MATLAB一元线性回归分析应用举例 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ huigui.m function [b,bint,r,rint,states,sima2,p,y0,zxqj]=huigui(x,y,x0) %x –p元线性模型自变量的n个观测值的n×p矩阵,y -p元线性模型因变量的n个观测值的n×1向量,x0为预测值的横坐标 %b -模型系数β的最小二乘估计值,bint -模型系数β的100(1-alpha)%置信区间,r

废话不多说,直接上代码. package com.coshaho.learn; /** * * OperatorLearn.java Create on 2016-11-13 下午8:38:15 * * 类功能说明: 深入理解++操作符 * * Copyright: Copyright(c) 2013 * Company: COSHAHO * @Version 1.0 * @Author coshaho */ public class OperatorLearn { // 一元操作符,赋值操作符

3^n mod 19 求n次幂,对19取模 ================ (3 * 3) * (3 * 3) * 3 public class A { // 分治 public static int g(int n) { if(n==0) return 1; if(n==1) return 3; int m = n/2; int a = g(m); if(n%2==0) return a * a % 19; else return a * a * 3 % 19; } // 3的n次幂,对19

代码: package cc.gongchang.mqtt; import java.net.URISyntaxException; import org.fusesource.hawtdispatch.Dispatch; import org.fusesource.mqtt.client.Future; import org.fusesource.mqtt.client.FutureConnection; import org.fusesource.mqtt.client.MQTT; impo

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博客主亲自录制视频教程) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share http://blog.csdn.net/csqazwsxedc/article/details/51336322(转) # 一 个股与指数的回归

简介 运算符是一种特殊的符号,运算符是通过一定的运算规则操作一个或多个操作数,并生成结果的特定符号,运算符和操作数的有效组合称为表达式. Java中运算符主要分为以下几类: 赋值运算符 算术运算符 关系运算符 逻辑运算符 条件运算符(三目运算符) 位运算符 赋值运算符 赋值运算符用于给变量或者常量指定值,赋值运算符的符号是"=". 例 ; //定义时直接赋值 int b; int c; b = c = ; //可以在一个语句内为多个变量赋值 ; //变量运算后再赋值,先执行右边,再执行

一 前言 Java的数据类型分为2种,分别是基本数据类型和引用数据类型:java的数据类型是强数据类型,意味着每声明一个变量,其必定有与之对应的数据类型:面试常问的java8大基本数据类型其实是基本数据类型:想要打好基础数据类型这关很重要: 二 基本数据类型 基本数据类型分为 整型4个 ,布尔型一个,字符型一个,浮点数型2个:每个数据类型的大小都不一样,数据类型的大小以字节计算,在计算机种一个字节是等于8位,也就是2的8次方法: 2.1 整型 整型故名思意,字段声明的类型是整型,字段被赋值的时候

点击蓝色"程序员黄小斜"关注我哟 加个"星标",每天带你读好书! 文/黄小斜 转载请注明出处 每一年的年初都是买书学习热情高涨的时候,虽然不知道你们是让这些书吃灰还是真的会好好阅读,但是有一些书籍,我还是希望能够推荐给你们. 作为一个自学Java 3年,在大厂工作的资深Java小白,我还是有很多经验和心得想分享给大家的,由于我的水平确实有限,除了分享求职心得和面试经验,能够帮到大家的并不多,而反观一些技术书籍,它们往往是一些大牛或者资深工程师的技术精华,是更加能够帮

文/黄小斜 转载请注明出处 head first Java 推荐指数:⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ 推荐理由: 说实话,这本书和其他的我Java类型书籍真的大不相同,它不会一本正经地去说技术概念和原理,而是通过生动有趣的方式去拆解一些复杂的知识点,就好像讲师在讲课的时候,喜欢讲段子而不仅仅扯概念. 不仅这本书,而且本系列的其他书籍也是这么干的,这种用"幼儿园水平"降维分析的方式,对于初学者来说真的是一大福音,五星好评. 作者介绍: 作者叫做Kathy Sierra,她是O'Reilly出版社H

  http://product.dangdang.com/23829918.html Spark作为新兴的.应用范围最为广泛的大数据处理开源框架引起了广泛的关注,它吸引了大量程序设计和开发人员进行相关内容的学习与开发,其中 MLlib是 Spark框架使用的核心.本书是一本细致介绍 Spark MLlib程序设计的图书,入门简单,示例丰富. 本书分为 12章,从 Spark基础安装和配置开始,依次介绍 MLlib程序设计基础.MLlib的数据对象构建.MLlib中 RDD使用介绍,各种分类.聚

与上篇文章中提到的ID3算法和C4.5算法类似,CART算法也是一种决策树分类算法.CART分类回归树算法的本质也是对数据进行分类的,最终数据的表现形式也是以树形的模式展现的,CART与ID3,C4.5所采用的分类标准是不同了. 下面列出了其中的一些不同之处: 1.CART最后形成的树是一个二叉树,每个节点会分成2个节点,左孩子节点和右孩子节点,于是这就要求CART算法在所选定的属性中又要划分出最佳的属性划分值,节点如果选定了划分属性名称还要确定里面按照哪个值做一个二元的划分(为属性的值为一类,

AVEDEV 用途:返回一组数据与其平均值的绝对偏差的平均值,该 函数可以评测数据(例如学生的某科考试成绩)的离散度. 语法:AVEDEV(number1,number2,...) 参数:Number1.number2....是用来计算绝对偏差平均 值的一组参数,其个数可以在 1-30 个之间. 实例:如果 A1=79.A2=62.A3=45.A4=90.A5=25,则公 式"=AVEDEV(A1:A5)"返回 20.16. AVERAGE     用途:计算所有参数的算术平均值.  

