public class mySlope { // public List<double> Values { get; set; } public double SlopeResult { get; set; } } //------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- #region 计算…

一. 先说我对这个题目的理解 直线的x,y方程是这样的:y = kx+b, k就是斜率. 求线性回归斜率, 就是说 有这么一组(x, y)的对应值——样本.如果有四组,就说样本量是4.根据这些样本,做“线性回归”,最终求出一条直线(即y = kx + b的k值和b值),使得样本里的各个点(x, y) “尽可能的”落到直线(或者直线附近)上. 二. python解题需要安装的包 实际解题主要用到的python库是pandas. 解题算法是“最小二乘法”,这用到了pandas的ols函数. 我的系统…

Overlap Studies 重叠研究指标 BBANDS Bollinger Bands 布林带 DEMA Double Exponential Moving Average 双指数移动平均线 EMA Exponential Moving Average 指数移动平均线 HT_TRENDLINE Hilbert Transform - Instantaneous Trendline 希尔伯特变换——瞬时趋势线 KAMA Kaufman Adaptive Moving Average 考夫曼自适…

一:回归模型介绍 从理论上讲,回归模型即用已知的数据变量来预测另外一个数据变量,已知的数据属性称为输入或者已有特征,想要预测的数据称为输出或者目标变量. 下图是一个例子: 图中是某地区的面积大小与房价的关系图,输入变量X是面积,输出变量Y是房价,把已有的数据集(x,y)作为一个训练数据,拟合出线性回归模型,利用线性回归模型预测出一给定面积房子的价格. 下图1-3是典型的学习过程                                                            …

条件格式化 需求1: 将三次考试的成绩小于60分的值找出来,并将字体变为红色 需求2: 将每次考试的第一名找出来,将背景变为绿色 需求3: 使用背景颜色的深浅来表示数值的大小 需求4: 使用数据条的长度表示数值的大小 在这里我们需要用到两个函数apply和applymap apply和applymap的区别: apply是指根据轴进行匹配,从左往右是用轴为1即axis=1,从上至下是用轴为0即axis=0,默认是从上往下进行列匹配 applymap是指无差别的进行指定区域匹配 # 定义一个函数,…

一些问题: 1. 什么时候我的问题可以用GLM,什么时候我的问题不能用GLM? 2. GLM到底能给我们带来什么好处? 3. 如何评价GLM模型的好坏? 广义线性回归啊,虐了我快几个月了,还是没有彻底搞懂,看paper看代码的时候总是一脸懵逼. 大部分分布都能看作是指数族分布,广义差不多是这个意思,我们常见的线性回归和logistic回归都是广义线性回归的特例,可以由它推到出来. 参考:线性回归.logistic回归.广义线性模型——斯坦福CS229机器学习个人总结(一) 对着上面的教程,手写了…

题目链接 https://codeforces.com/contest/1067/problem/D 题解 首先,如果我们获得了一次升级机会,我们一定希望升级 \(b_i \times p_i\) 最大的任务,并且之后只完成该任务,这样才能使得期望收益最大.换句话说,当我们完成成功了一次任务之后,决策就固定了.因此,我们实际需要考虑的是还未完成任何任务时的决策. 为了方便,我们记 \(\max\limits_{1 \leq i \leq n}\{b_ip_i\}\) 为 \(m\). 我们设 \…

import pandas as pdimport seaborn as snssns.set(context="notebook", style="whitegrid", palette="dark")import matplotlib.pyplot as pltimport tensorflow as tfimport numpy as np df = pd.read_csv('ex1data1.txt', names=['populatio…

简介 回归分析只涉及到两个变量的,称一元回归分析.一元回归的主要任务是从两个相关变量中的一个变量去估计另一个变量,被估计的变量,称因变量,可设为Y:估计出的变量,称自变量,设为X. 回归分析就是要找出一个数学模型Y=f(X),使得从X估计Y可以用一个函数式去计算. 当Y=f(X)的形式是一个直线方程时,称为一元线性回归.这个方程一般可表示为Y=A+BX.根据最小平方法或其他方法,可以从样本数据确定常数项A与回归系数B的值. 线性回归方程 Target:尝试预测的变量,即目标变量 Input:输入…

目录 RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 一.RANSAC算法流程 二.导入模块 三.获取数据 四.训练模型 五.可视化 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有python.go.数据结构与算法.爬虫.人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/ RANSAC算法线性回归(波斯顿房价预测) 虽然普通线性回归预测结果总体而言还是挺不错的,但是从数据上可以看出数据集中有较多的离群值,因此本节将使用RANSAC算法针对离群值做处理,即根据数据…

