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3.5，编程实现线性判别分析，并给出西瓜数据集3.0a上的结果。 4.10 从网上下载或自己编程实现任意一种多变量决策树算法，并观察其在西瓜数据集3.0上产生的结果。 5.10 从网上下载或自己编程实现一个卷积神经网络并在手写字符识别数据 MNIST 上进行实验测试。 6.8 以西瓜数据集 3.0α 的"密度"为输入"含糖率"为输出，试使用LIBSVM 训练一个 SVR。 7.3 试编程实现拉普拉斯修正的朴素贝叶斯分类器，并以西瓜数据集 3.0 为训练集，对 p.151 "测1" 样本进行判别. 8.5 试编程实现 Bagging，以决策树桩为基学习器，在西瓜数据集 3.0α 上训练一个 Bagging 集戚，井与图 8.6 进行比较.

Python3练习题100例 有四个数字：1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？各是多少？ 可填在百位，十位，个位的数字都是1、2、3、4。组成所有的划分后再去掉不满足条件的划分。 企业收益的奖金根据利润提成。利润（I）等于或等于10万元时，奖金可提10％；利润超过10万元，低于20万元时，低于10万元的部分按10 ％提成，高于10万的部分，可提成7.5％； 20万到40万之间时，高于20万的部分，可提成5％； 40万到60万之间时超过40万元的部分，可提成3％； 60万到100万之间时，超过60万的部分，可提成1.5％，高于100万元时，超过100万的部分按1％提成，从键盘输入当月利润I，求应发放奖金总数？ 请利用数轴来分界，定位。注意定义时需把奖金定义成长整型。 一个整数，它加上100和加上268后都是一个完全平方数，请问该数是多少？ 在10000以内判断，此数加上

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# 设置p阶，q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练，得到最优模型 全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

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