线性回归问题可以利用最小二乘法来确定误差，通过使误差最小化来确定线性方程的系数，而最小化可以通过求导来确定。非线性方程可以通过变量替换等方式转化为线性方程广义线性模型可以用于对离散取值变量进行回归建模，在广义线性模型中，因变量Y的变化速率是Y均值的一个函数，常见的广义线性模型有：对数回归：利用一些实际发生的概率作为自变量所建立的线性回归模型泊松回归模型：主要是描述数据出现次数的模型，因为它们常常表
机器学习中的回归和分类是什么？数据科学家使用许多不同类型的机器学习算法来发现大数据中的模式，这些模式可带来切实可行的见解。 从较高的层次上讲，这些不同的算法可以根据它们“学习”数据进行预测的方式分为两类：监督学习和无监督学习。有监督的机器学习：大多数实际的机器学习都使用有监督的学习。 在监督学习中，您具有输入变量（x）和输出变量（Y），并使用一种算法来学习从输入到输出的映射函数Y = f（X）。
如题，今天我们来看下java.math.BigDecimal是如何解决浮点数的精度问题的，在那之前当然得先了解下浮点数精度问题是什么问题了。下面我们先从IEEE 754说起。IEEE 754IEEE二进制浮点数算术标准（IEEE 754）是20世纪80年代以来最广泛使用的浮点数运算标准，为许多CPU与浮点运算器所采用。这个标准定义了表示浮点数的格式（包括负零-0）与反常值（denormal num
一、场景复现一个经典的面试题0.1 + 0.2 === 0.3 // false为什么是false呢?先看下面这个比喻比如一个数 1÷3=0.33333333......这是一个除不尽的运算，3会一直无限循环，数学可以表示，但是计算机要存储，方便下次再使用，但0.333333...... 这个数无限循环，再大的内存它也存不下，所以不能存储一个相对于数学来说的值，只能存储一个近似值，这么存储后再取出
Javascript的计算精度问题，这个一不注意就容易对我们的项目产生或大或小的影响。所以我们需要了解下Javascript计算精度问题产生的原因 及一些解决办法。 产生的原因 看到这里，是不是有点和我们想的不一样。这应该是相等，但为什么不相等呢？ 原来，在Javascript中 0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004，这就是因为 Javascript的
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2023-05-22 21:55:31
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toFixed 不会四舍五入（Chrome）JS 数字丢失精度的原因计算机的二进制实现和位数限制有些数无法有限表示。就像一些无理数不能有限表示，如 圆周率 3.1415926...，1.3333... 等。JS 遵循 IEEE 754 规范，采用双精度存储（double precision），占用 64 bit。解决方案对于整数，前端出现问题的几率可能比较低，毕竟很少
其中，i是第几个样本，j是第几个特征 其中，alpha是步长（学习率），后边是方向The Data 我们将建立一个逻辑回归模型来预测一个学生是否被大学录取。假设你是一个大学系的管理员，你想根据两次考试的结果来决定每个申请人的录取机会。你有以前的申请人的历史数据，你可以用它作为逻辑回归的训练集。对于每一个培训例子，你有两个考试的申请人的分数和录取决定。为了做到这一点，
先来看一个案列：执行上述代码，在控制台显示的结果应该是多少呢？不少人大概会说，等于0.3啊。先不说对错，让我们来看下结果：很明显，结果和预想的不一样。为什么会造成这个结果呢？其实对于浮点数的四则运算，几乎所有的编程语言都会有类似精度误差的问题，只不过在 C++/C#/Java 这些语言中已经封装好了方法来避免精度的问题，而 JavaScript 是一门弱类型的语言，从设计思想上就没有对浮点数有个严
分类模型：精确率（accuracy）、召回率、精确率、F值、ROC-AUC 回归模型：RMSE、MSE、MAE、SSE、R2、R2-Adjusted精确率（accuracy）：正确分类的样本/总预测样本数 Accuracy=（TP+TN）/(TP+TN+FP+FN)召回率：需召回所有真实情况为1的样本，实际按模型召回预测为1且真实的样本 （预测为1且真实的样本/所有真实为1的样本） Recall=
每天给小编五分钟，小编用自己的代码，带你轻松学习人工智能！本文将会带你做完一个深度学习进阶项目，让你熟练掌握线性回归这一深度学习经典模型，然后在此基础上，小编将在下篇文章带你通过此模型实现对股票涨幅的预测。野蛮智能，小白也能看懂的人工智能。 线性回归干货快递点：线性回归是什么？假如给定数据集{[x1,y1],[x2,y2][x3,y3]……}，线性回归希望用一个近似函数来描述这组数据，
