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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. 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 ...

  6. 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 ...

  7. 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 ...

  8. 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: ...

  9. 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 ...

  10. 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

  1. pandas之Seris和DataFrame

    pandas是一个强大的python工具包,提供了大量处理数据的函数和方法,用于处理数据和分析数据. 使用pandas之前需要先安装pandas包,并通过import pandas as pd导入. ...

  2. Python日历模块

    Python日历模块 calendar: 0:星期一是第一天 6:星期日是最后一天 注:形参 w,I,c 可以不写,正常使用,使用默认形参即可 calendar(year,w=2,I=1,c=6): ...

  3. luogu P3920 [WC2014]紫荆花之恋

    LINK:紫荆花之恋 每次动态加入一个节点 统计 有多少个节点和当前节点的距离小于他们的权值和. 显然我们不能n^2暴力. 考虑一个简化版的问题 树已经给出 每次求某个节点和其他节点的贡献. 不难想到 ...

  4. 【02python基础-函数,类】

    1.函数中的全局变量与局部变量全局变量:在函数和类定义之外声明的变量.作用域为定义的模块,从定义位置开始到模块结束.全局变量降低了函数的通用性和可读性,要尽量避免全局变量的使用.全局边个两一般作为常量 ...

  5. .NETCore中实现ObjectId反解

    前言 在设计数据库的时候,我们通常需要给业务数据表分配主键,很多时候,为了省事,我都是直接使用 GUID/UUID 的方式,但是在 MonggoDB 中,其内部实现了 ObjectId(以下统称为Oi ...

  6. 【FZYZOJ】数论课堂 题解(约数个数定理)

    前言:想了两个小时orz,最后才想到要用约数个数定理…… ------------- 题目大意: 给定$n,q,A[1],A[2],A[3]$ 现有$A[i]=(A[i-1]+A[i-2]+A[i-3 ...

  7. Linux发行版-Manjaro

    Manjaro是什么? 一个基于Arch系列,开源的linux发行版 Mnajrao官网了解更多,这里不做更多阐述内容 为什么使用Manjaro 第一点,为了方便自己隔离腾讯网游 第二点,更方便的学习 ...

  8. python8.1多线程

    import threadingimport time def run1 (name,sex): print(name,sex,"执行线程1") time.sleep(3)def ...

  9. 求求你们不要再用 RSA 私钥加密公钥解密了,这非常不安全!

    最近经常在网上看到有人说巨硬的 CNG(Cryptography Next Generation 即下一代加密技术) 只提供 RSA 公钥加密私钥解密,没有提供 RSA 私钥加密公钥解密,他们要自己封 ...

  10. 一文说通C#中的异步编程补遗

    前文写了关于C#中的异步编程.后台有无数人在讨论,很多人把异步和多线程混了. 文章在这儿:一文说通C#中的异步编程 所以,本文从体系的角度,再写一下这个异步编程.   一.C#中的异步编程演变 1. ...