作者对游戏的说明： 首先，您应当以一种批判的眼光来看待本程序。这个游戏是我制作 的第一部RPG游戏，无任何经验可谈，完全按照自己对游戏的理解进 行设计的。当我参照了《圣剑英雄2》的源码之后，才体会到专业游 戏引擎的博大精深。 该程序的内核大约有2000余行，能够处理人物的行走、对话、战斗， 等等。由于该程序的结构并不适于这种规模的程序，故不推荐您详 细研究该程序。所附地图编辑器的源程序我已经添加了详细的注释， 其程序结构也比较合理，可以作为初学VC的例子。 该程序在VC的程序向导所生成的SDI

k-近邻算法的课件。来自于菊安酱的机器学习实战12期的免费教程。内涵python源码。菊安酱的直播间: 我们已经知道k近邻算法的工作原理,根据特征比较,然后提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签。 那么如何进行比较呢?比如表1中新出的电影,我们该如何判断他所属的电影类别呢?如图2所示。 电影分类 120 爱情片(1,101) 爱情片(12,97) 80 爱情片(5,89) 水弊 60 ?(24,67) 动作片(112,9 20 动作片(1158) 动作片(108,5) 0 20 60 8

在未预约的数据集（ ）（患者约会的数据集）上，我们试图预测患者是否愿意参加约会。只有大约1/4的患者没有出现，并且在此回购中，我们显示出通过生成更多的没有出现，我们可以改善患者没有出现分类器的性能。查看以下结果： 原始数据集结果： 模型 准确性 AUC 记起 精确 F1 河童 我的客户中心 TT（秒） 助推器 CatBoost分类器 0.8026 0.7461 0.0778 0.5843 0.1372 0.0942 0.1582 14.866 lightgbm 轻梯度升压机 0

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没有出现约会： 描述 该数据集是有关巴西患者预约的信息的集合，重点是保持患者的预约。 题 使用数据，我们需要确定重要因素，以帮助预测患者是否会出现在其预定的约会中。 列 1. PatientId: Unique identification number for the patients. 2. AppointmentID: Identification of each patient's appointment. 3. Gender: Male or Female. 4. ScheduledD