测试数据 [19550, 7.1 ],[22498, 8.44 ],[25675, 9.56 ],[27701, 10.77],[29747, 11.5 ],[32800, 12.27],[34822, 12.87],[40369, 13.32],[47029, 14.9 ],[54236, 16 ],[60801, 16.77],[68441, 17.32],[76273, 18.01],[83431, 18.47],[85060, 17.96],[96184, 18.98],[110520,

1. 皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient) 1.1 衡量两个值线性相关强度的量 1.2 取值范围[-1, 1] 正相关:>0, 负相关:<0, 无相关:=0 1.3 要理解Pearson相关系数,首先要理解协方差(Covariance),协方差是一个反映两个随机变量相关程度的指标,如果一个变量跟随着另一个变量同时变大或者变小,那么这两个变量的协方差就是正值,反之相反,公式如下: 方差: Pearson相关系数公式如下: 注意:有了协方差,为什么还使用

手动列出前5项 可发现规律 /* 推导公式 a[n] = 2^(n-1) + (n-2)*2^(n-3) */ #include<stdio.h> #include<math.h> #include<algorithm> using namespace std; typedef long long int64; ; int64 FastPow( int64 n,int64 m ){//n^m int64 sum = ; ){ == ){ sum *= n; sum %=

目录 SVM介绍 线性分类 间隔 最大间隔分类器 拉格朗日乘子法(Lagrange multipliers) 拉格朗日乘子法推导 KKT条件(Karush-Kuhn-Tucker Conditions) 拉格朗日乘子法对偶问题 Slater 条件 最大间隔分类器与拉格朗日乘子法 核技巧 核函数 软间隔 软间隔支持向量机推导 SMO算法 SMO变量的选择方法 总结 参考 还是老规矩,这一篇博客是对SVM进行介绍,下一篇博客就是使用SVM进行具体的使用. SVM介绍 首先介绍SVM是什么,SVM(s

在进行Lucene的搜索过程解析之前,有必要单独的一张把Lucene score公式的推导,各部分的意义阐述一下.因为Lucene的搜索过程,很重要的一个步骤就是逐步的计算各部分的分数. Lucene的打分公式非常复杂,如下: 在推导之前,先逐个介绍每部分的意义: t:Term,这里的Term是指包含域信息的Term,也即title:hello和content:hello是不同的Term coord(q,d):一次搜索可能包含多个搜索词,而一篇文档中也可能包含多个搜索词,此项表示,当一篇文档中包

 有n个小朋友,m颗糖,你要把所有糖果分给这些小朋友. 规则第 i 个小朋友没有糖果,那么他之后的小朋友都没有糖果..如果一个小朋友分到了 xx 个糖果,那么的他的权值是 f(x) = ox^2 + sx + u 没有分到糖果的小朋友的权值是 1 每种方案的权值是各个小朋友权值的乘积 求出所有方案的权值和   设g(i,j)表示前i个小朋友分j个糖果的权值乘积和 很容易得到一个式子 这个显然是一个卷积用FFT就可以处理 但是问题来了 我们如何得到ans呢 n<=1e8  朴素的算法不太行 要想办

Equations 题目链接:http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2086 ——每天在线,欢迎留言谈论. 题目大意: 有如下方程:Ai = (Ai-1 + Ai+1)/2 - Ci (i = 1, 2, 3, .... n). 若给出A0, An+1, 和 C1, C2, .....Cn. 求 A1 . 思路: 多写几个例子,找规律推导(抄的). 感想: 老啦,老啦,不行了. Java AC代码: import java.util.Scanner;

参考其他网页 通常R2越大越好,但看到亦在后面标上P值,这两者之间有何联系? R2和p值没有必然联系.就像你做线性分析和(单因素或多因素)方差分析一样,若A和K线性相关,也有可能A对K么有显著性影响一样.p值是与ɑ(显著性水平,一般取0.05或0.01)相关的一个值,通常,在p值<0.05(0.01)时,其值越小,相关性越好.可以用来说明以后实验数据K和A的相关性.R2是实验数据和实验数据所拟合出的直线之间的相关系数.R2越接近于1,只能说明你的实验数据和你用这组实验数据拟合出的直线之间的偏离越

Problem Description 给你一个高为n ,宽为m列的网格,计算出这个网格中有多少个矩形,下图为高为2,宽为4的网格. Input 第一行输入一个t, 表示有t组数据,然后每行输入n,m,分别表示网格的高和宽 ( n < 100 , m < 100). Output 每行输出网格中有多少个矩形. Sample Input 2 1 2 2 4 Sample Output 3 30 此方格其实就是求其中所有格子数,如果按宽度来算的话,1,2,3,-m,种情况,对每一种情况,有(1+2

Problem Description A frog has just learned some number theory, and can't wait to show his ability to his girlfriend. Now the frog ,,⋯ from the bottom, so are the columns. At first the frog is sitting at grid (sx,sy), and begins his journey. To show

