线性回归线性回归简洁的说就是将输入项分别乘以一些常量，再将结果加起来，得到输出。 求解回归系数：选择使得平方误差最小的W(回归系数)。 平方误差可以写作： ∑i=1m(yi−xTiw)2 用矩阵表示还可以写做
(y−Xw)T(y−Xw)。如果对W求导，得到
XT(Y−Xw),令其等于0，解出W如下：
w^=(XTX)−1XTy w上方的hat标记表示这是当前可以估计出的w的最优解。
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2024-05-03 13:55:24
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# Java 平方和
## 引言
在编程世界中，我们经常会遇到需要计算平方和的问题。平方和是将一系列数字的平方相加的结果。在本文中，我们将使用Java编程语言来解决这个问题，并提供代码示例。
## 平方和的定义
平方和是指将一系列数字的平方相加的结果。例如，对于输入序列[1, 2, 3, 4]，平方和的计算过程如下：
1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2 = 1 + 4 + 9 + 1
原创
2023-08-04 17:46:29
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辅助记忆：模型可以看成是范围有限的某个参数空间（二维的参数空间是平面），训练的过程就是在这个空间中寻找一点，简单的模型空间范围有限，复杂的模型空间范围更大，更可能包含我们寻找的目标函数。目录一些不成体系的文字误差（Bias）的结论方差（Variance）的结论误差 v.s. 方差应对方法一些不成体系的文字一般地，训练模型在测试数据上的误差主要来源于两个方面，一个是模型的误差（bias），另一个是模
源自：7-3 Python之编写函数python的平方和怎么理解?def square_of_sum(L):
return sum([i * i for i in L])
print square_of_sum([1, 2, 3, 4, 5])
print square_of_sum([-5, 0, 5, 15, 25])
#def square_of_sum(L):
sum = 0
for x
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2023-07-02 19:59:55
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基础理论在（一）中，我们直接使用了sklearn中的线性回归函数，找到可能拟合的线性方程。在具体谈线性回归之前，我们先补充一点基础知识：最小二乘法首先，最小二乘法中的二乘实际上是非常有中国特色的叫法，二乘其实就是平方，因为在古代对于平方就是叫二乘的，和y= x^2非常形象，这点我们应该还是佩服老祖宗的智慧的。 所谓最小平方所涵义的最佳拟合，即残差（残差为：观测值与模型提供的拟合值之间的差距）平方总
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2024-03-16 22:19:52
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文章目录简介重要关系：SST=SSE+SSR证明结论参考资料 简介在线性回归计算(Linear Regression) 中，有三个非常重要的概念：总离差平方和（Sum of Squares Total）残差平方和（Sum of Squared Errors）回归平方和（Sum of Squares Regression ）重要关系：SST=SSE+SSR三者存在下重要关系即：这个结论很重要，表明
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2024-05-24 09:13:53
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均方误差是指参数估计636f70793231313335323631343130323136353331333431373161值与参数真值之差平方的期望值，记为MSE。MSE是衡量“平均误差”的一种较为方便的方法，MSE可以评价数据的变化程度，MSE的值越小，说明预测模型描述实验数据具有更好的精确度。误差平方和又称残差平方和、组内平方和等，根据n个观察值拟合适当的模型后，余下未能拟合部份(ei=
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2024-05-24 11:36:53
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逻辑回归为什么使用交叉熵而不用均方差？或者说逻辑回归的损失函数为什么不用最小二乘？下面主要从两个角度进行阐述：从逻辑回归的角度出发，逻辑回归的预测值是一个概率，而交叉熵又表示真实概率分布与预测概率分布的相似程度，因此选择使用交叉熵从均方差(MSE)的角度来说，预测值概率与欧式距离没有任何关系，并且在分类问题中，样本的值不存在大小比较关系，与欧式距离更无关系，因此不适用MSE1、损失函数的凸性（使用
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2024-10-09 15:46:43
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一、平方数静方法：public class SquareInt {
public static void main(String[] args) {
int result;
for (int x = 1; x <= 10; x++) {
result = square(x);
// Math库中也提供了求平方数的方法
// result=(int)Math.pow(x,2);
System.