回归问题和分类问题的区别回归问题 用一个经典的问题来解释：假设你想买房子，手头上仅有的是之前出售的房子的占地面积大小和房子的价格，你想凭借手头上的这些数据来买一套不错的房子，那么你仅有的关于房子的信息是房子的占地大小，也就是就一个特征，那么这样的问题被称为单一特征回归问题。 再假设一下，还是买房子，如果此时你手头上除了房子的占地大小这一个信息之外，还有房子邻街的距离、房子的高度、房子的周围的环境等
Java中的类型float、double用来做计算会有精度丢失问题，下面来看下面的示例。 public static void main(String[] args) { test1(); test2(); } private static void test1() { double totalAm
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2019-04-02 10:10:00
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由于python中，数字都是用二进制方式储存的，所以当我们直接输入一个十进制的浮点数，比如3.675，其并无法精确的用二进制表示或储存，只能以一定精度进行近似表示。这时，如果我们需要对其做一些运算，比如四舍五入，由于实际操作的对象是二进制浮点数，而二进制浮点数常常又无法精确的表示十进制浮点数，这时就会存在误差。看如下例子。 &nbs
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2023-08-02 14:51:59
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MapKit iPhone SDK提供了三个类来管理位置信息：CLLocation CLLocationManager 和 CLLHeading(不常用)。除了使用GPS来获取当前的位置信息外，iPhone也可以基于WiFi基站和无线发射塔来获得位置信息。GPS的精度最高，可以精确到米级别，但是也最耗电。------------CLLocationCLLocation类代表一个位置信息，
iPhone GPS定位系统 实例操作是本文要介绍的内容，先来看本文详细内容。如今，配备GPS功能的移动设备越来越普遍了，使用GPS定位系统，可以精确地定位你当前所在的地理位置，但由于GPS接收机需要对准天空才能工作，因此在室内环境基本无用。 另一个找到自己所在位置的有效方法是使用手机基站，手机开机时，它会与周围的基站保持联系，如果你知道这些基站的身份，就可以使用各种数据库 (包含基站的身份和它
导入在我们平时编码的过程中，你一定遇到过这样的问题：const a = 0.1;
const b = 0.2;
console.log(a + b); // 0.30000000000000004
console.log(a + b === 0.3); // false可能我们平时遇到这个问题的时候就忽略掉了，并没有深究为什么会这样。甚至可能部分人还一直认为 0.1 + 0.2 = 0.3。那是什
JavaScript浮点数运算时经常出现精度异常问题，比如：0.1+0.2 !=0.3当计算机计算 0.1+0.2 的时候，实际上计算的是这两个数字在计算机里所存储的二进制，0.1 和 0.2 在转换为二进制表示的时候会出现位数无限循环的情况。js 中是以 64 位双精度格式来存储数字的，只有 53&nbs
这个问题我通过举例来解决：、对于浮点数，如果写了以下程序片段：double PI=3.14；这个片段编译时没有问题，但是如果写了以下片段：float PI=3.14；就会出现编译错误，这是因为在程序写下一个浮点数时，编译程序默认会使用double类型，你想要将double长度的数据指定给float类型变量，编译程序就会有错误提示。有两种方式可以避免这个错误：第一种方式是在3.14后面加上F， 这会
使用背景JS进行加减乘除计算时，经常会遇到计算结果不准确的情况，如：解决方法1. toFixed()该方法遵循四舍五入的原则。当四舍五入可以满足系统需要时，可使用；但如果对数字精度要求高，则不符合要求。2. JavaScript 数字处理的第三方库：big.js（big.js文档跳转）big.js和bignumber.js、decimal.js都是同一个作者写的，都是用于JS的数字处理，但简单的消
在程序中，小数一般都采用的是32位浮点型（float）的二进制存储，如果要使用小数计算，对于加、减、乘、除运算的数字和结果必须是实数上精确表示的。由于浮点数的特殊性，无法采用整数的补码存储方式，浮点数需要有特定的存储方式。IEEE754标准规定了浮点数在计算机中的存储方式以及算术标准等。一个浮点数可以分为3部分存储： 按照这种形式存储的数称为规约浮点数，一般C中的float、double