/** 题目:Fantasy of a Summation 链接:https://vjudge.net/contest/154246#problem/L 题意:n个数,k层重复遍历相加.求它的和%mod的值: 思路:很容易想到n个数出现在要加的和中的次数相同. 又所有数的出现次数为n^k * k: 所以每个数出现的次数为n^k * k / n; */ #include<iostream> #include<cstring> #include<cstdio> #inclu

题面在这里 题意 维护区间加操作+询问区间任选两不同点途中线段权值之和的期望 sol 一道假的期望题... 因为所有事件的发生概率都相同,所以答案就是所有方案的权值总和/总方案数 因为区间加法自然想到线段树,考虑将每条道路看作一个节点 那么对于区间l-r的路径(注意这里已经将道路看作节点,所以r--),可以计算第x条道路的贡献为 \((i-l+1)*(r-i+1)*val[i]\)(\(val[i]\)表示当前道路的权值大小) 那么我们要区间维护的就是这个东西 \[\sum_{r}^{i=l}{

本文内容分享通过C#程序代码给PPT文档中的图表添加数据趋势线的方法. 支持趋势线的图表类型包括二维面积图.条形图.柱形图.柱形图.股价图.xy (散点图) 和气泡图中:不能向三维.堆积.雷达图.饼图.曲面图或圆环图的数据系列添加趋势线.可添加的趋势线类型包括6种,即多项式(Polynomial)趋势线.指数(Exponential)趋势线.线性(Linear)趋势线.对数(Logarithmic)趋势线.幂(Power)趋势线.移动平均(移动平均)趋势线.下面以柱形图表为例,添加趋势线.方法及

转载自:http://blog.fens.me/r-linear-regression/ 前言 在我们的日常生活中,存在大量的具有相关性的事件,比如大气压和海拔高度,海拔越高大气压强越小:人的身高和体重,普遍来看越高的人体重也越重.还有一些可能存在相关性的事件,比如知识水平越高的人,收入水平越高:市场化的国家经济越好,则货币越强势,反而全球经济危机,黄金等避险资产越走强. 如果我们要研究这些事件,找到不同变量之间的关系,我们就会用到回归分析.一元线性回归分析是处理两个变量之间关系的最简单模型,是

(一)牛顿法解最大似然估计 牛顿方法(Newton's Method)与梯度下降(Gradient Descent)方法的功能一样,都是对解空间进行搜索的方法.其基本思想如下: 对于一个函数f(x),如果我们要求函数值为0时的x,如图所示: 我们先随机选一个点,然后求出该点的切线,即导数,延长它使之与x轴相交,以相交时的x的值作为下一次迭代的值. 更新规则为: 那么如何将牛顿方法应用到机器学习问题求解中呢? 对于机器学习问题,我们优化的目标函数为极大似然估计L,当极大似然估计函数取得最大时,其导

本节内容 牛顿方法 指数分布族 广义线性模型 之前学习了梯度下降方法,关于梯度下降(gradient descent),这里简单的回顾下[参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)].在最小化损失函数时,采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解,规则为其实梯度下降属于一种优化方法,但梯度下降找到的是局部最优解.如下图: 本节首先讲解的是牛顿方法(NewTon’s Method).牛顿方法也是一种优化方法,它考虑的是全局最优.接着还会讲到指数分布族和广义线性模型.下面来详细

本文以Java示例介绍如何在Excel中添加趋势线,以及读取趋势线公式.通过文中的方法可支持添加6种不同类型的趋势线,包括Linear.Exponential.Logarithmic.Moving Average.Polynomial.Power等:读取趋势线时可读取趋势线类型.名称.公式等. 代码程序环境要求: Spire.xls.jar(这里用免费版的就可以了) Jdk 1.8.0 (jdk版本要求1.6.0及以上就可以) IDEA 其中,jard导入可参考如下两种方法(任选其一): 1.

R 语言实战(第二版) part 3 中级方法 -------------第8章 回归------------------ #概念:用一个或多个自变量(预测变量)来预测因变量(响应变量)的方法 #最常用:OLS--普通最小二乘回归法,包括简单线性回归.多项式回归.多元线性回归 #过程:拟合OLS回归模型-->评价拟合优度-->假设检验-->选择模型 #OLS回归 #目标:减少因变量的真实值和预测值的差值来获得模型参数(截距和斜率),即使得残差平方和最小 #数据需满足:正态性.独立性.线性

转载:http://blog.fens.me/r-multi-linear-regression/ 前言 本文接上一篇R语言解读一元线性回归模型.在许多生活和工作的实际问题中,影响因变量的因素可能不止一个,比如对于知识水平越高的人,收入水平也越高,这样的一个结论.这其中可能包括了因为更好的家庭条件,所以有了更好的教育:因为在一线城市发展,所以有了更好的工作机会:所处的行业赶上了大的经济上行周期等.要想解读这些规律,是复杂的.多维度的,多元回归分析方法更适合解读生活的规律. 由于本文为非统计的专业