LinearRegression 是拟合一个带有回归系数的， 使得数据的实际观测值和线性近似预测的预测值之间的残差平方和最小的一个线性模型。 LinearRegression将采用它的 fit 方法去拟合数组x，y，并将线性模型的回归系数存储在它的coef_中：>>> from sklearn import linear_mod
转载
2024-04-26 11:31:13
41阅读
数据结构 —— 线性表——顺序表和单链表的增删改查（java实现版）前言：最近在复习数据结构，进行分章总结复习到的知识点，当作笔记以加深记忆。同时以java语言进行具体的操作实现（eclipse实现），需要的同学可以适当作为参考，有不正确的地方欢迎指正。#一：线性表的定义什么是线性表呢？首先我们得明白，线性表是一种用来存储数据的线性结构！
一般我们这样来定义线性表：线性表是n（n>=0
转载
2024-02-03 10:00:06
29阅读
任务描述相关知识前言MSERMSEMAER-Squared编程要求函数说明测试说明任务描述本关任务：根据本关卡所学知识，用Python实现线性回归常用评估指标，并对构造的线性回归模型进行评估。相关知识为了完成本关任务，你需要掌握：1.均方误差(MSE)，2.均方根误差(RMSE)，3.平均绝对误差(MAE)，4.R-Squared。前言大家知道已经，机器学习通常都是将训练集上的数据对模型进行训练，
转载
2024-06-27 20:26:36
46阅读
# Python 多元指数非线性拟合入门指南
在数据分析和建模中，非线性拟合是一种常见而有效的方法，特别是在处理复杂关系时。本文将教你如何使用 Python 实现多元指数非线性拟合，帮助你变得更加熟练。接下来，我们将分步骤进行分析和实现。
## 流程概述
以下是进行多元指数非线性拟合的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| ------
文章目录1. 回顾机器学习的基本思想2. 指数族分布2.1. 指数族分布由来的推导2.2. 指数族分布的特殊情形：伯努利分布和高斯分布2.3. 关于参数η如何求取的一点讨论2.4. 用广义线性模型(GLM)来对问题进行建模的几个基本假设3. 线性回归与普通最小二乘法（Ordinary Least Squares, OLS）3.1. 从指数族分布推导出线性回归模型3.2. 从极大似然估计导出cos
在处理时间序列预测问任务时，损失函数的选择非常重要，因为它会驱动算法的学习过程。以往的工作提出了不同的损失函数，以解决数据存在偏差、需要长期预测、存在多重共线性特征等问题。本文工作总结了常用的的 14 个损失函数并对它们的优缺点进行分析，这些损失函数已被证明在不同领域提供了最先进的结果。 时间序列数据与一般基于回归的数据略有不同，因为在特征中添加了时间信息，使目标更加复杂。时间序列
# 使用R语言进行指数函数的线性回归分析
线性回归是一种广泛使用的统计方法，旨在研究一个或多个自变量与因变量之间的关系。当因变量呈指数增长趋势时，标准线性回归可能无法有效捕捉这种关系。在这种情况下，我们可以通过变换数据，将其转换为线性关系，从而使用线性回归模型进行分析。
在本文中，我们将探讨如何使用R语言进行指数函数的线性回归分析，并通过示例代码阐明其应用。
## 1. 理论基础
线性回归
原创
2024-08-07 12:36:57
160阅读
人工智能：机器学习、对环境的感知、实现动作机器学习
学习：2.机器学习三要素：数据、算法、模型
机器学习研究的是从数据中通过选取合适的算法，自动的归纳逻辑或规则，并根据这个归纳的结果(模型)与新数据来进行预测。
3.深度学习是在机器学习的基础上实现的，得益于机器性能的提升。神经网络则是深度学习的基础结构
4.从数据清洗，特征提取，到模型选择
四个基本概念
1监督学习（学习方式）:
监督学习的数据比
转载
2024-07-26 00:52:48
51阅读
1.2.4 指数
考虑一下计算一个数的指数的问题，我们要有一个程序，
参数是一个底数Ｂ，和一个正整数的指数Ｎ，并且计算Ｂ的Ｎ次幂．
根据递归的定义，实现的一种方式如下：b^n=b*b^(n-1)
b^0=1它能被翻译成程序如下：(define (expt b n)
(if (= n 0)
java的基本数据类型/**
* java中的数字类型默认是int， 当字面量的值处于其类型范围内的时候，编译器默认进行转型，当超出其类型的时候编译期报错
* byte在java中占1个字节也就是 8位，因为第一位是符号位，所以可以表示的范围是-128---127 byte
*/
byte b = 1;
/**
转载
2023-08-05 15:11:31
76阅读
