1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

GA报表除了默认的表格方式显示数据外,还支持饼图,水平百分比图,数据透视图等展现方式,其中水平百分比图在可视化看流量时最为方便,就像这样: 那么当我们要在Excel里做类似的效果应该怎么做呢?尤其是数据源不是来自GA的情况. 初始的表格: 做好的效果: 首先选择好百分比这一列,然后插入->条状图->水平条状图 选中新建的图表: 依次选中删除:水平,垂直坐标轴,图例等不需要的元素,就像这样: 再鼠标点中垂直的表格线,然后删除,就像这样: 这时效果已经接近了,我们需要加上文字百分比,选中图表,布局

因为我所在的项目要用到最小二乘法拟合,所有我抽时间将C++实现的程序改为JAVA实现,现在贴出来,供大家参考使用./** * <p>函数功能:最小二乘法曲线拟合</p> * @param x 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 X 坐标 * @param y 实型一维数组,长度为 n .存放给定 n 个数据点的 Y 坐标 * @param n 变量.给定数据点的个数 * @param a 实型一维数组,长度为 m .返回 m-1 次拟合多项式的 m 个系数 * @

原文:利用最小二乘法拟合任意次函数曲线(C#) ///<summary>     ///用最小二乘法拟合二元多次曲线     ///</summary>     ///<param name="arrX">已知点的x坐标集合</param> ///<param name="arrY">已知点的y坐标集合</param> ///<param name="length"&g

1.最小二乘原理 Matlab直接实现最小二乘法的示例: close x = 1:1:100; a = -1.5; b = -10; y = a*log(x)+b; yrand = y + 0.5*rand(1,size(y,2)); %%最小二乘拟合 xf=log(x); yf=yrand; xfa = [ones(1,size(xf,2));xf] w = inv(xfa*xfa')*xfa*yf';%直接拟合得到的结果 参考资料: 1.http://blog.csdn.net/lotus_

(下文内容为转载,不过已经不清楚原创的是哪里了,特此说明) 转自: http://www.cnblogs.com/dotLive/archive/2006/10/09/524633.html 该网址下面有更多的讨论. 最小二乘法(least squares analysis)是一种 数学 优化 技术,它通过 最小化 误差 的平方和找到一组数据的最佳 函数 匹配. 最小二乘法是用最简的方法求得一些绝对不可知的真值,而令误差平方之和为最小. 最小二乘法通常用于 曲线拟合 (least squares

from:https://www.zhihu.com/question/56171002/answer/155777359 GAN的作用,也就是为什么GAN会火了(有部分原因可能是因为Lecun的赞赏).如果GAN只是用来生成一些像真是数据一样的数据的话,那不会有像现在这么火.更多的,或者对于机器学习研究员来说,看待的最关键一点应该是GAN可以用来 拟合数据分布 .什么叫拟合数据分布,就是给你一个训练数据,你能通过GAN这个工具,产生和这个数据分布相似的一些数据.有了拟合数据分布的思想,并在这上

添加button在worksheet中 1. Shapes Object (Excel) Reference:http://technet.microsoft.com/zh-cn/library/ff841148 2. OLEObject 3. http://stackoverflow.com/questions/4046769/how-to-programatically-create-button-on-excel-worksheet-in-c 4.这个还没有读,应该不错 http://co

1.  新建一个类,实现接口Iterator import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.InputStream; import java.util.HashMap; import java.util.Iterator; import java.util.Map; import jxl.Cell; import jxl.Sheet; import jxl.Workbook

当我们有一数据列表(内含重复数据),将该数据做成如下图的下拉列表: 可以这样做: 1.选中该标题行,按ctrl+shift+下方向键,将该列有数据的区域选中: 2.点击“数据”—>删除重复项: 由于该数据列还有左侧的数字列,所以我们只对当前选定的区域进行删除重复项并排序. 或者也可以一开始将该列复制到空白处形成新的一列,再对该列进行去重复操作,这样不影响原数据. 3.再一次重复第1步骤选定好该列区域,点击“公式”-->“根据所选内容创建”,对话框选择“首行”. 4.选择要做的下拉列表的单元格,

