我们使用R库mgcv，用广义加性模型（GAMs）对环境数据进行建模。mgcv是一个伟大的库，具有丰富的功能，但我们经常发现，默认的诊断图并不令人振奋。特别是偏残差图，功能很强，但不漂亮，残差几乎看不见。我们需要根据这些代码来制作自己的偏回归平滑图。1) 基本的数据设置我们正在使用这里讨论的数据集。我们使用的是国家发病率和死亡率空气污染研究（NMMAPS）的数据。我们将数据限制在1997-2000年
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2023-07-24 10:53:21
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随便写点，保持更新。夏令营给学生讲python，结合code.org课程。code.org中课程3和4内容比较类似，但是课程3不涉及变量内容，课程4则涉及了变量，函数等相对更加复杂的内容。考虑到学生基础薄弱，直接讲解python上手难度比较大，所以让学生先闯关，了解顺序执行、循环、判断、函数以及在循环中使用函数、有参数的函数等内容，然后再对照已经编写的代码块，编写程序。如下图所示：image.pn
一、前言： 白色系统：指一个系统的的内部特征是完全可以认知的，即系统的信息完全公开。 黑色系统：指一个系统的内部信息对外界来说是一无所知的，只能通过它与外界的来加以观测研究。 灰色系统：一部分的信息是已知的，另一部分是未知的，系统内各因素间有不确定的关系 GM11就是灰色系统，对单调性曲线有较好
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2019-12-25 16:47:00
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单项选择号：13334若有如下语句int x=3;do {printf (，，%d\n/，, x-=2) ;}while(! (--x));则上面程序段oA、输出的是1B、输出的是1和-2C、输出的是3和0D、是死循环答案：B解答：循环变量x初值为3. Do-while是先执行循环体，后判断条件。若条 件为假，循环结束。条件为真，执行循环体。第一次循环：循环体printf ("%d\n", x-二
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2024-07-08 17:18:17
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目录一、灰色预测概念二、GM（1，1）模型模型的使用条件1、建立模型的数据不应该少于4组2、已知数据的检验处理三、回归分析四、灰色预测模型的建立五、模型的检验残差检验级比偏差值检验六、2023考研人数预测七、matlab代码一、灰色预测概念1、灰色预测法是一种对含有不确定因素且具有少量数据的系统进行预测的方法。2、灰色系统。白色系统是指，在一个系统中，所有内部特征是全部已知的。而黑色系统与之相反，
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2023-12-09 23:32:05
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# 如何使用Python实现Grey Prediction GM(1,1)模型的超参数优化
在数据分析和预测建模中，Grey Prediction (GM)模型是一种非常有效的工具。特别是GM(1,1)模型在时间序列预测中表现优异。然而，为了获得更好的预测结果，通常需要对模型的超参数进行优化。本文将指导您如何使用Python实现GM(1,1)模型的超参数优化，适合刚入行的小白。
## 流程概述
原创
2024-09-10 03:54:49
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一、前言 小白将使用的灰色预测模型的Matlab代码贴在下面，代码使用了灰色模型进行两次回归预测，缺点是精度不高，预测后的残差有点大。 灰色预测模型主要内容：GM(1,1)模型（1阶1个影响因素）；离散灰色模型（解决GM(1,1)中的理论缺陷）；GM(
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2024-01-02 13:21:19
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在对机器学习方法进行分类时，根据样本有无训练标签我们会认为有监督学习(Supervised Learning)和非监督学习(Unsupervised Learning)，以至半监督学习(Semi-supervised Learning)甚至自监督学习(Self-supervised Learning)；同样的，根据模型的目标，我们定义了生成模型(Generative Model)与判
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2024-09-27 13:50:18
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当题目数据少且无明显规律的时候，且要求进行短期预测的时候，或许可以考虑另一种预测方法——灰色预测模型GM(1,1)，虽然是个比较基础的预测模型，但在美赛O奖论文中登场次数也是比较多的。一预测问题的一般步骤二 灰色预测模型GM(1,1)的步骤三 计算步骤灰色预测模型GIM(1,1): 数据少且无明显规律时，利用微分方程挖掘数据本质规律。1.原始时间序列：假设有一组原始时间序列，记为X(0)n为时间序
# 如何实现 Python 库 GM11 的最新版本
## 引言
在 Python 的生态系统中，各种库和工具为开发者提供了丰富的功能。但作为一名新手，了解如何安装和管理这些库可能会感到困惑。本文将通过一个具体的例子，帮助你了解如何安装 Python 库 GM11 的最新版本，并展示具体的操作步骤和代码示例。
## 流程概述
下面是安装 Python 库 GM11 的基本流程：
| 步骤
torch.optim 是一个实现了各种优化算法的库。大部分常用的方法得到支持，并且接口具备足够的通用性，使得未来能够集成更加复杂的方法。为了使用 torch.optim，你需要构建一个optimizer对象。这个对象能够保持当前参数状态并基于计算得到的梯度进行参数更新。 构建为了构建一个Optimizer，你需要给它一个包含了需要优化的参数（必须都是Variable对象）的iterable。然后
