面向对象单变量多项式括号展开

2024-08-18

OO面向对象课程作业1-3总结

作业一.多项式的加减运算 1.设计要点与自我分析我设计的类图老师建议类图我设计了两个类来进行多项式的计算,类Polynomial进行多项式的存储和输入输出,第二个类进行多项式加减运算.而加减运算的类里面只有方法,而且都是静态方法,没有存储变量,感觉这个设计还是有些问题.之后我也参考了一下别人的代码. 多项式的存储: 我用的是一维数组来存储多项式,下标代表的是多项式的次数,数组存储的是多项式的系数,这种存储方法对于多项式加减法的操作很方便,但是浪费的空间大,因为很多系数是0:而且存储多项式加

机器学习之单变量线性回归（Linear Regression with One Variable）

1. 模型表达(Model Representation) 我们的第一个学习算法是线性回归算法,让我们通过一个例子来开始.这个例子用来预测住房价格,我们使用一个数据集,该数据集包含俄勒冈州波特兰市的住房价格.在这里,我要根据不同房屋尺寸所售出的价格,画出我的数据集: 我们来看这个数据集,如果你有一个朋友正想出售自己的房子,如果你朋友的房子是1250平方尺大小,你要告诉他们这房子能卖多少钱. 那么,你可以做的一件事就是构建一个模型,也许是条直线.从这个数据模型上来看,也许你可以告诉你的朋友,他大概

R 单变量重命名与删除

单变量重命名 b = rename(b,c(target="flag")) 单变量删除 b = b[,names(b)!='age'] 或者 b[,"age"] = NULL

Coursera《machine learning》--（2）单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

本笔记为Coursera在线课程<Machine Learning>中的单变量线性回归章节的笔记. 2.1 模型表示参考视频: 2 - 1 - Model Representation (8 min).mkv 本课程讲解的第一个算法为"回归算法",本节将要讲解到底什么是Model.下面,以一个房屋交易问题为例开始讲解,如下图所示(从中可以看到监督学习的基本流程). 所使用的数据集为俄勒冈州波特兰市的住房价格,根据数据集中的不同房屋尺寸所对应的出售价格,绘制出了数据集:假如

MATLAB 单变量函数一阶及N阶求导

1 对一维函数的求导及求特定函数处的变量值 %%最简单的一阶单变量函数进行求导 function usemyfunArray() %主函数必须位于最上方 clc clear syms x %syms x代表着声明符号变量x,只有声明了符号变量才可以进行符号运算,包括求导. %f(x)=sin(x)+x^2; %我们输入的要求导的函数 y = diff(sin(x)+x^); %代表着对单变量函数f(x)求一阶导数 disp('f(x)=sin(x)+x^2的导数是'); pretty(y); %

Java在Debug的时候，有些变量能无限展开（循环了）？

抛异常的时候,Java Debug 时,有些变量能无限展开,怎么做到的? 先来一个报错的例子: Exception in thread "main" java.lang.StackOverflowError at llj.mf.ace.C.<init>(C.java:3) at llj.mf.ace.B.<init>(B.java:5) at llj.mf.ace.C.<init>(C.java:5) at llj.mf.ace.B.<init

机器学习（二）--------单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

面积与房价训练集 (Training Set) Size Price 2104 460 852 178 ...... m代表训练集中实例的数量x代表输入变量 y代表输出变量 (x,y)代表训练集中的实例 h代表方案或者假设 h = a x + b 输入变量输入给h 得到输出结果因为只有一个特征所以是单变量线性回归问题 a b就是代价参数求ab就是建模 ab算完和实际的差距叫建模误差寻找ab平方和最小点就是代价

[数据可视化之一]Pandas单变量画图

Pandas单变量画图 Bar Chat Line Chart Area Chart Histogram df.plot.bar() df.plot.line() df.plot.area() df.plot.hist() 适合定类数据和小范围取值的定序数据适合定序数据和定距数据适合定序数据和定距数据适合定距数据 pandas库是Python数据分析最核心的一个工具库:"杀手级特征",使整个生态系统融合在一起.除了数据读取.转换之外,也可以进行数据可视化.易于使用和富有表现力的p

Machine Learning 学习笔记2 - linear regression with one variable(单变量线性回归)

一.Model representation(模型表示) 1.1 训练集由训练样例(training example)组成的集合就是训练集(training set), 如下图所示, 其中(x,y)是一个训练样例, (x(i),y(i))是第 i个训练样例. 1.2 假设函数使用某种学习算法对训练集的数据进行训练, 我们可以得到假设函数(Hypothesis Function), 如下图所示. 在房价的例子中,假设函数就是一个房价关于房子面积的函数.有了这个假设函数之后, 给定一个房子的面积

Ng第二课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解 2.4 梯度下降 2.5 梯度下降的直观理解 2.6 梯度下降的线性回归 2.7 接下来的内容 2.1 模型表示之前的房屋交易问题为例,假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示: 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: m 代表训练集中实例的数量 x

python 单变量线性回归

单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)¶ In [54]: #初始化工作 import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # This is a bit of magic to make matplotlib figures appear inline in the notebook # rather than in a new window. %matplot

R6—单变量正态性检验

方法不唯一单变量正态检验主要的话包括以下这些 shapiro.test();#Shapiro-Wilk检验 library("nortest"); lillie.test() #Kolmogorov-Smirnov检验 ad.test() #Anderson-Darling正态性检验 cvm.test() #Cramer-von Mises正态性检验 pearson.test() #Pearson卡方正态性检验 sf.test() #Shapiro-Francia正态性检验