人们都说Chainer是一块非常灵活you要用的框架,今天接着项目里面的应用,初步接触一下,涨涨姿势,直接上源码吧,看着好理解.其实跟Tensorflow等其他框架都是一个套路,个人感觉更简洁了. """ 测试使用 """ import pickle import time import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from chainer import Chain, Variable,…

import talib as tb from talib import * print(tb.get_functions()) print(tb.get_function_groups()) 指标大类 TA_Lib库安装站内搜索 TA-Lib广泛应用于金融数据技术指标分析 @[TOC](指标大类) { 循环指标 HT_DCPERIOD - 希尔伯特变换-主导周期 HT_DCPHASE - 希尔伯特变换-主导循环阶段 HT_PHASOR - 希尔伯特变换-希尔伯特变换相量分量 HT_SINE -…

refer : https://www.youtube.com/watch?v=R7dObDtw1aA https://www.shuxuele.com/algebra/trig-finding-angle-right-triangle.html https://developer.mozilla.org/en-US/docs/Web/JavaScript/Reference/Global_Objects/Math/atan https://www.rapidtables.com/convert…

点此看题面 大致题意: 给你\(n\)个点,让你求鱼形图的数量. 核心思路 首先,考虑到\(n\)这么小,我们可以枚举线段\(AD\),再去找符合条件的\(BC,EF\). 然后,不难发现\(BC\)与\(EF\)互不影响,因此我们可以分开求对于已知\(AD\)的\(BC\)与\(EF\)的方案数,然后将其相乘. 那么我们现在的问题就在于,如何求出\(BC\)与\(EF\)的方案数了. \(BC\)的方案数 预处理 考虑到\(AB=AC,BD=CD\),用我这点可怜的初中数学知识,都能证明出\(…

问题1:扔下圆球的位置(feature特征变量)变化,最终掉落奖项(label结果标签)的变化 feature ----输入 f(x) ----模型,算法 label ----输出 大量已知的数据,训练得出f(x) 一般的三步 收集数据feature,label 选择数据模型建立feature,label的关系--f(x) 根据选择的模型进行预测 人类建立模型:多次尝试增加经验提高预测到达公司的时间 机器学习:利用统计学,概率论,信息论的数学方法,利用已知的数据,创建一种模型,利用这种模型进行预…

ggplot2绘图系统--几何对象之线图 曲线:点连线.路径曲线.时间序列曲线.模型拟合曲线...... 直线:水平直线.垂直直线.斜线. 1.曲线 对象及其参数. #路径图 geom_path(mapping = , data = , stat = 'identity', position = 'identity', lineend = 'butt', #线段两端样式,round/square linejoin = 'round', #线段交叉样式,mitre/bevel linemitre…

Time Limit: 10 Sec  Memory Limit: 162 MBSubmit: 4193  Solved: 1845 Description L公司有N个工厂,由高到底分布在一座山上.如图所示,工厂1在山顶,工厂N在山脚.由于这座山处于高原内陆地区(干燥少雨),L公司一般把产品直接堆放在露天,以节省费用.突然有一天,L公司的总裁L先生接到气象部门的电话,被告知三天之后将有一场暴雨,于是L先生决定紧急在某些工厂建立一些仓库以免产品被淋坏.由于地形的不同,在不同工厂建立仓库的费用可能…

我觉得这篇文章和什么都能扯上点关系,比如编程. 很多人已经讨论过数学与编程的关系了,这里不想过多探讨,只是简单提一下:有些人把数学贬低地一文不值,认为做一般的应用软件用不到数学:而有些人则把数学拔高到一个很高的位置,认为一些比较上层的领域像机器学习,包括其父.子类人工智能和深度学习都需要用到些相对晦涩的数学知识.我的看法是:尽自己的能力学习更多的数学知识总是没有坏处的.当然,辨证的来看,过度学习偏废了机器本身也就不说什么了(仁者仁智者智吧,王垠也写过一篇文章,我想附在这里:数学与编程,希望勿喷,…

import tkinter as tk from tkinter import ttk import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib as ta series = np.random.choice([1, -1], size=200) close = np.cumsum(series).astype(float) # 重叠指标 def overlap_process(event): print(event.wid…

在作图过程中,有时我们可能需要通过添加一些线条,使得图形的可视化变得更好,比如一些趋势线等等. 下面我们来看下,一些线条的添加方式. geom_abline(mapping = NULL, data = NULL, ..., slope, intercept, na.rm = FALSE, show.legend = NA) geom_hline(mapping = NULL, data = NULL, ..., yintercept, na.rm = FALSE, show.legend = …

