，最佳模型在测试集上实现10...

本文介绍了使用Python和Scikit-Learn进行信用卡欺诈检测的完整流程。通过处理高度不平衡的数据集（492例欺诈 vs 284315正常），采用SMOTE过采样技术平衡样本，并使用决策树模型训练。评估部分涵...

在鸢尾花数据集（n=150）中，通过三维参数空间遍历（「criterion/max_depth/min_samples_leaf」）结合6折分层验证，实现决策树准确率从92.1%至97.3%的跃升。实验揭示：信息熵准则在深层树（dept...

本文通过Scikit-Learn实现对比ID3与CART决策树算法，解析信息熵与基尼指数的分裂准则差异。实验使用Iris数据集验证算法性能，揭示random_state参数对数据划分和树结构的双重控制作用。可视化展...