微分几何笔记第20节：曲面理论的本章脉络正则曲线(切向量不为零)>>切线>>弧长（度量）>>活动标架>>曲率挠率>>基本公式>>基本定理 典例正则曲面>>切平面>>度量(第一基本形式)>>活动标架>>局部形状（第二基本形式）>>基本公式>>基本定理 光滑曲
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2024-06-16 20:28:59
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# 倒U型关系检验的实现指南
在数据处理中，特别是在需要分析关系的场合，"倒U型关系"模型是一种有趣的现象。本文将引导你如何使用Python实现倒U型关系的检验。接下来，我们将通过步骤来逐步进行。
## 实现流程
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入所需库 |
| 2 | 生成数据 |
| 3 | 进行倒U型关系的拟合 |
| 4
1. 详细推导softmax代价函数的梯度经典的logistics回归是二分类问题，输入向量$ x^{(i)}\in\Re^{n+1}$ 输出0,1判断\(y^{(i)}\in{\{0,1\}}\)，Softmax回归模型是一种多分类算法模型，如图所示，输出包含k个类型，\(y^{(i)}\in{\{0,1,…,k\}}\)。
在经典的多分类问题MNIST数字识别任务中
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2024-08-14 18:11:38
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先引入一下回归的定义回归是监督学习的一个重要问题，回归用于预测输入变量和输出变量之间的关系。回归模型是表示输入变量到输出变量之间映射的函数。回归问题的学习等价于函数拟合：使用一条函数曲线使其很好的拟合已知函数且很好的预测未知数据。回归问题分为模型的学习和预测两个过程。基于给定的训练数据集构建一个模型，根据新的输入数据预测相应的输出。回归问题按照输入变量的个数可以分为一元回归和多元回归；按照输入变量
可有偿投稿计量经济圈，计量相关则可邮箱：econometrics666@sina.cn所有计量经济圈方法论丛的do文件,微观数据库和各种软件都放在社群里.欢迎到计量经济圈社群交流访问.推荐阅读：1.实证研究中用到的135篇文章,社科学者常用toolkit2.1998-2016年中国地级市年均PM2.5数据release3.计量经济圈经济社会等数据库合集,社科研究的米在实证研究中，我们经常碰到像“库
原创
2021-04-01 23:34:08
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本章的目的：如何构造一个好的数据库模式6.1 问题的提出：关系模式的表示：关系模式由五部分组成，是一个五元组：R(U,D,DOM,F)R表示关系模式名U表示一组属性D表示U的取值范围，如Son的取值范围是0-100DOM表示属性的域映射，如age到整数100，中的映射F为属性组U的组数据依赖，如函数依赖，多值依赖等等细节：由于D、DOM与模式设计关系不大，因此在本章把关系模式看作一个三元组:R&l
假设检验是以小概率事件，在一次实验中是不可能发生为前提(事实上是有可能发生的，但不是这样说的话，就落入一个圈，不能继续玩了)，来否认原假设。u检验的定义：已知从正态母体N(u,σ2)中抽得容量为n的子样，求得子样的均值x，而且假设母体的方差σ2 为已知值，那么可利用统计量u = (x - μ) / (σ / √n) ~ N(0,1) &nb
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2024-05-24 09:50:44
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机器学习基础 目录S1 回归模型S1.1 线性回归S1.2 非线性回归S1.3 SVM 与 SVRS2 模型调优S2.1 优化基础S2.2 训练均方误差与测试均方误差S2.3 偏差-方差的权衡：S2.4 特征提取S2.5 压缩估计（正则化）：S2.6 降维S2.7 模型超参数调优S2.8 评估模型的性能并调参：方式1：网格搜索GridSearchCV()方式2：随机网格搜索RandomizedS
中介模式的中文翻译非常形象。大家买房子要中介，中介做的什么事情呢？我们先不会回答这个问题。而是反问依据，如果没有中介，我们买房子的场景会是怎样？满世界找有可能买房子的房东？可能同时要跟20个房东打交道，跟房东约时间可真是看天气、看运气的事情房产交易要签合同？我们要跟房东拟定合同？还要一起房地产交易中心做网签备案如果全款购房的话，还稍微简单点。如果钱不够想分期怎么办？购房者还要跟银行打交道，可能还不
UFLDL之softmax回归主成份分析与白化softmax回归算法简介softmax回归是一种监督学习算法，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广。多分类问题中，类标签 \(y\) 可以取两个以上的值（如手写数字识别0~9共10个种类的数字）。
假设共有 \(k\) 个类，对于给定的测试输入\(x\)，softmax回归输出一个\(k\)softmax回归的数学表达softmax的
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2024-07-15 15:41:52
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孟德尔随机化,Mendilian Randomization，简写为MR，是一种在流行病学领域应用广泛的一种实验设计方法，利用公开数据库就能轻装上阵写文章，甚至是高质量的论文。孟德尔随机化通过引入一个称之为工具变量的中间变量，来分析暴露因素和结局之间的因果关系，解决了传统实验方法由于混杂因素的存在，而无法有效说明暴露因素和结局变量之间因果性的问题。通过PubMed数据库“ Mendeli
