变量、对象和引用变量的创建：一个变量（即变量名，如a），当代码第一次给它赋值就创建了它。变量类型：变量没有任何和它关联的类型信息约束。类型的概念存在于对象中，而不是变量名中。变量原本是通用的，只是在一个特点的时间点，简单的引用了一个特定的对象。变量的使用：当变量出现在表达式中，它就会被当前所引用的对象代替。所有变量使用前都应该明确的赋值。变量是一个系统表的元素，指向拥有对象的连接的空间。对象是分配
目录一、前言：二、模型描述：1.Hypothesis：2.Cost Function: 三、多元梯度下降法1.特征放缩2.学习率α的选择：四、特征与多项式回归五、正规方程（区别于梯度下降法）六、梯度下降法与正规方程法的比较一、前言： 吴恩达第五章多线性变量回归笔记（所有例子均来自吴恩达机器学习视频课的内容）在所有公式中，n为特征个数，m为样本数量 二、模型描述：&n
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2024-06-08 20:44:41
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一、注释注释是对代码的解释说明，不是所有代码都需要注释，只是那些难于理解又关键的代码，必须加注释，方便自己或其他人后期阅读。注释的内容不会被python解释器 ，解释执行。1、注释的两种方式（1）单行注释井号+注释内容（2）多行注释三个单引号/三个双引号+注释内容也可以选中要注释的段落，按ctrl+/。二、变量1、什么是变量变量就是可以变化的量，这个量指的是事物的。状态，比如说人的年龄，今天的天气
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2024-06-16 17:39:57
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多变量线性回归前言一、多变量线性回归二、多元梯度下降法1、特征缩放（feature scaling）2、学习率（Learning rate）3、特征和多项式回归三、线性回归的正规方程解法与对比1、正规方程解法2、梯度下降法和正规方程的对比总结 前言前面讲的线性回归（linear regression）是基于单变量的，例如预测房价的例子中，特征值只有房屋面积这一个变量，我们知道可以应用梯度下降法求
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2024-06-09 10:00:50
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3.3 相关分析相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别表示一个人的身高和体重，或分别表示每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关关系。在一些问题中，不仅经常需要考察两个变量之间的相关程度，而且还经常需要考察多个变量与多个变量之间即两组变量之间的相关关系。典型相关分析就是研究两组变量之间相关程度的一种多元统计分析方法
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2024-10-28 20:37:43
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目录1. 介绍引入讨论：相关分析与回归分析的区别和联系2. 一元线性回归2.1 模型建立讨论：几个重要假设2.2 参数估计讨论：离差、残差和误差2.3 最小二乘估计的性质2.3.1 线性性2.3.2 无偏性2.3.3 有效性2.4 显著性检验2.4.1 对回归系数的显著性检验——t检验2.4.2 对回归方程的显著性检验——F检验2.4.3 样本决定系数3. 多元线性回归3.1 模型建立3.2 基
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2024-05-14 20:57:27
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这一节我们将学习第一个线性回归算法，你将学习到算法的流程，更加重要的是你将学习到监督学习过程完整的流程。让我们通过一个例子开始，还是前面介绍的房子价格预测的问题。根据不同房子的大小以及售出的价格我们可以画出下面的数据集表示图。 假设你有一个朋友，正想售出他的房子，房子的大小是1250平方
举例环境变量: 就是存储一些各种程序的环境的信息，可以看出来变量就是存储数据的。计算机的三大件计算机有三大核心硬件：1.CPU： 中央处理器帮助我们调度程序、数据的处理和计算。相当于我们人类的大脑2.内存： （RAM）随机存储器，通俗来讲就是我们手机、电脑的运行内存，里面存储的程序在面临程序关闭、停电等情况 。数据就会丢失3.硬盘： （ROM）存储数据的地方。还有外置硬盘如：U盘、光盘、移动硬盘程
处理完单变量线性回归的梯度下降解法，跟着黄老师的实验思路，开始处理多变量的线性回归，也有两种解决方式，一种是正规方程，另一种是梯度下降，这篇博客主要是利用这两种思路解决问题。一、导入库文件import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
from mpl_t
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2024-04-12 22:23:31
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通过运行时类型识别（RTTI）(Run-Time Type Information)，程序能够使用基类的指针或引用来检查这些指针或引用所指的对象的实际派生类型。RTTI提供了以下两个非常有用的操作符： （1）typeid操作符，返回指针和引用所指的实际类型； （2）dynamic_cast操作符，将基类类型的指针或引用安全地转换为派生类型的指针或引用。 面向对象的编程语言，象C++，Java
在统计学中，线性回归是模拟标量响应与一个或多个解释变量（也称为因变量和自变量）之间关系的线性方法。一个解释变量的情况称为简单线性回归；对于多个变量，这个过程称为多重线性回归。 该术语不同于多变量线性回归，多变量线性回归预测多个相关因变量，而不是单个标量变量。 样子就是Y=Kx+b(就是这个样子，大佬们不要喷，我知道是矩阵格式，累了，不打那么多了) 对于线性回归而言，其主要的目的有三个线性回归可用于
