进入算法研发部，在大致了解部门的项目构成，主要职责之后，我意识到最优化算法在各个项目组中都具有重要的作用，例如CTR预估、排序等。然而，由于自己在读博期间除了“逻辑回归”以外，没有系统参与过涉及最优化的项目，因此在还没有分配到具体任务的情况下，首先自发地对最优化算法的发展历程进行了调研。心得体会如下：最优化领域中的方法虽然“多如牛毛”，但是总体上还是沿着一条“主线”发展的。这里按照时间
最近我们被要求撰写关于多项式线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 相关视频：非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析
非线性模型原理与R语言多项式回归、局部平滑样条、 广义相加模型GAM分析 ，时长05:41“应用线性模型”中，我们打算将一种理论（线性模型理论）应用于具体案例。通常，我会介绍理论的主要观点：假设，主要结果，并进行示范来直观地解
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2024-08-20 23:00:46
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is与的区别 在讲is和这两种运算符区别之前，首先要知道Python中对象包含的三个基本要素，分别是：id(身份标识)、type(数据类型)和value(值)。is和==都是对对象进行比较判断作用的，但对对象比较判断的内容并不相同。下面来看看具体区别在哪。==比较操作符和is同一性运算符区别==是python标准操作符中的比较操作符，用来比较判断两个对象的value(值)是否相等，例如下面两个字符
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2024-06-21 23:11:23
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引言在数据分析中，曲线拟合是一种常用的技术，用于建立数据点之间的数学关系。R语言提供了多种工具和函数来进行曲线拟合，并通过R值来评估模型的拟合优度。本文将介绍如何在R语言中进行曲线拟合，并解释R值的含义。曲线拟合基础曲线拟合通常涉及以下步骤：选择模型：根据数据特性选择合适的数学模型。参数估计：估计模型参数，使模型尽可能地拟合数据。评估模型：使用统计量评估模型的拟合优度。R语言中的曲线拟合使用nls
原创
精选
2024-08-15 11:34:08
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# 使用R语言进行曲线拟合与R值的理解
曲线拟合在数据分析中是一项重要的技术，它帮助我们找出数据之间的潜在关系。R语言作为一种强大的统计计算和图形绘制工具，广泛应用于曲线拟合和数据建模的各个领域。本文将通过一个实例，带你了解如何使用R语言进行曲线拟合，并解释R值（决定系数）的含义。
## 1. 曲线拟合的基本概念
曲线拟合就是通过数学模型来逼近观察到的数据点。常见的模型包括线性回归、多项式回
原创
2024-08-04 03:26:36
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题型叙述针对64位或32位系统的无标记整数x，我们在它的二进制表明中，把1的数量称之为x的权重。比如x=7，它的二进制表明为0b111，因为有3个1，因此 x的权重便是3。用S(k)表明64位或32位系统整数中，权重为k的全部整数的结合，在其中k并不等于0、32、64。现给出一个整数x，假定它归属于结合S(k)，规定找到另一个归属于S(k)的整数y，促使|x-y|的值最少。解题思路答题方式：能够先
# 使用R语言进行ANOVA分析并求得P值的科普
## 引言
在统计学中，方差分析（ANOVA）是一种用于比较三个或更多组的均值的方法。通过ANOVA，我们可以判断不同组之间的差异是否显著。本文将介绍如何在R语言中进行ANOVA分析并求得P值，同时还将通过可视化工具，如饼状图和类图，来更直观地理解我们的数据。
## ANOVA分析概述
ANOVA的基本思想是通过比较组间差异和组内差异来判断
原创
2024-09-24 06:59:16
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在Python中，我们经常会遇到“已知y如何求x”的问题，尤其是在数值计算和数据分析中。这类问题通常涉及到逆函数、优化算法或其他复杂的数学模型。在这篇博文中，我们将详细探讨这一问题的解决过程，并提供一些实用的示例和代码片段。
### 问题背景
在某个项目中，我们需要根据具体的输出值y来推断出某个输入值x。这种情况在机器学习、数据预处理或者算法优化中非常常见。解决这个问题对于提高系统的响应效率和
## 标题：Python中已知曲线上的y坐标，如何求取x坐标？
### 引言
在数学和物理学中，曲线是一个非常重要的概念。曲线可以描述各种现象和变化的趋势。在计算机科学中，我们经常需要根据已知的曲线上的某个点的y坐标来求取其对应的x坐标。本文将介绍如何使用Python编程语言来解决这个问题。
### 问题描述
假设我们已知一个曲线上的若干个点的坐标，其中包括x坐标和对应的y坐标。现在，我们希望
原创
2023-09-10 07:42:33
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已知$y$求$\le y$的最大值$x$，和$\ge y$的最小值$z$
原创
2022-11-03 15:26:26
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Logistic构建临床预测模型系列主要以一篇基于logistic回归构建预测模型的文章为例，从整理数据到构建预测模型，再到内部验证模型，包括了整理数据、随机数据拆分、基线描述、差异性分析、绘制ROC曲线并计算AUC值、HL检验及绘制校准曲线、构建列线图模型并绘制DCA曲线，基本涵盖了Logistic构建预测模型的全过程，敬请期待！本文属于Logistic构建临床预测模型系列文章第六篇，分别用R语
