Description\(n\)个人按编号从\(1\)到\(n\)排成一列，每个人有三个属性值\(l_i\)、\(t_i\)和\(w_i\)，现在要将这些人分成连续的若干段，记第\(i\)段（编号\(l\)到编号\(r\)）中最大的\(t\)值为\(maxt\)，那么这段的代价就是\(maxt\sum\limits_{j=r+1}^nw_j\)，并且有限制，如果一段中最大的编号为\(x\)，那么编
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2024-08-28 10:36:01
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二维变量之间的关系研究是很多统计方法的基础，例如回归分析通常会从一元回归讲起，然后再扩展到多元情况。局部加权回归散点平滑法（locally weighted scatterplot smoothing，LOWESS或LOESS）是查看二维变量之间关系的一种有力工具。 LOWESS主要思想是取一定比例的局部数据，在这部分子集中拟合多项式回归曲线，这样我们便可以观察到数据在局部展现出来的规律和趋势；而
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2024-02-24 07:40:13
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文章目录`0、知识点``一、回归能做哪些事？（应用）``二、应用：预测宝可梦的CP（Combat Power）值`按照机器学习的步骤依次进行：`Step1: Model``Step2: Goodness of Function``Training data`:`损失函数` `Loss function``Step3: Best Function & Gradient Descent``梯
有人说，统计的本质就是数据的可视化。经过前面两篇的学习内容，我们已经大体知道了R是什么以及R中主要的数据类型和数据结构。尽管了解得很粗浅，但我还是迫不及待的进入了“绘图”这一主题。R提供了非常丰富的绘图功能，可以通过命令：demo (graphics) 或者demo(persp)来体验R绘图功能的强大。图形工具是 R 环境的一个重要组成部分。 R提供了多种绘图相关的命令，分成三类：&n
一、Loss Function什么是Loss Function？wiki上有一句解释我觉得很到位，引用一下：The loss function quantifies the amount by which the prediction deviates from the actual values。Loss Function中文损失函数，适用于用于统计，经济，机器学习等领域，虽外表形式不一，但其本
一阶shelf IIR数字滤波器的设计和实现还是从最简单的低通滤波器传递函数入手第一步：给低通增加一个增益控制旋钮（系数）第二步：并联一个直通信号 y（n）= x（n）low变high从模拟到数字，依然双线性变换本例给出low shelf 的推导频域分析结论 还是从最简单的低通滤波器传递函数入手前文中提到的巴特沃兹一阶滤波器，所以我们先研究这个最简单的滤波器传递函数：对于一阶高低shelf 滤波
前言LaTeX而选择一个比较好的编译器是很重要的，至少对笔者而言是如此。笔者前期使用的TeXstudio进行文档的编译的，但是其编译速度比较慢，并且页面不是很美观。最让人头疼的是，当公式比较长的时候，使用的括号就比较多，但 Texstudio 的代码高亮功能实在是....（它对于括号根本就没有高亮，头秃）而Visual Studio Code呢？话不多说，直接上图！ 可
# Python 局部加权回归 loess 实现指南
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何在 Python 中实现局部加权回归（Locally Weighted Scatterplot Smoothing, loess）算法。我会逐步解释整个流程，并提供相应的代码示例和解释。
### 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(计算权重)
原创
2024-04-13 05:26:58
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# 使用Python实现LOESS局部加权回归
LOESS（局部加权回归）是一种用于数据平滑的非参数回归方法，非常适合于绘制复杂数据的趋势线。下面，我将分步骤指导你如何在Python中实现LOESS局部加权回归。
## 流程概述
以下是实现LOESS的整个流程，具体步骤如下表所示：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-05 04:12:13
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原标题：切线理论，教你如何划线-绝对的干货按道氏理论的分类，趋势分为三种类型：主要趋势、次要趋势和短暂趋势。趋势的方向有三个：a.上升方向；b.下降方向；c.水平方向，也称无趋势方向。趋势线是判断趋势最简单，最有效的方法之一；二、切线理论常用的工具1、趋势线趋势线可以直观地表现当前价格的波动方向。在上升趋势中，将两个低点连成一条直线，使大部分低点尽可能地处于同一条直线上，就得到上升趋势线。在下降趋
