CCF-202006-1线性分类器
![]()
1 def judga(lis1,z): #判断列表lis1中点是否都在线z的一侧
s=0
for i in lis1:
if z[0]+i[0]*z[1]+i[1]*z[2]>0:
s+=1
if s==len(lis1) or s==0:
return True
else:
return False def judg(x,y,z):#判断A类点x,B类点y是否在线Z不同侧
flag = False
if (z[0]+x[0]*z[1]+x[1]*z[2])*(z[0]+y[0]*z[1]+y[1]*z[2])<0:
flag = True
return flag if __name__ == '__main__':
da_list = []
db_list = []
d_list = []
n, m = map(int,input().split())
for i in range(n):#点的输入
raw = input()
x, y, z = raw.split()
x = int(x) #由于raw输入将看作字符串输入,所以要整形化
y = int(y)
tub1 = (x,y,z)
if tub1[2]=='A':
da_list.append(tub1)
else:
db_list.append(tub1)
for i in range(m):
a, b, c = map(int, input().split())
tub2 = (a, b, c)
d_list.append(tub2)
for i in range(m):
if judga(da_list,d_list[i])==True and judga(db_list,d_list[i])==True:
if judg(da_list[0],db_list[0],d_list[i]):
print('Yes')
else:
print('No')
else:
print('No')
CCF-202006-1线性分类器的更多相关文章
- 2. SVM线性分类器
在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直 ...
- cs231n笔记:线性分类器
cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(sc ...
- Python机器学习(基础篇---监督学习(线性分类器))
监督学习经典模型 机器学习中的监督学习模型的任务重点在于,根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测.根据目标预测变量的类型不同,我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类.监督学习任务的 ...
- cs331n 线性分类器损失函数与最优化
tip:老师语速超快...痛苦= = 线性分类器损失函数与最优化 \(Multiclass SVM loss: L_{i} = \sum_{j \neq y_{i}} max(0,s_{i}-s_{y ...
- 1. cs231n k近邻和线性分类器 Image Classification
第一节课大部分都是废话.第二节课的前面也都是废话. First classifier: Nearest Neighbor Classifier 在一定时间,我记住了输入的所有的图片.在再次输入一个图片 ...
- cs231n笔记 (一) 线性分类器
Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设 ...
- 文本分类学习 (八)SVM 入门之线性分类器
SVM 和线性分类器是分不开的.因为SVM的核心:高维空间中,在线性可分(如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分)的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来. 所以要理解SVM ...
- SVM入门——线性分类器的求解,核函数
一.问题的描述 从最一般的定义上说,一个求最小值的问题就是一个优化问题(也叫寻优问题,更文绉绉的叫法是规划——Programming),它同样由两部分组成,目标函数和约束条件,可以用下面的式子表示: ...
- cs231n线性分类器作业 svm代码 softmax
CS231n之线性分类器 斯坦福CS231n项目实战(二):线性支持向量机SVM CS231n 2016 通关 第三章-SVM与Softmax cs231n:assignment1——Q3: Impl ...
- SVM中的线性分类器
线性分类器: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开,很显然,图上的这条直线就是我们要求的直线之一(可以有无数条这样的直线) 假如说, ...
随机推荐
- JDK动态代理和 CGLIB 代理
JDK动态代理和 CGLIB 代理 JDK动态代理:其代理对象必须是某个接口的实现,它是通过在运行期期间创建一个接口的实现类来完成对目标对象的代理. 代码示例 接口 public interface ...
- 在excel中如何给一列数据批量加上双引号
在实际开发中,会遇到这样的需求,大量的数据,需要从配置文件里读取,客户给到的枚举值是字符串,而配置文件里的数据,是json格式,需要加上双引号,这样就需要使用Excel来批量格式化一下数据. 客户给到 ...
- PHP array_unique() 函数
实例 移除数组中重复的值: <?php$a=array("a"=>"red","b"=>"green" ...
- C/C++编程笔记:C语言对齐问题【结构体、栈内存以及位域对齐】
引言 考虑下面的结构体定义: 假设这个结构体的成员在内存中是紧凑排列的,且c1的起始地址是0,则s的地址就是1,c2的地址是3,i的地址是4. 现在,我们编写一个简单的程序: 运行后输出: 为什么会这 ...
- UOJ #310 黎明前的巧克力 FWT dp
LINK:黎明前的巧克力 我发现 很多难的FWT的题 都和方程有关. 上次那个西行寺无余涅槃 也是各种解方程...(不过这个题至今还未理解. 考虑dp 容易想到f[i][j][k]表示 第一个人得到巧 ...
- python数据处理PDF高清电子书
点击获取提取码:jzgv 内容简介 本书采用基于项目的方法,介绍用Python完成数据获取.数据清洗.数据探索.数据呈现.数据规模化和自动化的过程.主要内容包括:Python基础知识,如何从CSV.E ...
- .net core下获取自身服务器地址
网上的例子千篇一律都是Request.HttpContext.Connect.Connection.XX这种 或者依赖于IHttpContextAccessor的 而我的场景是在非控制器流程获取自身服 ...
- 【SCOI2005】互不侵犯 题解(状压DP)
前言:一道状压DP的入门题(可惜我是个DP蒟蒻QAQ) ------------------ 题意简述:求在一个$n*n$的棋盘中放$k$个国王的方案数.注:当在一个格子中放入国王后,以此格为中心的九 ...
- Linux集群配置离线ntp时间同步服务
集群中时间不同步有可能会让大数据的应用程序运行混乱,造成不可预知的问题,比如Hbase.mongodb副本集等,Hbase当时间差别过大时就会挂掉,mongodb如果副本时间过快,会出现时间栈帧溢出提 ...
- Python中匿名函数与内置高阶函数详解
大家好,从今天起早起Python将持续更新由小甜同学从 初学者的角度 学习Python的笔记,其特点就是全文大多由 新手易理解 的 代码与注释及动态演示 .刚入门的读者千万不要错过! 很多人学习pyt ...
