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数据分类实验的python程序实验设置要求：数据集：共12个，从本地文件夹中包含若干个以xlsx为后缀的Excel文件，每个文件中有一个小规模数据，有表头，最后一列是分类的类别class，其他列是特征，数值的。实验方法：XGBoost、AdaBoost、SVM（采用rbf核）、NeuralNetwork分类器输出：分类准确率，即十

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1#include<stdio.h>#defineN4intmain(){intx[N]={1,9,8,4};inti;int*p;for(i=0;i<N;++i)printf("%d",x[i]);printf("\n");return0;}    1.2 #include<stdio.h>intmain(){intx[2][4]={{1,9,8,4},{2,0,4,9}};inti,

第一次写的时候还不会线段树的动态开点，写了一个是线段树但是是\(O(N^2)\)的写法，现在用动态开点武装了自己，会了正解\(O(qlogn^2)\)。首先建立一个权值线段树，但这里的权值很大，通过动态开点去建树来节省空间，对于两种操作：操作1，常见的动态开点的单点修改操作2，二分答案，然后在线段树

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