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2023-09-03 21:26:24
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#include <iostream>
#include <map>
#include <vector>
#include <string>
#include <functional>
#include <regex>
#include <iterator>
#include <thread>
#inc
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2023-07-05 13:05:20
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在建立好灰色模型后，首先要进行模型的检验，以检验模型的效果。一般有三种检验方法：相对残差检验、关联度检验、后验差检验。当三种检验全部通过时，表明模型的效果较好，才可以使用模型进行后续的预测；否则，将要对模型进行残差修正，直到三种检验均通过为止。 这篇文章就着重阐述一下三种检验~一、检验准则 &
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2023-11-17 17:22:02
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用 Python 创建图形的方法有很多，但是哪种方法是最好的呢？当我们做可视化之前，要先明确一些关于图像目标的问题：你是想初步了解数据的分布情况？想展示时给人们留下深刻印象？也许你想给某人展示一个内在的形象，一个中庸的形象？本文将介绍一些常用的 Python 可视化包，包括这些包的优缺点以及分别适用于什么样的场景。这篇文章只扩展到 2D 图，为下一次讲 3D 图和商业报表(dashboard)留了
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2024-07-01 18:32:12
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Pytorch代码—张量Pytorch张量张量的属性：data：被包装的Tensorgrad：data的梯度grad_fn:创建Tensor的Function，是自动求导的关键requires_grad：指示是否需要梯度isleaf：指示是否是叶子结点（张量）dtype:张量的数据类型，如 torch.FloatTensor，torch.cuda.FloatTensorshape：张量的形状，如（
在开发 Android 11 应用时，你可能会遇到一个难题：如何利用代码重启设备。在本文中，我将详细说明如何解决这一问题，包括代码迁移、兼容性处理、排错指南等内容，帮助你顺利过渡到 Android 11。
### 版本对比
在跟踪 Android 版本演化时，我们发现 Android 11 引入了一些重大变更和特性。以下是 Android 10 到 Android 11 之间的主要差异：
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概览11. Android 进阶技巧11.1 全局获取context11.2 使用Intent传递对象11.2.1 使用Serializable方式传递对象11.2.2 使用Parcelable方式传递对象:11.3 定制日志工具11.4 创建定时任务11.5 多窗口模式 11. Android 进阶技巧11.1 全局获取contextApplication类，当程序启动，系统会自动将这个类进行
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2024-07-17 11:29:04
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混合模型是k个分量分布的混合，它们共同形成混合分布：F（x ）f(x)（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。F（x ）= Σk = 1ķαķFķ（x ）f(x)=∑k=1Kαkfk(x)为什么要使用混合模型？让我们通过一个例子激发您为何使用混合模型的原因。让我们说有人向您展示了以下密度图：p <- ggplot(faithful, aes
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2023-06-25 13:19:53
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最近我们被客户要求撰写关于逻辑回归的研究报告，包括一些图形和统计输出。逻辑logistic回归是研究中常用的方法,可以进行影响因素筛选、概率预测、分类等，例如医学研究中高通里测序技术得到的数据给高维变量选择问题带来挑战，惩罚logisitc回归可以对高维数据进行变量选择和系数估计，且其有效的算法保证了计算的可行性。方法本文介绍了常用的惩罚logistic算法如LASSO、岭回归。相关视频：R语言逻
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2024-06-01 16:44:30
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HTML(5) 代码规范HTML 代码约定很多 Web 开发人员对 HTML 的代码规范知之甚少。在2000年至2010年，许多Web开发人员从 HTML 转换到 XHTML。使用 XHTML 开发人员逐渐养成了比较好的 HTML 编写规范。而针对于 HTML5 ，我们应该形成比较好的代码规范，以下提供了几种规范的建议。使用正确的文档类型文档类型声明位于HTML文档的第一行：如果你想跟其他标签一样
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2023-08-21 14:24:54
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