用处:将大容量的EXCEL工作簿分解成若干个小的工作簿 Sub aa() For i = 1 To 8 Set nb = Workbooks.Add nb.SaveAs Filename:=ThisWorkbook.Path & "" & i nb.Activate With ThisWorkbook.Sheets(1) .Range(.Cells(100000 * (i - 1) + 1, 1), .Cells(100000 * i + 1, 14)).Copy [a

第一步:创建数据-区间 辅助表(注意:首列值必须以升序排列,为后面vlookup模糊匹配做准备) 第二步:用vlookup模糊匹配生成一个新的“金额区间”字段 第三步:以“金额区间”字段为行透视汇总

前言 之前我们分享过基于echarts 的数据可视化展示,很多朋友就说,不会软件开发,可不可以直接用Excel进行数据化的展示. 答案是肯定的,确实有这种方案,百度查询一查一大推,各种解决方案各种模板. 很不巧,我也是初次涉及到这种,就查询百度整理了一份使用教程,文末附模板下载. 对于之前的有想要了解的可以点击下面链接去瞅瞅. 基于echarts 24种数据可视化展示,填充数据就可用,动手能力强的还可以DIY(演示地址+下载地址) 简单图表可视化 1.准备一个Excel表格写入数据,这里我准备了

1.在 common 目录下 创建一个 components 将 Classes目录(改名为PHPExcel)和PHPExcel.php 放在新创建的目录下.再在 components 下创建一个CommonFunc.php:           <?php               namespace common\components;               use yii;               class CommonFunc{                       

func LeastSquares(x[]float64,y[]float64)(a float64,b float64){ // x是横坐标数据,y是纵坐标数据 // a是斜率,b是截距 xi := float64(0) x2 := float64(0) yi := float64(0) xy := float64(0) if len(x)!= len(y) { beego.Debug("最小二乘时,两数组长度不一致!") }else { length := float64(len(

定义: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术.它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配.利用最小二乘法可 以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小.最小二乘法还可用于曲线拟合.其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达. 最小二乘法原理:在我们研究两个变量(x,y)之间的相互关系时,通常可以得到一系列成对的数据(x1,y1.x2,y2... xm,ym):将这些数据描绘在x -y直角坐标系中,若发现这些点在一条直线附近,可以

背景 由项目中需要根据一些已有数据学习出一个y=ax+b的一元二项式,给定了x,y的一些样本数据,通过梯度下降或最小二乘法做多项式拟合得到a.b,解决该问题时,首先想到的是通过spark mllib去学习,可是结果并不理想:少量的文档,参数也很难调整.于是转变了解决问题的方式:采用了最小二乘法做多项式拟合. 最小二乘法多项式拟合描述下: (以下参考:https://blog.csdn.net/funnyrand/article/details/46742561) 假设给定的数据点和其对应的函数值

"Excel在过去.现在和未来都是一个无比优秀和天才的工具,无数虔诚的信徒将其奉为唯一的法门,而我却并不在其中了." 作为一个数据分析师,Excel是我入门必备的数据分析工具,虽然上手快,但也给我带了诸多不便,各种复杂问题. 一旦超过10万的数据量.或者函数.逻辑复杂一些,Excel绝对能卡到怀疑人生:想要实现数据的分析和清洗,不得不依靠各种函数和VBA,繁琐程度不亚于任何一门编程语言:业务流转过程中根本没办法保证数据的原貌,拿到手的Excel表不知道修改了多少次....... 相信我

/// <summary> /// 最小二乘法拟合圆,计算拟合圆半径和拟合圆圆心 /// </summary> /// <param name="points">拟合点</param> /// <returns>返回拟合圆的计算结果</returns> public double[] FittingCircleByLeastSquare(List<Point> points) { //最小二乘法拟合圆

1 最小二乘法概述 自从开始做毕设以来,发现自己无时无刻不在接触最小二乘法.从求解线性透视图中的消失点,m元n次函数的拟合,包括后来学到的神经网络,其思想归根结底全都是最小二乘法. 1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角 最小二乘法非常简单,我把它分成两种视角描述: (1)已知多条近似交汇于同一个点的直线,想求解出一个近似交点:寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点,该点即最小二乘解: (2)已知多个近似分布于同一直线上的点,想拟合出一个直线方程:设该直线方程为y=kx+b,调整参数k