0+

代价函数

在线性回归中，假设函数为hθ(x)=θ0+θ1*x，其中θ0和θ1的变化会引起假设函数的变化，参数的选择决定了我们得到的直线相对于训练集的准确度。
冯风风·2020-01-19 11:00

线性回归（三）—— 多项式回归

多项式回归目的多项式回归不再用直线拟合，而是使用曲线或曲面，我们要找的函数变成了h(x)=θ0+θ1x+θ2x2+…θnxnh(x)=\theta_0+\theta_1x+\theta_2x^2+…\theta_nx
木子六日·2020-01-17 15:41

02 回归算法 - 线性回归求解 θ（最大似然估计求解）

h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+…+θnxnh(x)=Σθixi（i=0~n）h(x)=θTX=[θ1,θ2,θ3,…,θn]*[x1,x2,x3,…,xn]T最终要求是计算出θ的值，并选择最优的θ
白尔摩斯·2020-01-08 07:57

项目记录——UIViewAnimation动画过程中的手势响应

animationscompletion:(void(^__nullable)(BOOLfinished))completionNS_AVAILABLE_IOS(4_0);//delay=0.0,options=0+
离离乱惑·2020-01-07 20:26

Cousera——Machine Learning习题笔记

#1Considerthefollowingtrainingsetofm=4trainingexamples:xy10.5214200Considerthelinearregressionmodelhθ(x)=θ0+
莫云斌·2020-01-07 01:32

常用的正则表达式总结

非负整数：^\d+$正整数：^[0-9]*[1-9][0-9]*$非正整数：^((-\d+)|(0+))$负整数：^-[0-9]*[1-9][0-9]*$整数：^-?\d+$非负浮点数：^\d+(\.
LiuYanYGZ·2020-01-05 02:00

2018春节南京六日——入梦惶惶窃金陵

吃︾第一天：0+第二天：早85+中75+甘蔗13+梅花糕15＋晚126＋第三天：早79+中180+第四天：早240+晚318+第五天：早140+麻饼、桶面等50+晚384+第六天：早190〓1885元住
0荔枝水芹菜0·2020-01-04 13:03

PHP正则表达式常用例子

"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\d+)|(0+))$"//非正整数（负整数+0）"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数"^-?
下页、再停留·2020-01-03 15:00

PHP正则表达式常用例子

"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\d+)|(0+))$"//非正整数（负整数+0）"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数"^-?
下页、再停留·2020-01-03 15:00

JS 实现两个很大的数字相加

a.length||b.length||temp){temp+=~~a.pop()+~~b.pop();res=(temp%10)+res;temp=temp>9;}returnres.replace(/^0+
肆意木·2020-01-01 10:24

Qt QRegExp正则表达式 【转】

//非负整数（正整数+0）"^/d+$"//正整数"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//非正整数（负整数+0）"^((-/d+)|(0+))$"//负整数"^-[0-9]*[1-9][0-9]*
赵者也·2019-12-25 12:45

正则表达式去掉Double类型的数据后面多余的0

.")>0){s=s.replaceAll("0+?
杰梵·2019-12-25 01:05

1125香知聚会感想

❤0+（以终为始）开门见山直入主题，略有耳闻大概知晓彭彭所说的线下实验，从彭彭讲“偷鸡蛋”的项目筹备及项目因实调整，再到项目式
荔儿果果·2019-12-22 17:01

线性回归

我们定义的线性关系如下：Y=β0+β1*X该β1被称为比例系数,β0被称为偏差(权重)系数。偏差系数为这个模型提供了
E_H_I_P·2019-12-21 00:32

正则表达式的写法

^\d+$//匹配非负整数（正整数+0）^[0-9][1-9][0-9]$//匹配正整数^((-\d+)|(0+))$//匹配非正整数（负整数+0）^-[0-9][1-9][0-9]$//匹配负整数^-
丶Arrow·2019-12-16 15:07

机器学习笔记007 | 正规方程算法

例如我们的预测函数：hθ(xi)=θ0+θ1xi它的代价函数是：所以，它可以看作一个二次函数：J(θ)=aθ2+bθ+c对于这样的函数，我们怎么求其的最小值呢？如果对微积分还有点印象的话，
止一之路·2019-12-13 00:31

常用的正则表达式

^((-\d+)|(0+))$//匹配非正整数（负整数+0）4。^-[0-9]*[1-9][0-9]*$//匹配负整数5。^-?\d+$//匹配整数6。^\d+(\.\d+)?
0669e409c922·2019-12-12 05:09

vue项目中elemetnui表单校验加入正则，校验16位整数和小数

0+$)(?!0*\.0*$)\d{1,16}(\.\d{1,6})?
蜗牛和曼巴·2019-12-09 09:37

iOS App启动时发生了什么?