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2024-07-14 07:49:19
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第十一章中级绘图本章内容：二元变量和多元变量关系的可视化绘制散点图和折线图理解相关图学习马赛克图和关联图本章用到的函数有：plothexbinablinesiplotscatterplotscatterplot3dpairsplot3dscatterplotMatrixscatter3dcpairssymbolssmoothScatter 11.1散点图添加了最佳拟合曲线的散
文章目录Github前言数学基础概率和似然最大似然估计 MLE最小二乘法高斯分布中心极限定理与大数定理浅谈回归基本概念线性回归最小二乘法意义下的解析解LASSO 回归，岭回归梯度下降算法Logistic 回归参数估计与线性回归的关系 Github系列文章 pdf 版本已经上传至： https://github.com/anlongstory/awsome-ML-DL-leaning/tree/m
【火炉炼AI】机器学习003-简单线性回归器的创建，测试，模型保存和加载【本文所使用的Python库和版本号】: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19 回归分析是一种基于现有数据集，从现有数据集中寻找数据规律的一种建模技术，主要研究的是因变量（输出y，或标记，或目标，它的别名比较多）和自变量（输入x，或特征，或预测器）之间的关系。通常用于预测
前言社区发现(community detection)，或者社区切分，是一类图聚类算法，它主要作用是将图数据划分为不同的社区，社区内的节点都是连接紧密或者相似的，而社区与社区之间的节点连接则是稀疏的或者是社区与社区之间的节点并不相似。社区发现算法目前已经广泛运用在各个领域，例如在金融反欺诈的场景中，社区发现算法可以根据资金交易图谱划分出可疑的欺诈团伙或者洗钱团伙。再就是在营销场景中，社区发现算法可
C语言知识大全（一）——C语言概述，数据类型1.C语言概述1.1. C语言背景1.1.1 计算机结构组成1.1.2 C语言的优缺点1.1.3 C语言应用领域1.2 C语言程序1.2.1 C语言编译过程1.2.2 代码分析1.2.3 寄存器、缓存、内存三者关系1.2.4 集成开发环境IDE2. 数据类型2.1常量与变量2.1.1 关键字2.1.2 数据类型2.1.3 常量2.1.4 变量2.2 整
文章目录前言一、MSE Loss是什么二、CE Loss是什么总结前言 前两天在论文中看到一篇文章的loss函数形式，在结果中将MSE loss和 CE loss的表现进行了对比，分别采用两种loss函数进行模型评价，我从中得到了一些启发，是不是应该将两个loss函数拉出来好好对比一下呢？说干就干！首先，分类问题和回归问题是监督学习的两大种类：分类问题的目标变量是离散的；回归问题的目标变
一般来说，两个变量之间的关系是十分微妙的，仅仅采用简单的直线、曲线参数方程去描述是不够的，所以这时候就需要非参数回归。关于非参数和参数方法的区别，就是在分析之前有没有对预测做一些限制，比如认为特征和响应变量之间具有线性关系，可以通过线性方程拟合，我们只需要求出方程的系数就是参数方法，比如之前提到的线性回归、多项式回归等等，而如果直接从数据出发进行分析就是非参数方法。正正因为没有限制，所以非参数方法
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2024-04-23 13:05:14
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1.相机标定根据张正友校正算法，利用棋盘格数据校正对车载相机进行校正，计算其内参矩阵，外参矩阵和畸变系数。标定的流程是：准备棋盘格数据，即用于标定的图片对每一张图片提取角点信息在棋盘上绘制提取到的角点（非必须，只是为了显示结果）利用提取的角点对相机进行标定获取相机的参数信息1.1. 标定的图片标定的图片需要使用棋盘格数据在不同位置、不同角度、不同姿态下拍摄的图片，最少需要3张，当然多多益善，通常是
# 如何使用R语言实现loess回归
## 简介
在统计学和数据分析中，loess回归是一种非参数的回归分析方法，通过对局部加权的线性回归进行拟合，可以用于寻找变量之间的关系。本文将向你介绍如何使用R语言实现loess回归。
## 流程
以下是实现loess回归的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 数据准备 |
| 2 | 调用loess函数 |
|
原创
2023-12-03 08:55:58
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“水彩”效果可以实现用水彩风格绘制图像，当边缘有明显的色调变化时，该效果会使颜色更加饱满。 上图中，左边是原图，右边是应用了“水彩”效果后的结果。我们选中需要处理的对象，选择“效果”-“艺术效果”-“水彩”，可以打开“水彩”效果设置对话框。 在这个对话框中，我们可以设置“水彩”效果的相关参数：画笔细节：设置画笔在图像中刻画的细腻程度。取值范围为1~14。细腻程度
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2024-09-02 08:44:07
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