每次比赛都需要查一下,这次直接总结到自己的博客中. 以这个为例子: 2.线性方程的相关计算 x=[1,2,3,4,5]';%参数矩阵 X=[ones(5,1),x];%产生一个5行一列的矩阵,后接x矩阵 Y=[3.95,5.23,7.6,9.48,11.89]'; [b,bint,r,rint,stats]=regress(Y,X) %b为方程相关系数 %r表示残差 %rint表示置信区间 %stats适用于检验回归模型的统计量 得到 b = 1.5910 2.0130 bint = 0.448…

多变量线性回归 之前讨论的都是单变量的情况.例如房价与房屋面积之前的关系,但是实际上,房价除了房屋面积之外,还要房间数,楼层等因素相关.那么此时就变成了一个多变量线性回归的问题.在实际问题中,多变量的线性回归问题是更加常见的. 下面这个例子就是表明了我上面所说的情况. 之前的单变量线性回归的问题,最后求解得到的是一个线性方程.那么在多变量线性回归中,得到的是: 其中X,theta都是一个n阶向量.那么最后的表示方式就变为了: h 是theta的转置与X的乘积. 多变量梯度下降 和单变量的线性回归…

一.线性结构和非线性结构 线性结构: 1)线性绪构作为最常用的数据结构,其特点是数据元素之间存在一对一的线性关系 2)线性结构有两种不同的存储结构,即顺序存储结构和链式存储结构.顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的3)链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息4)线性结构常见的有:数组.队列.链表和栈,后面我们会详细讲解. 非线性结构: 非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构 二.稀疏数组 基本介绍…

Android 线性布局(LinearLayout)相关官方文档 - 指南部分 太阳火神的漂亮人生 (http://blog.csdn.net/opengl_es) 本文遵循"署名-非商业用途-保持一致"创作公用协议 转载请保留此句:太阳火神的漂亮人生 -  本博客专注于 敏捷开发及移动和物联设备研究:iOS.Android.Html5.Arduino.pcDuino,否则.出自本博客的文章拒绝转载或再转载.谢谢合作. Android 官方文档线性布局相关资源链接汇总例如以下: and…

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数据结构包括:线性结构和非线性结构. 线性结构 数据元素之间存在一对一的线性关系 包括顺序存储结构和链式存储结构.顺序存储的线性表称为顺序表,顺序表中的存储元素是连续的 链式存储的线性表称为链表,链表中的存储元素不一定是连续的,元素节点中存放数据元素以及相邻元素的地址信息 线性结构常见的有:数组.队列.链表和栈 非线性结构 非线性结构包括:二维数组,多维数组,广义表,树结构,图结构…

IP地址分类及其相关计算问题 公网IP和子网IP 公网IP: • A类:1.0.0.0 到 127.255.255.255 主要分配 给大量主机而局域网网络数量较少的大型网络 • B类:128.0.0.0 到191.255.255.255 一般用于国际性大公司和政府机构 • C类:192.0.0.0 到223.255.255.255 用于一般小公司校园网研究机构等 • D类:224.0.0.0 到 239.255.255.255 用于特殊用途,又称做广播地址 • E类:240.0.0.0 到25…

1. Spark执行流程 知识补充:RDD的依赖关系 RDD的依赖关系分为两类:窄依赖(Narrow Dependency)和宽依赖(Shuffle Dependency) (1)窄依赖 窄依赖指的是父RDD中的一个分区最多只会被子RDD中的一个分区使用,意味着父RDD的一个分区内的数据是不能被分割的,子RDD的任务可以跟父RDD在同一个Executor一起执行,不需要经过Shuffle阶段去重组数据 窄依赖关系划分为两种:一对一依赖(OneToOneDependency)和范围依赖(Range…

今天,我们学习了直方图.于是乎,回来我就用matlab代码实现一下.昨天受到道路检测老师课上一个内容的影响(对于道路裂缝的检测,我突发奇想,如果对于道路图像进行操作,是否能够让裂缝与道路分离,使得图像经过预处理以后在检测过程中能更加直观),于是所用图片是与道路裂缝有关的.(但是发现效果似乎很shi...) 结合上节课的图像点运算.今天的代码都将会囊括进来! 点运算,是用于改变图像灰度范围以及分布的一种运算,原图像与生成图像之间相应的像素值之间满足某种函数关系.可以是线性变换的,也可以是非线性变换…

——转载网络 在科学计算和工程应用中,经常会遇到需要拟合一系列的离散数据,最近找了很多相关的文章方法,在这里进行总结一下其中最完整.几乎能解决所有离散参数非线性拟合的方法 第一步:得到散点数据 根据你的实际问题得到一系列的散点 例如: x=[3.2,3.6,3.8,4,4.2,4.8,5,5.4,6.2,6.4,6.6,6.9,7.1]';%加上一撇表示对矩阵的转置 y=[0.38,0.66,1,0.77,0.5,0.66,0.83,1,0.71,0.71,1,0.87,0.83]'; 第二步:…