大学时候学物理实验的时候接触过线性回归,现在忘记了...还得重新拾起来。学习不扎实耽误了多少时光... sigh

Suppose that you time a program as a function of N and produce
the following table. N seconds
-------------------
64 0.000
128 0.001
256 0.010
512 0.083
1024 0.698
2048 5.742
4096 48.346
8192 401.315
16384 3366.172 Estimate the order of growth of the running time as a function of N.
Assume that the running time obeys a power law T(N) ~ a N^b. For your
answer, enter the constant b. Your answer will be marked as correct
if it is within 1% of the target answer - we recommend using
two digits after the decimal separator, e.g., 2.34.

已知一组数据,N和seconds, 求T(n)中的b。

方法是两边先取对数,这样造成 log(T(n)) = log(a) + b * log(n), 这样就完成了一个斜率b的线性函数。我们用一般的线性回归就可以解出b和a。

Reference:

https://en.wikipedia.org/wiki/Regression_analysis

Linear Regression的更多相关文章

  1. 线性回归、梯度下降(Linear Regression、Gradient Descent)

    转载请注明出自BYRans博客:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 实例 首先举个例子,假设我们有一个二手房交易记录的数据集,已知房屋面积.卧室数量和房屋的交易价格,如下表: ...

  2. 局部加权回归、欠拟合、过拟合(Locally Weighted Linear Regression、Underfitting、Overfitting)

    欠拟合.过拟合 如下图中三个拟合模型.第一个是一个线性模型,对训练数据拟合不够好,损失函数取值较大.如图中第二个模型,如果我们在线性模型上加一个新特征项,拟合结果就会好一些.图中第三个是一个包含5阶多 ...

  3. Multivariance Linear Regression练习

    %% 方法一:梯度下降法 x = load('E:\workstation\data\ex3x.dat'); y = load('E:\workstation\data\ex3y.dat'); x = ...

  4. Kernel Methods (3) Kernel Linear Regression

    Linear Regression 线性回归应该算得上是最简单的一种机器学习算法了吧. 它的问题定义为: 给定训练数据集\(D\), 由\(m\)个二元组\(x_i, y_i\)组成, 其中: \(x ...

  5. Linear regression with multiple variables(多特征的线型回归)算法实例_梯度下降解法(Gradient DesentMulti)以及正规方程解法(Normal Equation)

    ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, ,, , ...

  6. Linear regression with one variable算法实例讲解(绘制图像,cost_Function ,Gradient Desent, 拟合曲线, 轮廓图绘制)_矩阵操作

    %测试数据 'ex1data1.txt', 第一列为 population of City in 10,000s, 第二列为 Profit in $10,000s 1 6.1101,17.592 5. ...

  7. Matlab实现线性回归和逻辑回归: Linear Regression & Logistic Regression

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7732417 本文为Maching Learning 栏目补充内容,为上几章中所提到单参数线性 ...

  8. Stanford机器学习---第二讲. 多变量线性回归 Linear Regression with multiple variable

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7700772 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  9. Stanford机器学习---第一讲. Linear Regression with one variable

    原文:http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/7691571 本栏目(Machine learning)包括单参数的线性回归.多参数的线性回归 ...

  10. Coursera台大机器学习课程笔记8 -- Linear Regression

    之前一直在讲机器为什么能够学习,从这节课开始讲一些基本的机器学习算法,也就是机器如何学习. 这节课讲的是线性回归,从使Ein最小化出发来,介绍了 Hat Matrix,要理解其中的几何意义.最后对比了 ...

随机推荐

  1. 浅谈ERP系统实施后如何完善企业内部控制制度建设

    ERP与企业内部控制制度,前者提升企业的管理水平,后者为企业发展保驾护航,两项工作都是企业各项工作的重中之重. ERP是企业资源规划Enterprise Resource Planning的缩写.企业 ...

  2. LintCode-Search for a Range

    Given a sorted array of integers, find the starting and ending position of a given target value. You ...

  3. 颜色之RGBA

    颜色之RGBA RGB是一种色彩标准,是由红(R).绿(G).蓝(B)的变化以及相互叠加来得到各式各样的颜色.RGBA是在RGB的基础上增加了控制alpha透明度的参数. 语法: color:rgba ...

  4. 【吐血推荐】简要分析unity3d中剪不断理还乱的yield

    在学习unity3d的时候很容易看到下面这个例子: void Start () { StartCoroutine(Destroy()); } IEnumerator Destroy(){ yield ...

  5. source insight 完全卸载和重装

    Source insight的卸载不干净,会影响之后的安装 切入正题,完美卸载source insight的方法: 一.在pc的控制面板—>程序—>卸载程序 找到source insigh ...

  6. 转载—“Cache-control”常见的取值有private、no-cache、max-age、must-revalidate等

    转载自http://www.cnblogs.com/igin/archive/2008/05/04/1181056.html 网页的缓存是由HTTP消息头中的“Cache-control”来控制的,常 ...

  7. htaccess 探秘

    .htaccess访问控制(Allow/Deny) 1. 验证是否支持.htaccess 在目录下新建一个.htaccess 文件,随笔输入一串字符(毫无意义),看看什么反应,如果是500错误,说明目 ...

  8. HDU 5293 Tree chain problem 树形dp+dfs序+树状数组+LCA

    题目链接: http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=5293 题意: 给你一些链,每条链都有自己的价值,求不相交不重合的链能够组成的最大价值. 题解: 树形 ...

  9. JavaScript对象进阶

    要了解JavaScript对象,我们可以从对象创建.属性操作.对象方法这几个方面入手.概括起来,包括以下几模块: 1.创建对象 1.1 对象直接量 对象直接量是创建对象最简单的方式,由若干名/值对组成 ...

  10. JSP Workshop

    http://www.cnblogs.com/ITtangtang/p/4126395.html 发现http://www.tutorialspoint.com/里的资料很全也很不错啊! 资料:htt ...