对该框图进行第一次扩展，将各个部门的工作内容细化，可以得到以下内容（以下称为第一层框图）：这就是企业U型流程，举个实例来说明会更容易理解以上流程：·设某企业是生产自行车企业，10月初接到的订单总数量为100辆，而按以往经验每个月会有些零售店面会零星地购买10辆左右，由此定出计划量为10辆，因此10月总需求为110辆。·成品仓主管则提醒在仓库中现在还有20辆自行车，因此我们10月只需生产90辆自行车
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2024-07-15 11:11:33
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Evernote Export 1.什么是回归？regression
在监督学习中，包括了输入和输出的样本，在此基础上，我们能够通过新的输入来表示结果，映射到输出
输出包含了离散输出和连续输出2.回归与函数逼近回归并不是指向平均值回落，而是使用函数形式来逼近一堆数据点3.线性回归什么是线性方程？线性方程就是直线方程，可以理解为Y=mx+b这里的m是斜率，b是截距，这是一个线性方程而不是平面方程什么
结果整理结果整理如下表所示，这里只取数据的绝对值。从表中数据可得到下列结论：1.本例中的两对变量对X和Y，因为X有5个观察变量，Y有4个观察变量，所以结果共抽取4对典型相关变量来代替原始变量进行研究。4对典型相关变量中只有第1对典型相关变量的相关系数的达到显著水平，所以本例中只用第1对典型相关变量的数据来解释X变量和Y变量之间的关系。2.X的5个观察变量中，观察变量x5对第1典型变量U1的关系最紧
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2024-05-29 07:29:24
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由于专业的关系，我学习信用评分的时候往往最关注模型那一块，前段时间一直有很多困惑，这周认真地看了一篇文章，终于有一点点明白了，所以来简单地小结一下（这事儿不能说得太细），小结完了我得学习cURL去了。
最常见的用于信用评分的模型就是logistic回归，这是一种处理二分类因变量的广义线性模型。这种模型的理论基础比较扎实，但是对于不同的问题当然也存在一些特殊的处理方式，我最大的困惑就在于建模
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2024-09-03 09:11:24
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DAU：(Daily Active User)日活跃用户数量。常用于反映网站、互联网应用或网络游戏的运营情况。DAU通常统计一日（统计日）之内，登录或使用了某个产品的用户数（去除重复登录的用户），这与流量统计工具里的访客（UV）概念相似。MAU：(Monthly Active Users)月活跃用户人数。是在线游戏的一个用户数量统计名词，数量越大意味着玩这款游戏的人越多。PCU：(Peak Con
统计软件是专门用于统计和计量经济学分析的计算机程序。Open-sourceADaMSoft 一个通用的统计软件与数据挖掘算法和方法的数据管理ADMB 一个基于c++的非线性统计建模软件套件，使用自动微分Bayesian Filtering LibraryChronux 用于神经生物学时间序列数据DAP -免费替换SASEnvironment for DeveLoping KDD：一个用Java开发
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2024-07-01 08:21:09
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# Python U盾验证实现指南
在金融行业，U盾（USB Key）是一种重要的安全认证工具。它被广泛应用于确保电子交易的安全性。本文将详细介绍如何在Python中实现U盾验证。以下是实现这一过程的总体步骤。
## 实现流程
| 步骤 | 说明 |
|---------------|-------------------
原创
2024-08-18 04:39:52
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建设银行网银U盾证书更新教程【证书更新】一开始在安装期间绕了好久，也没下对正确的组件，也搞得我来回兜圈子，特此出此教程。如果不需要使用网银U盾的可以不用看了，因为现在大部分人使用最多的还是手机支付，对于使用网银U盾的人群可能大部分都是企业可能会用的比较多一点。一大早就收到银行给发来的短信，说我的网银盾证书即将过期，提醒我去更新。算了一下时间从办理到现在确实有好几年了，虽然没有用过几次，怕以后
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2023-09-05 22:48:10
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实验目的感知机算法以及二分类的理论基础后学习了线性回归。 如果是正常机器学习的流程当前学习进度，本次实验是我们第一次接触机器学习中的回归问题。实验原理分类：输出离散 回归：输出连续 回归常被称为拟合。 拟合出来是直线的就称为线性回归，如下图，因为拟合出来的是直线，所以被称为线性回归。 线性回归的假设空间： 与感知机的假设空间对比一下，发现他是少了阶跃（sign）函数。 两者的经验误差都遵循经验误差
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2024-08-12 16:04:39
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