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AI003. 缺失值恢复
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华为 AI 岗岭回归高斯消元矩阵
本题改编自算法机考高频题型 · 考点：华为 AI 岗 / 岭回归 · 难度：困难
给定一批完整训练样本，先用带偏置项的岭回归训练线性模型，再对每个只缺失一个特征的样本，根据给定目标值恢复这个缺失特征。偏置项不参与正则化；如果缺失列在训练出的模型中权重接近 0，则该特征无法由目标值稳定恢复，输出 NA。
这类题属于算法机考高频题型中「华为 AI 岗 / 岭回归」方向的高频题型，通常考察对「华为 AI 岗 / 岭回归」的建模能力与边界条件处理。掌握本题的解题思路后，可举一反三应对同类真题方向，稳步提升机考通过率。
输入描述
第一行输入三个整数 n d m。第二行输入实数 lambda。接下来 n 行，每行输入 d 个特征值和一个标签 y。随后 m 行，每行输入 d 个特征值和一个目标值 y，其中恰好一个特征位置为 ?。
输出描述
输出 m 行。若可以恢复，输出缺失特征值并保留四位小数；若对应权重绝对值小于 1e-10，输出 NA。绝对值小于 0.00005 的数输出为 0.0000。
示例
示例 1
输入示例
5 2 2 0.01 0 0 2.000000 1 0 5.000000 0 1 1.000000 2 1 7.000000 -1 2 -3.000000 ? 1 7 2 ? 5
输出示例
2.0030 2.9917
说明：
二维样本恢复缺失特征
示例 2
输入示例
4 2 1 0.1 0 0 5.000000 1 0 7.000000 2 0 9.000000 3 0 11.000000 2 ? 9
输出示例
NA
说明：
目标几乎不受缺失列影响时输出 NA
时间限制 3000 ms · 内存限制 256 MB
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