题号 | 题目 | 提交时间 | 状态 | 运行时间 | 占用内存 | 使用语言 | 题解 |
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287631 |
使用梯度下降实现Lasso回归
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2026-01-02
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答案正确
| 308ms | 14796K | Python 3 | |
287672 |
实现梯度下降
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2026-01-02
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答案正确
| 228ms | 14996K | Python 3 | |
287680 |
实现岭回归损失函数
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2026-01-02
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答案正确
| 167ms | 14884K | Python 3 | |
287736 |
使用梯度下降的线性回归
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2026-01-02
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答案正确
| 256ms | 14788K | Python 3 | |
287734 |
实现 k-Means 聚类算法
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2025-12-30
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答案正确
| 172ms | 14928K | Python 3 | |
287680 |
实现岭回归损失函数
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2025-12-30
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答案正确
| 267ms | 14856K | Python 3 | |
287672 |
实现梯度下降
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2025-12-30
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答案正确
| 233ms | 14784K | Python 3 | |
287736 |
使用梯度下降的线性回归
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2025-12-30
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答案正确
| 249ms | 14892K | Python 3 | |
287505 |
二项分布概率
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2025-12-30
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答案正确
| 24ms | 4756K | Python 3 | |
287584 |
使用行阶梯形求矩阵的像(image)
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2025-12-30
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答案正确
| 176ms | 15140K | Python 3 | |
287606 |
高斯消元法求解线性方程组
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2025-12-29
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答案正确
| 248ms | 14720K | Python 3 | |
287608 |
Gauss-Seidel法求解线性方程组
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2025-12-29
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答案正确
| 250ms | 14712K | Python 3 | |
287510 |
使用Jacobi方法求解线性方程组
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2025-12-29
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答案正确
| 334ms | 14772K | Python 3 | |
287734 |
实现 k-Means 聚类算法
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2025-12-29
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答案正确
| 227ms | 14780K | Python 3 | |
287734 |
实现 k-Means 聚类算法
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2025-12-29
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答案正确
| 170ms | 14740K | Python 3 | |
287734 |
实现 k-Means 聚类算法
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2025-12-28
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答案正确
| 209ms | 14908K | Python 3 | |
287734 |
实现 k-Means 聚类算法
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2025-12-28
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答案正确
| 216ms | 16924K | Python 3 | |
287701 |
实现One-Hot编码
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2025-12-28
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答案正确
| 248ms | 14772K | Python 3 | |
287709 |
数据集的批量迭代器
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2025-12-28
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答案正确
| 181ms | 14828K | Python 3 | |
287491 |
特征扩展实现
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2025-12-28
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答案正确
| 213ms | 14784K | Python 3 |
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