Introduction Ethernet 是过去30年以来最为成功的局域网(local area networking)技术. 1. First widely used LAN technology (第一次被广泛使用的局域网技术) 2. kept up with speed race: 10 Mbps – 100 Gbps 3. Connectionless: No handshaking between sending and receiving NICs(Network Interfac

我最早是 2016 年底开始写 Spring Boot 相关的博客,当时使用的版本还是 1.4.x ,文章发表在 CSDN 上,阅读量最大的一篇有 42W+,如下图: 2017 年由于种种原因,就没有再继续更新 Spring Boot 相关的博客了,2018年又去写书了,也没更新,现在 Spring Boot 最新稳定版是 2.1.4 ,松哥想针对此写一个系列教程,专门讲 Spring Boot2 中相关的知识点.这个系列,就从本篇开始吧. Spring Boot 介绍 我们刚开始学习 Java

转自   happyxiaofan 读书的看法 从15年7月至今,研究生期间读了不少书,读书让我学到了很多,也是提升技术能力的一个重要手段.可能很多人嫌读书太花时间,曾经的我一度也是这么认为的,觉得一个程序员不敲代码,捧着一本大块头(编程类书籍往往比较厚)的书实在太花时间了.研究生期间虽然关注了很多公众号,也保持每天都看技术博客的习惯,但是发现自己技术提高并没有实质性进步.我也发现了这个问题,发现虽然通过博客能够学习到技术,但是缺乏系统性的阐述,对于技术本质性的阐述仍然有限. 学习的最好途径仍然

https://blog.csdn.net/fuqiuai/article/details/79495865 前言sklearn想必不用我多介绍了,一句话,她是机器学习领域中最知名的python模块之一,若想要在机器学习领域有一番建树,必绕不开sklearn sklearn的官网链接http://scikit-learn.org/stable/index.html# 首先,放上一张官网上的sklearn的结构图: 目录1. 分类.回归2. 降维3. 模型评估与选择4. 数据预处理大类 小类 适用

之前经学长推荐,开始在B站上看Andrew Ng的机器学习课程.其实已经看了1/3了吧,今天把学习笔记补上吧. 吴恩达老师的Machine learning课程共有113节(B站上的版本https://www.bilibili.com/video/av9912938).这篇学习笔记是结合第一.二部分(我所理解的): 第一部分:概览机器学习,介绍其中的一些专业名词及定义.Section 1-26 第二部分:如何使用Octave实现机器学习中的基本算法(Ocatave就是开源版的Matlab).Se

Junit 是一个基于Java语言的回归单元测试框架.是白盒测试的一种技术,记住这些就可以了. 为项目添加Junit 1 右键项目名称选择“Properties”,在弹出的窗体中选择“Java Build Path”-->选则“Libraries”选项卡-->“Add Library”,如下图所示: 2 选择我们需要添加的“Junit”及版本号,添加成功确认即可. 新建Junit 1 选择项目右键“New”-->“Others”-->“Junit”(在Java目录下)-->“

我最早是 2016 年底开始写 Spring Boot 相关的博客,当时使用的版本还是 1.4.x ,文章发表在 CSDN 上,阅读量最大的一篇有 43W+,如下图: 2017 年由于种种原因,就没有再继续更新 Spring Boot 相关的博客了,2018年又去写书了,也没更新,现在 Spring Boot 最新稳定版是 2.1.8 ,松哥想针对此写一个系列教程,专门讲 Spring Boot2 中相关的知识点.这个系列,就从本篇开始吧. Spring Boot 介绍 我们刚开始学习 Java

fusesource版本:mqtt-client-1.11.jar下载地址:https://github.com/fusesource/mqtt-client fusesource提供三种mqtt client api: 阻塞API,基于Futur的API和回调API.其中,回调API是最复杂的也是性能最好的,另外两种均是对回调API的封装. 我们下面就简单介绍一下回调API的使用方法. import org.fusesource.hawtbuf.Buffer; import org.fuses

线性回归 import sklearnfrom sklearn.linear_model import LinearRegression X= [[0, 0], [1, 2], [2, 4]] y = [, , ] clf = LinearRegression()#fit_intercept=True#默认值为 True,表示计算随机变量, False 表示不计算随机变量 #normalize=False#默认值为 False,表示在回归前是否对回归因子 X 进行归一化, True 表示是 #c