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
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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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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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 
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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1、求回归直线方程的三种方法在求具有线性相关关系的两个变量之间的回归方程时，由于所给两个变量的数据较多并且量大，致使运算量大且繁杂，常常使我们望而生“畏”，望而生“烦”如何尽快的求出回归直线方程呢？下面例析求回归直线方程的几种方法，以供参考例：测得某地10对父子身高(单位：英寸)如下：父亲身高() 60 62 64 65 66 67 68 70 72 74儿子身高() 636 652 66 655
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2024-03-03 10:16:38
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文章目录1.线性回归2.最小二乘法3.简单的线性（LinearRegression）回归的实现4.多元线性回归 1.线性回归（1） 什么是线性回归？ 答： 线性回归（Linearregression）是利用称为线性回归方程的最小二乘函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。（2） 线性回归解决的是什么问题？ 答：解决的是回归问题，例如房价的预测，是把数据x输入线性方程y =
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2024-03-18 10:56:36
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机器学习-线性回归推导机器学习就是找到目标函数，然后结合优化算法，得到我们的理想参数和训练器，最后进行预测或分类。 注重这个学习的过程，而不是直接求得值，所以优化算法必不可少。1、线性回归方程和转化1.1 线性回归方程性回归的目的：求θ项，然后输入x项，预测输出。 其中，x项是特征值，θ项是具体的权重；θ0是偏置项可以对值进行微调；θ1，θ2两个是核心的元素；1.2 线性回归方程转化因为ML都是进
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2024-04-29 11:26:06
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线性回归回归定义：给出一个点集，构造一个函数来拟合这个点集，并且尽可能的让该点集与拟合函数间的误差最小，如果这个函数曲线是一条直线，那就被称为线性回归，如果曲线是一条三次曲线，则被称为三次多项式回归。回归的目的就是一个回归方程来预测目标值，整个回归的求解过程就是求这个回归方程的回归系数。什么是线性回归？ 线性回归线具有Y = a + bX形式的方程，其中X是解释变量，Y是因变量。直线的斜率为b，a
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2024-03-15 14:53:16
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搭建一个简单线性回归神经网络在用Pytorch搭建线性回归网络之前，我们先看一下什么是线性回归： 通俗来讲，回归分析函数对于我们来讲就是一个黑匣子，在我们抛入一系列值之后，如果得到的是连续值(如天气，房价等)，那么就是回归问题；如果得到的是离散值，则是分类问题。 而线性回归函数就是当我们抛入的值和得到的连续值呈线性关系的函数，其基本形式是y = k*x+b,在我们以往的学习中都是已知k和b的值，通
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2024-03-28 23:21:19
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什么是线性回归(Linear Regression)我们在初中可能就接触过，y=ax，x为自变量，y为因变量，a为系数也是斜率。如果我们知道了a系数，那么给我一个x，我就能得到一个y，由此可以很好地为未知的x值预测相应的y值。在只有一个变量的情况下，线性回归可以用方程：y = ax+b 表示；多元线性回归方程可以表示为：y = a0 + a1*x1 + a2*x2 + a3*x3 + ......
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2023-12-11 22:28:43
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数学期望是AI的基础，期望的定义：在概率论和统计学中，数学期望(mean)（或均值，亦简称期望）是试验中每次可能结果的概率乘以其结果的总和，是最基本的数学特征之一。它反映随机变量平均取值的大小。 方差：（variance)是在概率论和统计方差衡量 随机变量或一组数据时离散程度的度量。概率论中方差用来度量 随机变量和其 数学
这篇博文是在总结网易公开课上ng的机器学习第二讲和周志华老师书上线性回归的个人总结。准备做一个系列笔记，希望能坚持。 代码放在文后什么是线性模型通俗一点来讲，就是我们希望用一个线性组合，来拟合我们的数据，实质上是求解输入到输出的一个线性函数的映射。当然非线性映射也是有的，比如对数线性回归。线性模型一半是监督学习。本文中讲的线性回归模型就是的。
线性模型可以干什么呢？线性模型有常见的线性回归，对数
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2024-10-28 22:34:56
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直线相关与回归分析双变量计量资料中的总体是什么？是所有的变量，每一个变量是一个变量值组（a,b）。 协变关系是什么？一个变量变化之后另外一个变量跟着变化。 平行关系在哪里? 散点图中的正向协同变化是什么？散点图中的负向协同变化是什么？都是两个变量之间关系的定性描述： 定量描述
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2024-07-20 21:41:22
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大家好，我是东哥。但其实还有很多问题需要我们解决：这个模型的效果如何？如何评判这个效果？开始线性模型的假设成立吗？如何验证这些假设？还会有其它问题会影响模型效果吗？带着这些问题我们开始本篇的内容。线性回归拟合优度线性回归假设检验线性回归诊断线性回归拟合优度1. 判定系数回归直线与各观测点的接近程度成为回归直线对数据的拟合优度。而评判直线拟合优度需要一些指标，其中一个就是判定系数。我们知道，因变量y
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2024-10-31 14:43:23
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目录介绍背景使用代码兴趣点下载源代码 - 1.6 KB介绍这篇文章是关于使用线性回归分析进行预测的。在GUI环境中使用它的好处是可以进行交互，并且可以实时看到改变自变量对因变量的影响。背景线性回归是一种分析方法，它估计具有一个或多个自变量的线性方程的系数，这些自变量最能预测因变量的值。线性回归拟合一条直线，以最小化因变量的实际值和预测值之间的差异。线性回归最适合并被企业广泛用于评估趋势并进行估计或
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2024-09-02 11:03:49
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一. 线性表的几种形式:1.线性表是最常用且最简单的一种数据结构. 线性表中元素的个数n定义为线程表的长度,n= 0时称为空表.2. 线性表的顺序表示指的是用一组地址连续的存储单元依次存储线性表的数据元素. 这种顺序存储结构的线性表为顺序表. 线性表的特点: 优点是:可以随机存取的存储结构 缺点是:插入和删除时间复杂度高,主要耗费在移动元
一种方便区别是概率还是似然的方法是，根据定义，"谁谁谁的概率"中谁谁谁只能是概率空间中的事件，换句话说，我们只能说，事件(发生)的概率是多少多少(因为事件具有概率结构从而刻画随机性，所以才能谈概率)；而"谁谁谁的似然"中的谁谁谁只能是参数，比如说，参数等于 时的似然是多少 细节：1. 矩阵Y对标量x求导：相当于每个元素求导数后转置一下，注意M×N矩阵求导后变成N×
1，双曲线模型若因变量y随自变量x的增加（或减少），最初增加（或减少）很快，以后逐渐放慢并趋于稳定，则可以选用双曲线来拟合。双曲线模型形式为1y=β0+β11x线性化方法：令y′=1y，x′=1x则转换为线性回归方程y′=β0+β1x′2，幂函数模型幂函数模型的一般形式为y=β0xβ11xβ22⋅⋅⋅xβkk线性化方法：令y′=lny，β′0=lnβ0，x′1=lnX1，⋅⋅⋅，x′k=lnxk则
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2023-11-24 00:11:55
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