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2024-06-14 23:11:41
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文章目录例题例图代码展示 例题乙醇偶合制备 C4 烯烃C4 烯烃广泛应用于化工产品及医药的生产，乙醇是生产制备 C4 烯烃的原料。在制备过程中，催化剂组合（即：Co 负载量、Co/SiO2 和 HAP 装料比、乙醇浓度 的组合）与温度对 C4 烯烃的选择性和 C4 烯烃收率将产生影响（名词解释见附录）。 因此通过对催化剂组合设计，探索乙醇催化偶合制备 C4 烯烃的工艺条件具有非常 重要的意义和价
Python 运算符Python 运算符运算符用于对变量和值执行操作。Python 在以下组中划分运算符：算术运算符赋值运算符比较运算符逻辑运算符身份运算符成员运算符位运算符Python 算术运算符算术运算符与数值一起使用来执行常见的数学运算：运算符名称实例试一试+加x + y-减x - y*乘x * y/除x / y%取模x % y**幂x ** y//地板除（取整除）x // yPython
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2023-12-31 21:50:31
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样本均值的概率假设一个情境：曼帝糖果公司也生产小袋装糖球，每一个小包装袋里的糖球数目均值为10，方差为1。然而，有一个顾客买了30袋糖球，结果发现每袋糖球中的糖球平均数目只有8.5。求这种事情发生概率有多大？这次我们已知小包装糖球的总体均值和方差，然后抽取了几袋糖球作为样本，需要为该样本计算概率（样本均值的概率）。为了计算样本均值的概率，先要得出样本均值的概率分布。下面是具体步骤：查看与我们所研究
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2024-10-15 19:18:12
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这样添加二次项容易造成x与x方之间的共线性， 所以添加中心化的二次项：lmre3 ~ Months + I((Months-summary(lmre3)## Call:## lm(formula = Sales ~ Months + I((Months - 60)^2), data = Reynolds)## ## Residuals:## Min 1Q Median
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2023-06-21 10:21:36
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前言python通过Exponential binning和线性回归对幂律分布的参数α进行估计。目录幂律分布的简介(pdf,cdf)用python生成幂律分布样本log-log图与参数估计Exponential binning与参数估计幂律分布的简介(pdf,cdf)在本科概率论的学习中，幂律分布一般不讲，其实在真实的世界中有许多现象都符合幂律分布，二八定律（Pareto's pri
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2023-12-01 12:51:43
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# 如何在R语言中通过已知协方差矩阵计算特征值
计算特征值在统计学和机器学习中非常重要，尤其是在主成分分析等领域。本文将帮助你理解如何在R语言中实现从已知协方差矩阵计算特征值的过程，适合初学者。我们将通过一个清晰的流程、步骤和代码示例来阐述这一过程。
## 整体流程
在开始之前，我们先给出一个简单的步骤表格，以帮助理解整个流程。
| 步骤 | 描述
采用单片机等微处理器采集一些“线性”传感器数据时，注意这里的线性是指相似于线性变化，比如NTC热敏电阻、PT100铂电阻、PH复合电极传感器，这些传感器的变化特性类似于二维坐标轴上的一条斜线。如下图可以看出数据点基本在一条斜线的附近，那么我们的目的是通过单片机运行程序来求出这条斜线所对应的函数表达式。 &
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2024-08-29 21:06:03
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hibernate-criteria查询Criteria查询是Hibernate提供的一种查询方式 下面就一个员工和部门来列一个总体的例子 package Test; import java.util.ArrayList; import j ...MySQL prepare 原理Prepare的好处 Prepare SQL产生的原因.首先从mysql服务器执行sql的过程开始讲起,SQ
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2024-09-11 12:12:24
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原创
2022-11-26 14:05:06
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