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2024-03-21 12:26:55
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# 如何配置Java的三个环境变量
Java是一种广泛使用的编程语言，而在使用Java进行开发时，配置环境变量是至关重要的一步。本文将指导你如何设置Java的三个主要环境变量：`JAVA_HOME`、`PATH`和`CLASSPATH`。
## 流程概述
以下是配置Java环境变量的流程：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[检查Java是否已安
原创
2024-10-29 06:26:47
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我是个菜鸟，十足的菜鸟，所有我需要学习，我从最基础的开始学习，今天终于有空了，把自己学到的总结一下，巩固自己的知识！小弟才疏学浅，写错的地发，希望大家指出来！ 1、变量 声明变量很简单，我想就不用多说了！但是在声明变量的时候需要注意的两点： ①、变量是类或结构中的字段，如果没有显示初始化，创建这些变量的时候，其默认值是0。 ②、方法的局部变量必须在代码中显示初始化，之后才能在语句中试用
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2024-06-07 17:25:02
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局部变量表又称：局部变量数组、本地变量表定义一个数字数组，主要用于存储方法参数和定义在方法体内的局部变量：基本数据类型、对象引用、以及returnAddress类型局部变量表建立在线程的栈上，私有数据，不存在数据安全问题局部变量表所需的容量大小是在编译器确定下来的，并保存在方法的Code属性的maximum local variables数据项中。在方法运行期间不变。举个栗子，使用jclassli
下面将详细介绍每个组件内部类的层次关系，以及它们在运行时的时序顺序。我们在使用 Spring 是应该注意的地方。Bean 组件前面已经说明了 Bean 组件对 Spring 的重要性，下面看看 Bean 这个组件式怎么设计的。Bean 组件在 Spring 的 org.springframework.beans 包下。这个包下的所有类主要解决了三件事：Bean 的定义、Bean 的创建以及对 Be
执行方式：1. 交互的方式：优点：即时调试程序，调试方便缺点：无法永久保存代码2. 文件的方式：优点：永久保存代码缺点：不能即时调试代码执行步骤：1. 先启动Python解释器2. Python解释器把文件内容从硬盘读入内存3. 读入内存后，再解释执行 变量变量：变化的量定义一个变量有三个特征：id: id(x)type: type(x)value: x注意：Python中的变量名没有储
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2024-04-03 20:46:30
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一元回归模型回归分析和相关分析之间的差别相关分析研究的是变量之间的线性相关性，而回归分析要研究的是解释变量和被解释变量之间的平均关系。相关分析中，变量都是随机变量；而回归分析中，解释变量是确定的，被解释变量是随机变量。1.简单的一元线性回归模型其中 代表我们的因变量，表示我们的解释变量，表示随机扰动项其中是我们设定的解释的变量，还有一部分没有解释的信息在随机扰动项当中，但是我们是无法测得的，这也
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2024-05-06 17:34:39
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1 变量 变量就是可以变化的量，程序执行的本质就是一系列状态的变化，所以我们需要有一种机制能够反映或者说是保存程序执行时状态以及状态的变化。解释型的强类型动态语言：解释型语言：代码运行是依赖于Python解释器强类型语言：变量的数据类型一旦被定义就不会再改变（除非进行强转）动态型语言：运行时才进行数据类型检查，即在变量赋值时才确定变量的数据类型，不用事先给变量指定数据类型1.1 变量的定义和使用变
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2023-08-10 18:15:28
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分类就是到底是1类别还是0类别。 回归就是预测的不是一个类别的值，而是一个具体的值，具体借给你多少钱哪？一、回归分析回归分析（英语：Regression Analysis）是一种统计学上分析数据的方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。更具体的来说，回归分析可以帮助人们了解在只有一个自变量变化时因变量的变化量。一般来说，通
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2024-04-01 19:48:28
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# 如何实现"Python 解释器 三个点"
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，你经常会面对一些刚入行的小白，他们对于某些复杂的概念和技术一无所知。本次任务是教会一位刚入行的小白如何实现"Python 解释器 三个点"。在本文中，我将通过引导他们完成一系列步骤，逐步教会他们如何实现这个功能。
## 整体流程
首先，让我们来看一下实现"Python 解释器 三个点"的整体流程。下面的表格展示
原创
2023-12-12 10:31:19
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