洪水灾害是当今世界上造成损失最大的自然灾害之一，在洪涝灾害发生时，如何快速、动态、准确地提取水体信息，确定洪水淹没区域和受灾程度，为政府开展救援工作提供及时而准确信息，具有十分重要的意义。遥感技术以其高重复频率和大范围观测能力，能为决策部门提供了大量的洪涝地区淹没过程的实时信息。应用遥感技术监测洪涝灾害的技术方法和流程有很多，下面介绍一种较为实用和简单的方法。归一化水指数模型 
幂函数公式为什么有的积分公式反推出来不是求导结果？完整问题：例如幂函数公式和指数函数公式。好评回答：求导运算与积分运算互为逆运算，不可能出现你说的这种情况 幂函数求导：(x^a)' = ax^(a-1)，其中a为常数且a≠0幂函数积分：∫ x^a dx = [x^(a 1)]/(a 1) C，其中a为常数且a≠-1则 ( ∫ x^a dx )' = { [x^(a 1)]/(a 1) C }' =
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2024-08-09 17:40:58
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MATLAB求解一维非线性函数问题前言正文函数实现（可视化处理）可视化结果 前言一维非线性函数是指函数的自变量和因变量都是一维实数，而且函数的形式是非线性的，也就是不符合线性函数的形式。在一维非线性函数中，自变量和因变量之间的关系通常是曲线状的，而不是直线状的。这种函数形式很常见，可以描述很多实际问题，如物理学、工程学、生物学等领域的各种现象和过程。常见的一维非线性函数包括二次函数、指数函数、对
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2024-09-26 07:01:06
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再引言 在冷轧工程设计和工艺研究等过程中，需要了解和掌握金属的变形特点，一般通过实验手段或现场实绩数据收集，获得金属的应力-应变数据。将数据绘制成曲线并进行公式拟合，是设计和科研工作者的一项重要工作。Excel作为常见的数据分析工具，其图表及数值处理功能十分强大，无须编程便可以进行一些函数的拟合。介绍一种用Excel拟合
在数学，尤其是概率论和相关领域中，归一化指数函数，或称Softmax函数，是逻辑函数的一种推广。它能将一个含任意实数的K维向量z“压缩”到另一个K维实向量σ(z)中，使得每一个元素的范围都在(0,1)之间，并且所有元素的和为1。该函数多用于多分类问题中。做过多分类任务的同学一定都知道softmax函数。softmax函数，又称归一化指数函数。它是二分类函数sigmoid在多分类上的推广，目的是将多
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2024-06-12 20:21:41
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今天用Excel的if函数，要用到嵌套，就在网上查到了这篇文章，比较全面。 编者语：Excel 是办公室自动化中非常重要的一款软件，很多巨型国际企业都是依靠Excel进行数据管理。它不仅仅能够方便的处理表格和进行图形分析，其更强大的功能体现在对数据的自动处理和计算，然而很多缺少理工科背景或是对Excel强大数据处理功能不了解的人却难以进一步深入。编者以为，对Excel函数应用的不了解正
前言图像绘制教材上只要求掌握五种幂函数，其实我们应该利用他们总结出如下的图像的代表：当\(\alpha<0\)时，恒过点\((1，1)\)，在\((0，+\infty)\)上单调递减，凹函数；当\(\alpha=0\)时，恒过点\((1，1)\)，在\((0，+\infty)\)上无单调性，无凹凸性；当\(0<\alpha<1\)，恒过点\((0，0)\)，\((1，1)\)，在
第一次作业基于x的简单多项式相加求导带符号整数 支持前导0的带符号整数，符号可省略，如： +02、-16>、19260817等。幂函数一般形式 由自变量x和指数组成，指数为一个带符号整数，如：x ^ +2。省略形式 当指数为1的时候，可以采用省略形式，如：x。项表达式 由加法和减法运算符连接若干项组成，如： -1 + x ^ 233 - x ^ >06。此外，在第一项之前，可以带一个正
一、基本数学运算● max（a，b） ○ 返回较大的● min（a，b） ○ 返回较小的● mul（a，b） ○ 两向量相乘，常用于矩阵运算 ● abs（a） ○ 返回a的绝对值 ● round（x） ○ 返回与x最近的整数 ● sqrt（x） ○ 返回x的平方根 ● rsqrt（x） ○ 返回x的平方根的倒数● degrees（x） ○ 将弧度转化为角度● redians（x） ○ 将角度转化为
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2024-04-25 10:01:02
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2024-01-17 14:51:25
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1. 正规方程前面几篇文章里面我们介绍了求解线性回归模型第一个算法 梯度下降算法，梯度下降算法最核心的是找到一个学习速率α，通过不断的迭代最终找到θ0 ... θn, 使得J(θ)值最小。今天我们要介绍一个解决线性回归模型新的算法 正规方程 对于函数f(x) = ax^2 + bx + c 而言，要求其最小值，是对其求导数并且设置导数值为0.我们知道，多维特征变量的线
