在预测建模时,确定基线性能(baseline performance)是很重要的。 基线为评估更高级的方法提供了比较的标准。 在本教程中,你将了解如何在 Python 中实现基线机器学习算法(Baseline Machine Learning Algorithms)。学完本教程后,你将了解: 如何实现随机预测(random ...
a^(p-1)和1对p同余。 如果p是一个合数,且满足对于任意的 1 ≤ a < p a^(p-1)和1对p同余。 则称p是一个基于a的伪素数。 * 算法分析: 可能出错,341 = 11 * 31, 2^340 和1 对341同余 * Tips: 注意,求模取幂时,不要用pow函数,double类型进行操作时可能会判断出错 ...
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