叉乘的定义：混合积的几何意义：就是平行六面体的体积 三个向量共面的充要条件： 这里要注意，混合机对应的就是三阶行列式的值。平面方程：点法式： 一般式：截距式：三点式：直线方程点向式： 参数式：两点式：一般式：点到平面的距离：点到直线的距离：其他空间解析几何暂时不列举了，需要的时候再复习好了。接下来是重点 多元函数微分学和积分学。判断二元函数极限不存在的方法：
最近整理以前的代码，将以前老师上课的作业代码重新整理，分享出来，作业的内容是编写单纯形法，对测试函数进行寻优(极大值或者极小值)。首先介绍一下单纯形法：将上课的ppt转化为图片。ppt蓝色背景，眼睛快看瞎了按照ppt的描述编写算法如下：clear all;
clc;
% mode可以选择测试函数
% mode = 'exp_test';
% mode = 'Schaffer';
mode =
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2024-01-17 09:12:32
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四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 在本章节,我们要讨论一种新的线性回归形式.这种形式适用于多个变量(或者说多特征量).在我们之前讨论的线性回归,我们只有一个特征量(房屋面积),我们必须用此特征量来预测房屋价格.但现在我们有多种特征来预测.4.1 多维特征\(x_1,x_2,x_3,x_4\)等来表示我们房屋的不同特征,然后仍
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2024-05-22 19:48:54
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作者：小蚊子数据分析
很多人在从事市场研究和经营分析的时候，特别是定量研究方法需要用到统计分析的时候，到底应该采用哪种分析方法，或者应该用哪种方法更适合这个分析，比较困惑。下面我来总结一下，如何选择多变量统计分析方法来适应研究的需要！ 请大家记住一句话：选择什么样的多变量统计分析方法，主要是根据变量的测量尺度决定的，更明确的说是根据因变量的测量尺度和类型决定的！这就要求研究
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2023-12-22 21:04:53
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理解配对选择问题有助于了解模型预测控制（MPC，Modeling Predictive Control）的优势，如果掌握了MPC方法就不用配对了。一般来说，一个输出主要受一个控制输入的影响。耦合系统存在相互影响（interaction）。对于有多个输入多个输出的混合系统来说，哪个输出选择和哪个输入配对就是变量“pairing”问题。目录为什么要配对相对增益的定义 Relative gain（RGA
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2024-10-12 14:38:49
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Parameters：¶
参数解释变量x,y,hue数据集变量变量名date数据集数据集名row,col更多分类变量进行平铺显示变量名col_wrap每行的最高平铺数整数estimator在每个分类中进行矢量到标量的映射矢量ci置信区间浮点数或Nonen_boot计算置信区间时使用的引导迭代次数 整数units采样单元的标识符，用于执行多级引导和重复测量设计数据变量或向量数据order
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2024-05-21 18:52:03
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matlab多元与非线性回归即拟合问题regressnlinfit 回归(拟合)自己的总结(20100728) 1：学三条命令：polyfit(x,y,n)---拟合成一元幂函数(一元多次) regress(y,x)----可以多元， nlinfit(x,y,’fun’,beta0) (可用于任何类型的函数，任意多元函数，应用范围最主，最万能的) 2：同一个问题，可能这三条命令都可以使用，但结果肯
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2023-11-30 15:10:41
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## 多变量优化Python机器学习
在机器学习领域，多变量优化是一种重要的技术，它通过同时优化多个变量，来提高模型的性能和效率。Python作为一种流行的编程语言，在机器学习领域也得到了广泛的应用，本文将介绍如何使用Python进行多变量优化机器学习，并给出代码示例。
### 什么是多变量优化
多变量优化是指在优化问题中同时优化多个变量，而不是单独优化每个变量。在机器学习中，我们通常需要调
原创
2024-06-07 06:02:25
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目录 梯度下降求极值 导数 偏导数 梯度下降 机器学习&深度学习 学习形式分类 1) 有监督学习
原创
2023-11-03 14:19:39
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©作者 | 方雨晨学校 | 北京邮电大学研究方向 | 时空数据挖掘此文使用与 N-BEATS 一样的层级循环神经网络捕捉不同的时间趋势。然后将循环神经网络的输出做空间消息传递。在超大的网络时序数据集上取得 SOTA 的结果。论文标题：Radflow: A Recurrent, Aggregated, and Decomposable Mo
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2024-01-30 07:27:44
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多变量线性回归之前讨论的都是单变量的情况。例如房价与房屋面积之前的关系，但是实际上，房价除了房屋面积之外，还要房间数，楼层等因素相关。那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题。在实际问题中，多变量的线性回归问题是更加常见的。下面这个例子就是表明了我上面所说的情况。之前的单变量线性回归的问题，最后求解得到的是一个线性方程。那么在多变量线性回归中，得到的是：其中X，theta都是一个n阶向量。那么最后
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2023-08-02 07:12:53
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随着现代化水泥工厂的控制水平不断提高,如何更好的稳定生产，降低消耗和排放，提高产能和质量，控制成本，成为企业的一个重要课题。而水泥成本中能源占了大约70%，通过利用先进的过程优化控制技术，可以达到提高产量、降低成本的目标。在现有的各种高级过程优化控制方案中，以多变量的非线性优化控制效果为最佳，其不同于传统的模糊控制和专家系统。非线性优化控制能够在水泥厂快速实施，从而增加产量并降低生产成本。成
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2024-01-05 14:01:58
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说到Jmeter，大家都知道是做接口测试和性能测试的一个工具。很多人脑中会浮现参数化、集合点、检查点等名词，前两篇已经介绍了Jmeter的入门操作，那今天我们就来看如何修改我们的脚本来实现参数化。 举例是我一贯的风格，之前举例截图中，Jmeter都是中文版的操作界面，但是小白根据我的文章进行搭建环境后，发现是英文版的。其实Jmeter自带语言转换功能。操作如下：点击”Opt
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2023-08-24 11:13:56
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给大家简单介绍了多变量线性回归，还附赠在处理梯度下降过程中通用的两个小技巧。
原创
2021-06-11 11:28:19
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多变量机器学习算法拟合实战
在机器学习领域中，多变量机器学习算法在数据建模和预测中起到了重要的作用。这些算法可以处理多个输入变量，并根据这些变量的关系来预测目标变量。本文将介绍多变量机器学习算法的基本概念，并通过一个示例来展示如何使用Python实现多变量机器学习算法的拟合实战。
多变量机器学习算法是通过学习输入变量与目标变量之间的关系模型，来进行预测和分类任务的。输入变量可以是数值型、离散型
原创
2023-11-06 13:48:50
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在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discri
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2023-08-02 20:24:54
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2017-07-22 14:47:00
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给大家简单介绍了多变量线性回归，还附赠在处理梯度下降过程中通用的两个小技巧。 1 多维特征 既然是多变量线性回归，那么肯定是存在多个变量或者多个特征的情况啦。就拿之前研究的线性回归来说，只有
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2021-06-11 11:51:00
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一：多维特征 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对
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2020-04-27 21:23:00
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使用 LSTM 进行端到端时间序列预测的完整代码和详细解释。我们先来了解两个主题：什么是时间序列分析？什么是 LSTM？时间序列分析：时间序列表示基于时间顺序的一系列数据。它可以是秒、分钟、小时、天、周、月、年。未来的数据将取决于它以前的值。在现实世界的案例中，我们主要有两种类型的时间序列分析：单变量时间序列多元时间序列对于单变量时间序列数据，我们将使用单列进行预测。正如我们所见，只有一列，因此即
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2024-06-06 22:55:21
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