1610: [Usaco2008 Feb]Line连线游戏 Time Limit: 5 Sec  Memory Limit: 64 MB Submit: 1396  Solved: 615 [Submit][Status] Description Farmer John最近发明了一个游戏,来考验自命不凡的贝茜.游戏开始的时 候,FJ会给贝茜一块画着N (2 <= N <= 200)个不重合的点的木板,其中第i个点 的横.纵坐标分别为X_i和Y_i (-1,000 <= X_i <=…

import tkinter as tk from tkinter import ttk import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import talib as ta series = np.random.choice([1, -1], size=200) close = np.cumsum(series).astype(float) # 重叠指标 def overlap_process(event): print(event.wid…

应用分析 它的作用就是题目给了一个选物品的限制条件,要求刚好选$m$个,让你最大化(最小化)权值, 然后其特点就是当选的物品越多的时候权值越大(越小). 算法分析 我们先不考虑物品限制条件, 假定我们要最大化权值. 然后其中我们二分一个$C$,表示选一次物品的附加权值, 如果我们$C$越大,我们选的物品个数越多,权值越大, 于是当选的物品个数大于$m$时,减小$C$,否则增大$C$, 最后计算答案的时候去掉$C$值的影响即可. Updata:这回还是讲一讲算法吧-->理论算法分析 首先我们拿到一…

设双曲线$x^2-\dfrac{y^2}{3}=1$的左右焦点为$F_1,F_2$, 直线$l$ 过$F_2$且与双曲线交于$A,B$两点.若$l$的斜率存在,且$(\overrightarrow{F_1A}+\overrightarrow{F_1B})\cdot\overrightarrow{AB}=0$, 求$l$的斜率_____ 设$A,B$的中点为$M$,注意到$M$在左准线$x=-\dfrac{1}{2}$上,故设$M(-\dfrac{1}{2},m)$,则$\overrightarr…

logistic回归 很多时候我们需要基于一些样本数据去预测某个事件是否发生,如预测某事件成功与失败,某人当选总统是否成功等. 这个时候我们希望得到的结果是 bool型的,即 true or false 我们最先想到的是通过最小二乘法求出线性回归模型, 即 Y = WTX  = w0x0 +  w1x1 +  w2x2 + ...  +  wnxn  X表示自变量向量,可以通过随机梯度算法求出上述的系数向量W 此时Y表示线性回归的预测值. 这时存在的问题是: Y表示的是预测值,但是其可正,可负,…

sublime编辑器写代码,命令行编译 减少对ide的依赖//可以提示缺少什么依赖import 所有示例代码动手敲一遍 Graham's Scan是经典的计算几何算法 shffule 与 map-reduce 有关-- 云计算 知道这些算法在身边切实的应用,对学习动力很有帮助 下一章开始,使用 git进行源代码管理! 先用来做自己的项目管理 Inspiration 计算机思维--不要重复造轮子 零件的通用性--拆分拆分再拆分,专业与分工细致 1.Callback = reference to e…

Concept in English Coding Portion 评估回归的性能指标--R平方指标 比较分类和回归 Continuous supervised learning 连续变量监督学习 Regression 回归 Continuous:有一定次序,且可以比较大小 一.Concept in English Slope: 斜率 Intercept: 截距 coefficient:系数 二.Coding Portion Google: sklearn regression import n…

一.简介 上一篇中我们介绍了ggplot2的基本语法规则,为了生成各种复杂的叠加图层,需要了解ggplot2中一些基本的几何图形的构造规则,本文便就常见的基础几何图形进行说明: 二.各基础图形 2.1 abline().hline()与vline() 在R的基础绘图系统中我们可以在已绘制的图床上通过abline来添加线条,在ggplot2中当然也有类似的方法: geom_abline(): 我们主要使用两个参数控制线条的位置,slope控制斜率,intercept控制截距,下面是一个简单的例子,…

Two Sum: 解法一:排序后使用双索引对撞:O(nlogn)+O(n) = O(nlogn) , 但是返回的是排序前的指针. 解法二:查找表.将所有元素放入查找表, 之后对于每一个元素a,查找 target-a 是否存在.使用map实现,键是元素的值,键值是元素对应的索引. 不能把vector中所有的值放到查找表中,因为若有重复的值,前一个会被后一个覆盖.所以改善为把当前元素v前面的元素放到查找表中. 时间复杂度:O(n) 空间复杂度:O(n) 注意:这道题只有唯一解. class Solu…

Regression Output a scalar Model:a set of function 以Linear model为例 y = b+w * $x_cp$ parameters:b,W feature:$x_cp$ Goodness of Function training data Loss function: input:a function output: how bad it is 如下图,定义损失函数: Best Function 选择出最优的损失函数: 即求出在某参数W,…