# 使用Python拟合对数回归方程的指南
在数据分析和建模中，对数回归是一种非常有用的工具，特别是在处理非线性关系时。对于刚入门的开发者而言，理解如何用Python实现对数回归方程是非常重要的。本文将提供一个详细的流程，以及每一步所需的代码和解释，帮助你快速入门对数回归的实现。
## 整体流程
以下是我们将要执行的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-08 15:15:38
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主成分估计采用的方法是将原来的回归自变量变换到另一组变量，即主成分，选择其中一部分重要的主成分作为新的自变量（此时丢弃了一部分，影响不大的自变量，这实际达到了降维的目的），然后用最小二乘法对选取主成分后的模型参数进行估计，最后再变换回原来的模型求出参数的估计。 例：有一组水泥热量值数据： 降维：(判断标准很多，但有些是相关性很高的，在相关性高的标准中选一即可，即为降维） Spss软件 分析-降维-
算法篇线性回归线性回归属于有监督学习中的回归算法，只能处理标签是连续数据类型的数据。通过寻找特征和标签之间的关系，生成线性方程，所以线性回归算法只针对线性回归方程。 多元线性回归方程： 假设具有n个特征的样本和标签的关系是线性的，可以将其定义为多元线性回归： 其中，n表示特征数目，因为还有一个回归参数b是没有未知数的所以需要添加一列线性回归系数求解正规方程法均方误差损失函数：正规方程法就是令均方误
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2024-06-22 10:13:46
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留存率预测（利用T值调整）本文为《R语言游戏数据分析与挖掘》学习笔记，仅作分享。 由于由幂函数拟合得到的留存率曲线过于平滑，而现实数据往往会出现锯齿状，由幂函数预测得到的数据在后期会出现预测误差较大等情况，且后期预测值大于实际值。如图所示：故可类比回归分析加权重系数的方法，添加T值对预测值进行调整。 由经验可知：T值分布如下：故可借鉴上文方法，进行预测，再将预测值乘以对应的T值，便可得到调整后的预
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2024-03-26 06:42:06
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文章目录一、Introduction to Supervised Machine Learning二、Data Splits and Cross Validation三、Regression with Regularization Techniques 线性回归比较简单，只记录一下遇到的以前没见过的点 一、Introduction to Supervised Machine Learning线
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2024-07-22 10:38:28
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支持向量机朗格朗日乘子法线性回归(预测连续值)逻辑回归(sigmoid二分类)对数函数 一般地，对数函数是以幂（真数）为自变量，指数为因变量，底数为常量的函数。
对数函数是6类基本初等函数之一。其中对数的定义：
如果ax =N（a>0，且a≠1），那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN，读作以a为底N的对数，其中a叫做对数的底数，N叫做真数。
一般地，函数y=logaX
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2024-07-02 15:21:40
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一 概述1. 广义线性模型一般得到的线性模型为: 。但是，我们通常希望线性模型的预测值能够逼近 实际值，故会对y进行处理。例如，对数回归：,这里的对数函数起到了将 预测值和实际标记联系起来的作用。推广到一般，考虑单调可微函数，令表示其反函数，有： 这就是“广义线性模型”，其中称为“联系函数”。2. Logistic Regression 介绍逻辑回归虽然叫回归，其实是分类模型。由于线性回归模型的预
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2024-04-10 12:15:57
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1. 学习时间2020.11.01 到 2020.11.022. 学习内容参考《概率论与数理统计教程》 第四版 （沈恒范） chapter 9.1、chapter 9.2最小二乘法线性回归方程Python 编写线性回归方程3. 学习产出3.1 正态分布为什么正态分布中心极限定理说，在适当的条件下，大量相互独立随机变量的均值经适当标准化后依分布收敛于正态分布，误差的分布就应该是正态分布参考： htt
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2024-08-14 20:16:06
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