高二 数学 基本算法语句问题 请详细解答,谢谢! (15 12:0:58)
程序如下：
①float ft,ct;
②printf(“请输入一个华氏温度：“);
③scanf(“%f“,&ft);
④ct=(ft-32)*5/9;
⑤printf(“华氏温度%f换算成摄氏温度为：%f“,ft,ct);
说明：
语句③为输入；
语句⑤为输出；
语句④为赋值。
svr算法和svm算法哪个好
1、支持向量机（ SVM ）是一种比较好的实现了结构风险最小化思想的方法。它的机器学习策略是结构风险最小化原则
为了最小化期望风险，应同时最小化经验风险和置信范围）
支持向量机方法的基本思想：
（ 1
）它是专门针对有限样本情况的学习机器，实现的是结构风险最小化：在对给定的数据逼近的精度与逼近函数的复杂性之间寻求折衷，以期获得最好的推广能力；
（ 2
）它最终解决的是一个凸二次规划问题，从理论上说，得到的将是全局最优解，解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题；
（ 3
）它将实际问题通过非线性变换转换到高维的特征空间，在高维空间中构造线性决策函数来实现原空间中的非线性决策函数，巧妙地解决了维数问题，并保证了有较好的推广能力，而且算法复杂度与样本维数无关。
目前， SVM
算法在模式识别、回归估计、概率密度函数估计等方面都有应用，且算法在效率与精度上已经超过传统的学习算法或与之不相上下。
对于经验风险R，可以采用不同的损失函数来描述，如e不敏感函数、Quadratic函数、Huber函数、Laplace函数等。
核函数一般有多项式核、高斯径向基核、指数径向基核、多隐层感知核、傅立叶级数核、样条核、 B
样条核等，虽然一些实验表明在分类中不同的核函数能够产生几乎同样的结果，但在回归中，不同的核函数往往对拟合结果有较大的影响
2、支持向量回归算法（svr）主要是通过升维后，在高维空间中构造线性决策函数来实现线性回归，用e不敏感函数时，其基础主要是 e
不敏感函数和核函数算法。
若将拟合的数学模型表达多维空间的某一曲线，则根据e 不敏感函数所得的结果，就是包括该曲线和训练点的“
e管道”。在所有样本点中，只有分布在“管壁”上的那一部分样本点决定管道的位置。这一部分训练样本称为“支持向量”。为适应训练样本集的非线性，传统的拟合方法通常是在线性方程后面加高阶项。此法诚然有效，但由此增加的可调参数未免增加了过拟合的风险。支持向量回归算法采用核函数解决这一矛盾。用核函数代替线性方程中的线性项可以使原来的线性算法“非线性化”，即能做非线性回归。与此同时，引进核函数达到了“升维”的目的，而增加的可调参数是过拟合依然能控制。
弗洛伊德算法可以解决无向图最短路径么
可以的，弗洛伊德算法利用动态规划解决了无向图中任意两个点之间的最短路径，时间复杂度是O(n^3)，n是图中点个数
同时可以使用狄杰斯卡拉算法解决无向图的最短路径问题，他计算的是图中指定点到其余各点的最短路径，时间复杂度是O(n^2)
-基本算法语句教案