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2023-07-27 22:24:15
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# Python平方和
## 简介
在计算机编程中，平方和是指一系列数字的平方值之和。在Python编程语言中，可以使用循环结构和数学运算符来计算平方和。本文将介绍什么是平方和以及如何使用Python来计算平方和。
## 什么是平方和？
平方和是将一系列数字的平方值相加所得到的结果。例如，对于数字序列[1, 2, 3, 4, 5]，它们的平方和为1^2 + 2^2 + 3^2 + 4^2
原创
2023-11-13 05:11:14
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方差分析(Analysis of Variance，简称ANOVA)，又称“变异数分析”，是R.A.Fisher发明的，用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验。由于各种因素的影响，研究所得的数据呈现波动状。造成波动的原因可分成两类，一是不可控的随机因素，另一是研究中施加的对结果形成影响的可控因素。下面我们主要从下面四个方面来解说：实际应用理论思想操作过程分析结果一、实际应用在科学实验中常常要探
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2024-06-21 06:47:33
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复习bias：偏差 variance：方差 测试数据集上的error误差来自bias和variance具体研究bias和variance对error的影响f hat为正确值 f**为估计值mean：平均值 样本均值m与总体均值的差异 （样本平均值是总体平均值的无偏估计）即E(m)=在周围散的有多开取决于variance，variance取决于样本的数量 n越大就会分布得越集中 s^2普遍要比 ^
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2024-10-07 15:43:27
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四平方和四平方和定理，又称为拉格朗日定理：每个正整数都可以表示为至多4个正整数的平方和。如果把0包括进去，就正好可以表示为4个数的平方和。比如：5 = 0^2 + 0^2 + 1^2 + 2^27 = 1^2 + 1^2 + 1^2 + 2^2（^符号表示乘方的意思）对于一个给定的正整数，可能存在多种平方和的表示法。要求你对4个数排序：0 <= a <= b <= c <=
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2024-04-08 22:00:32
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Java的Math类中提供了一系列关于数学运算的静态方法，常见的运算整理如下[1]算数运算Math.sqrt() // 平方根
Math.cbrt() // 立方根
Math.pow(a, b) // 计算a的b次幂
Math.max(a, b) // 计算最大值
Math.min(a, b) // 计算最小值
Math.abs(a, b) // 取绝对值舍入运算Math.
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2023-06-03 19:45:31
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决定系数TSS（样本平方和）RSS（残差平方和） 又称为误差平方和衡量模型拟合效果R^2 在RSS（误差平方和）>TSS（样本平方和）时，R^2<0回归平方和 在无偏估计的情况下，才有TSS=ESS+RSS 其余情况 TSS>=RSS+ESS局部加权回归 一般的线性回归 局部加权回归 增加了w，对某些部分的进行加权，使其复杂度增加w权值的设置 1、高斯核函数 τ称为带宽，控制着训
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2024-06-24 08:41:02
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今天介绍的实例小项目为：（基于Python3.7版本）实例1：输出Hello World实例2：数字求和实例3：计算平方根实例4：计算二次方程实例5：计算三角形面积图片来源：YouTubeNo.1实例1：输出Hello World# 输出 Hello World!
print('Hello World!')执行以上代码输出结果为：No.2实例2：数字求和# 用户输入数字
num1 = i
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2023-08-09 22:37:18
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阅读引导 基本概念方差分析基本步骤案例—python实现总结 基本概念方差分析(Analysis of variance, ANOVA) ：——又称“变异数分析” ①用于两个及两个以上样本均数差别的显著性检验 ②主要研究分类变量作为自变量时，对因变量的影响是否是显著(1)组间因子 & 组内因子组间因子：同一结果在同一变量的不同维度上单次试验组内因子：同一结果在同一变量的不同维度上反复试验
# Python 误差平方和实现教程
## 1. 事情流程
下面是实现"python 误差平方和"的步骤表格：
| 步骤 | 描述 |
| -------- | -------- |
| 步骤一 | 导入必要的库 |
| 步骤二 | 定义真实值和预测值 |
| 步骤三 | 计算误差 |
| 步骤四 | 计算误差平方和 |
## 2. 具体实现步骤
### 步骤一：导入必要的库
首先，我
原创
2024-04-26 07:26:49
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这里的ssm不是指的spring+springmvc+mybatis，而是指的spring+springmvc+mongodb，下面我将搭建一个简单的“ssm”框架。1、新建一个maven项目，骨架使用webapp骨架。2、在pom.xml中加入依赖。 1 <dependencies>
2 <!-- 1. spring依赖 -->
3 <d
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2024-10-23 10:43:42
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# 离差平方和的实现流程
## 简介
离差平方和是一种常见的统计学方法，用于衡量一组数据的离散程度，即数据的变异程度。在Python中，我们可以使用numpy库来实现离差平方和的计算。
## 实现步骤表格
为了更好地理解整个过程，下面是离差平方和的实现步骤表格。
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 步骤1 | 导入所需的库 |
| 步骤2 | 准备数据 |
| 步骤3
原创
2023-08-30 03:24:43
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