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 
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
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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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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目录一、什么是决策树模型0.1 什么是决策树02.决策树模型有哪些二、在sklearn中怎么训练一棵决策树三、什么是决策树的规则0.1决策树的决策规则02. 决策树的决策规则是怎么存储的四、怎么导出决策树的规则4.1 导出决策树文本规则4.2 导出可视化决策树4.3 导出决策树规则数据五、如何将决策树规则布署到线上前言本文讲述在sklearn训练了决策树模型之后，如何提取决策树规则，包括决策树文本
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. 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
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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作者：石川，量信创始合伙人，清华大学学士、硕士，麻省理工学院博士；精通各种概率模型和统计方法，擅长不确定性随机系统的建模及优化。摘要：金融数据的信噪比很低，使得过拟合成为回测中的必然。本文介绍一个量化分析框架，它可以计算回测中过拟合的概率，有助于评价量化策略的有效性。1、引言：武当山上，殷素素在张翠山自刎后也随即自杀，临死前嘱咐儿子张无忌“千万不要相信漂亮的女人。越是漂亮的女人，越会骗人。”在量化
1、数据来源：无2、时间跨度：无3、区域范围：无4、指标说明：此次分享的是一份交错did的计算代码以及相关计算数据交错指的是对于在一个 (准) 实验研究样本中的个体接受处理时间不一致，而这种情形的存在会对传统的 DID 系数估计和原本直观的处理 (政策) 效果的解释产生影响。已经有不少文献对此进行了讨论 (Borusyak and Jaravel, 2017; Athey and Imb
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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1 clf %清空图形窗口2 x=[0 2 5 6 6.75 8.5 10.25 13.5];3 y=[5.25 6.2 7.2 7.5 8 8.7 10.1 13.5];4 [p,S]=polyfit(x,y,2); %z=polyfit(x,y,2)5 y2=polyval(p,x);6 subplot(1 2 1); %subplot(1,2,1)，先绘制第一个图形7 plot(x,y,‘r
一、问题由来1、线性回归过拟合(房价预测) 由上图可看， 第一个模型是一个线性模型，欠拟合，不能很好地适应我们的训练集； 第三个模型是一个四次方的模型，过于强调拟合原始数据，而丢失了算法的本质：预测新数据； 中间的模型似乎最合适。2、逻辑回归过拟合(分类问题) 就以多项式理解，x的次数越高，拟合的越好，但相应的预测的能力就可能变差。二、L2正则化在事例中看出，由于那些高次项导致了过拟合的产生，所以
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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各位小伙伴们大家好，今天让我们来聊一聊机器学习中的所需要的数据这个话题，首先，我们先开始想一个问题，为了让机器学习更加的方便消化，我们需不需要对一些数据动一些手脚呢？所以，围绕这个问题，我们今天就来讲一讲特征数值的标准化。也可以说是正常化，规律化正轨化等等。话不多说，让我们马上开始：再说标准化之前，先让我们想一想现实生活当中我们的数据是怎样的，他们很可能来自不同的地方，是被不同的人采集，有着不同的
线性回归(Linear Regression)，亦称为直线回归，即用直线表示的回归，与曲线回归相对。若因变量Y对自变量X1、X2…、Xm的回归方程是线性方程，即μy＝β0 +β1X1 +β2X2 +…βmXm，其中β0是常数项，βi是自变量Xi的回归系数，M为任何自然数。这时就称Y对X1、X2、…、Xm的回归为线性回归。简单回归：只有一个自变量的线性回归称为简单回归，如下面示例：X表示某商品的数量
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2024-05-21 12:02:39
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