斯坦福第二课：单变量线性回归(Linear Regression with One Variable)

二.单变量线性回归(Linear Regression with One Variable) 2.1 模型表示 2.2 代价函数 2.3 代价函数的直观理解 I 2.4 代价函数的直观理解 II 2.5 梯度下降 2.6 梯度下降的直观理解 2.7 梯度下降的线性回归 2.8 接下来的内容 2.1 模型表示之前的房屋交易问题为例,假使我们回归问题的训练集(Training Set)如下表所示:

【原】Coursera—Andrew Ng机器学习—课程笔记 Lecture 2_Linear regression with one variable 单变量线性回归

Lecture2 Linear regression with one variable 单变量线性回归 2.1 模型表示 Model Representation 2.1.1 线性回归 Linear regression 2.1.2 单变量线性回归 Linear regression with one variable 2.2 代价函数 Cost Function 2.2.1 如何选择模型的参数 θ 2.2.2 建模误差 modeling error 2.2.3 平方误差代价函

机器学习 (一) 单变量线性回归 Linear Regression with One Variable

文章内容均来自斯坦福大学的Andrew Ng教授讲解的Machine Learning课程,本文是针对该课程的个人学习笔记,如有疏漏,请以原课程所讲述内容为准.感谢博主Rachel Zhang的个人笔记,为我做个人学习笔记提供了很好的参考和榜样. § 1. 单变量线性回归 Linear Regression with One Variable 1. 代价函数Cost Function 在单变量线性回归中,已知有一个训练集有一些关于$x$.$y$的数据(如×所示),当我们的预测值$h(x)$

js匿名函数（变量加括号就是函数）

js匿名函数(变量加括号就是函数) 一.总结变量加括号就是函数,而函数的括号是用来传参的 1.类比:以正常函数去想匿名函数,匿名函数比正常函数只是少了函数名,本质还是一样,该怎么传参还是怎么传参,小括号用于传参,小括号用于将变量变成函数二.要点匿名函数没有函数名字的函数单独的匿名函数是无法运行和调用的可以把匿名函数赋值给变量通过表达式自我执行,语法:(匿名函数)() 匿名函数传递参数,语法:(匿名函数)(参数) 三.代码 <!DOCTYPE html> <html lang

【Python】机器学习之单变量线性回归利用正规方程找到合适的参数值

[Python]机器学习之单变量线性回归利用正规方程找到合适的参数值本次作业来自吴恩达机器学习. 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,求最合适的θ0和θ1,利用Normal Equation 即正规方程式计算方法: θ = (XT * X)-1 * XT * Y 所以写出函数 def normalEquation(X,Y): re

【Python】机器学习之单变量线性回归利用批量梯度下降找到合适的参数值

[Python]机器学习之单变量线性回归利用批量梯度下降找到合适的参数值本题目来自吴恩达机器学习视频. 题目: 你是一个餐厅的老板,你想在其他城市开分店,所以你得到了一些数据(数据在本文最下方),数据中包括不同的城市人口数和该城市带来的利润.第一列是城市的人口数,第二列是在这个城市开店所带来的利润数. 现在,假设一开始θ0和θ1都是0,利用梯度下降的方法,找到合适的θ值,其中学习速率α=0.01,迭代轮次为1000轮上一个文章里,我们得出了CostFunction,即损失函数. 现在我们需

吴恩达机器学习(二) 单变量线性回归(Linear Regression with one variable)

一.模型表示 1.一些术语如下图,房价预测.训练集给出了房屋面积和价格,下面介绍一些术语: x:输入变量或输入特征(input variable/features). y:输出变量或目标变量(output variable/target variable). (x, y):一个训练样本 (x(i), y(i)):第i个训练样本 m:样本数目 2.机器学习的一般过程如图,机器学习算法通过学习训练集得出假设函数h(Hypothesis),然后接受输入x,输出y.假设函数h称为模型. 3.线性回归

机器学习-线性回归算法（单变量）Linear Regression with One Variable

1 线性回归算法 http://www.cnblogs.com/wangxin37/p/8297988.html 回归一词指的是,我们根据之前的数据预测出一个准确的输出值,对于这个例子就是价格,回归=预测,同时,还有另一种最常见的监督学习方式,叫做分类问题,当我们想要预测离散的输出值,例如,我们正在寻找癌症肿瘤,并想要确定肿瘤是良性的还是恶性的,这就是0/1离散输出的问题.更进一步来说,在监督学习中我们有一个数据集,这个数据集被称训练集. 我们将要用来描述这个回归问题的标记如下: mm代表训练集

sas单变量的特征分析

sas单变量的特征分析大炮,我有个烦恼,我领导最近老叫我单变量结合因变量分析,但是都是分段分析,我总是写proc sql然后group by ,但是这个过程好无聊啊,有木有什么新的代码,让我可以分析的快点啊. 最近写了个宏,刚好可以解决你这个问题,在上代码之前,先来个结果图詹大炮这个结果对于分析来说是不好的,因为这个结果没啥实际意义,说白了就是跟因变量没关系,但是这个图我们不是要来讲变量怎么有用,我们要介绍的是这段代码最后呈现的一个结果是怎样的. 代码: %macro ChcAnalysi

面向对象单变量多项式括号展开

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