数据类型数据类型是对数据存储在内存中位置的一种抽象表示，java的数据类型总体上分为两大类：基本数据类型和引用数据类型。1、基本数据类型 基本数据类型是语言本身定义的，数据结构上有说基本数据类型表示的是真实的数字和字符，在java中，基本数据类型的数据都是存储在栈内存中，基本数据类型包含四类八种，介绍如下。
转载
2023-08-25 13:03:42
44阅读
math类包含完成基本数学函数所需的方法。这些方法基本可以分为三类：三角函数方法、指数函数方法和服务方法。在math类中定义了PI和E两个double型常量，PI就是π的值，而E即e指数底的值，分别是：3.141592653589793和2.718281828459045；三角函数方法 math类包含下面的三角函数方法：Math.toDegrees这个方法是将-π/2到π/2之间的弧度值转化为度
转载
2023-08-22 09:56:28
205阅读
指数平滑异同平均线(MACD)是在移动平均线的基础上发展而成的，它利用两条不同速度(一条变动速率较快的短期移动平均线，一条变动速度较慢的长期移动平均线)的指数平滑移动平均线来计算二者之间的差别状况(DIF)，作为研判行情的基础，然后再计算出DIF的9日平滑移动平均线，即MACD线。
指数平滑异同平均线(MACD)就是运用快速与慢速移动平均线聚合与
转载
2024-06-29 09:52:03
49阅读
在前面的章节中，我们分别讨论了质数和指数，今天我们不做其他的，仅仅将它们进行整合一下，为什么呢？因为在数学领域，有一种特殊的正整数，形如：2^p - 1，其中指数p为质数，这种数字被称为梅森数，其中的质数又被称为梅森素数。梅森数中有一种“变体”——伪素数：2^(p-1)-1，它能被p整除，同时p又为非偶数的合数。OK，今天我们用JAVA语言来针对这几个特殊数字进行编译。一、梅森数我们先根据梅森数的
转载
2023-11-07 14:12:27
131阅读
# 使用Java实现指数计算与可视化
随着数据科学和技术的发展，指数计算在许多领域如金融、科学计算以及机器学习中扮演着重要角色。本文将为您介绍如何使用Java进行指数计算，并通过可视化图形展示结果。我们会通过以下几个方面进行探讨：
1. 指数的数学概念
2. Java中的指数计算
3. 数据可视化（饼状图与状态图）
4. 代码示例
## 一、指数的数学概念
在数学中，指数是指一个数（称为底
原创
2024-09-18 04:52:40
24阅读
1.Math类 Java提供了基本的+、-、*、/、%等基本算术运算的运算符，但对于更复杂的数学运算，例如. 三角函数、对数运算、指数运算等则无能为力。Java 提供了Math工具类来完成这些复杂的运算，Math类是一个工具类，它的构造器被定义成private的，因此无法创建Math类的对象;
转载
2023-07-19 19:38:44
70阅读
算数运算符: +
++-- 自增自减
赋值运算符:
基础赋值运算符
=
双目运算符
是java中唯一一个自右向左运算的符号
扩展赋值运算符(基础赋值运算符+算数运算符)
+= -= *= /= %=
a+=1; =>a=a+1;
a%=1; =>a=a%1;
转载
2024-04-10 14:05:50
82阅读
数据结构：数据结构是指数据在计算机内存空间中或磁盘中的组织形式。
其实java只是摆脱了显式表露的指针，指针依旧以存储地址的形式埋藏在程序的深处。有时设置可以说，在java中所有东西都是指针。这句话虽不是百分之一百的正确，但也差不多。
引用（reference）
java中没有重载操作符。在java中，任何类似的重新定义都是不可能的，而可以使用命名的
转载
2024-05-16 14:25:47
24阅读
作为 Java 书呆子，比起实用技能，我们会对介绍 Java 和 JVM 的概念细节更感兴趣。你是从很早开始就一直使用 Java 吗？那你还记得它的过去吗？那时，Java 还叫 Oak，OO 还是一个热门话题，C++ 的 folk 者认为 Java 是不可能火起来，Java 开发的小应用程序 Applets 还受到关注。我敢打赌，下面我要介绍的这些事，有一半你都不知道。下面让我们来深入探索
转载
2023-09-28 15:38:30
63阅读
定义：在概率论和统计学中，负指数分布又称为指数分布（英语：Exponential distribution）是一种连续概率分布。指数分布可以用来表示独立随机事件发生的时间间隔，比如旅客进入机场的时间间隔、打进客服中心电话的时间间隔等等。概率密度函数：其中λ > 0是分布的一个参数，常被称为率参数（rate parameter）。即每单位时间发生该事件的次数。指数分布的区间是[0,∞)。 如果