750libdispatchlibSystem我们在一个DemoAPP的AppDelegate.m中增加+load方法并且打上断点,并且在main()函数第一语句也打上断点.在APP运行以后,我们可以看到在xcode调用栈中有以下内容:0+
brownfeng·2019-12-01 19:40

iOS开发之OC浮点数去除小数位末尾0+判断字符串是否为数字

1.关于小数位末尾去0最近开发遇到该需求，网上搜索发现逻辑太过复杂，代码量太多，打算自己封装一下，分享给有需要的朋友-(NSString*)deleteFloatAllZero:(NSString*)string{NSArray*arrStr=[stringcomponentsSeparatedByString:@"."];NSString*str=arrStr.firstObject;NSStr
JHAO_浮夸·2019-12-01 17:58

Objective-C中的load方法执行的来龙去脉

的整个生命周期只会执行一次.但是知其然最好知其所以然,今天来分析一下+load方法执行的来龙去脉.准备工作,本文涉及到的Apple开源源码如下:dyld-635.2objc4-750上一篇文章>开篇,有如下的调用栈:0+
brownfeng·2019-12-01 12:45

[线性回归] 多特征线性回归

预测函数的多变量形式如下：hθ(x)=θ0+θ1x1+θ2x2+θ3x3+⋯+θnxn基于矩阵乘法的定义，预测函数可以写成如下形式：这是预测函数对于一个训练集的向量化。
CallOfOrange·2019-11-06 10:53

一周学习总结（一）

信号第二章学的磕磕绊绊，自出现0+、0-以后，脑袋就大了一圈，零输入、零状态各自梳理不开，冲击响应、阶跃响应
教条猫·2019-11-04 08:56

Linux学习笔记之正则表达式shell脚本基础

正则表达式^表示开头$表示结尾[a-z][A-Z][0-9].单个任意字符*前面字符重复的次数>=0+前面字符重复出现的次数>=1?
黎景阳·2019-11-02 19:16

小米生态链贝医生0+可实用牙膏 体验报告

2017年9月26日下午，小米生态链企业小贝科技举办了“贝医生请你吃牙膏”贝医生0+牙膏新品上市发布会，顾名思义，0+，零添加，没有添加剂没有色素，是真的可以吃的牙膏哦。
乖乖Show·2019-11-01 21:07

微信小程序 js的函数修改 data 中的 数组List集合的值

写法如下一定要注意setData中的[]，特别容易忘记varup="navigationList["+0+"]"that.setData({[up]:sortItem,})直接上项目中的代码Page({
飞奔的屎壳郎·2019-10-23 08:53

【Python】机器学习之单变量线性回归练习（计算Cost Function）

现在，假设θ0和θ1都是0，计算CostFunction，即计算损失函数首先，本题线性回归的公式应该是这样的：H(θ)=θ0+θ1*X简单的来说，本题中，θ0和θ1都为
秦羽纶·2019-10-04 14:00

【Python】机器学习之单变量线性回归练习（计算Cost Function）

现在，假设θ0和θ1都是0，计算CostFunction，即计算损失函数首先，本题线性回归的公式应该是这样的：H(θ)=θ0+θ1*X简单的来说，本题中，θ0和θ1都为
QYG·2019-10-04 14:00

TensorFlow 2.0 笔记（六）—— 过拟合与欠拟合

Mismatch:ground-truthVSestimatedmodelcapacityy=β0+β1x+β2x2+β3x3+...
资深糖分大叔·2019-09-27 09:14

一元线性回归模型

可以理解为ε对y的总体影响期望为0，也就是说在给定x下，由x确定的线性部分β0+
羋学僧·2019-09-26 10:29

js判断文本框输入的内容是否为数字

下面是验证数字的正则表达式:"^\\d+$"//非负整数（正整数+0）"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\\d+)|(0+))$"//非正整数（负整数+0）"^-[0-9]*
·2019-09-24 00:43

PHP实用函数分享之去除多余的0

\.0+$#',$s)){returnpreg_replace('#^(-?\d+?)\.0+$#','$1',$s);}if(preg_match('#^-?\d+?\.[0-9]+?
·2019-09-23 20:56

PHP常用正则表达式集锦

平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用："^\d+$"//非负整数（正整数+0）"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-\d+)|(0+))$"
·2019-09-23 18:39

表单验证常用正则(强烈推荐大家收藏下)

^((-\d+)|(0+))$//匹配非正整数（负整数+0）4。^-[0-9]*[1-9][0-9]*$//匹配负整数5。^-?\d+$//匹配整数6。^\d+(\.\d+)?
·2019-09-23 11:10

java常用正则表达式

"^/d+$"//非负整数(正整数+0)"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-/d+)|(0+))$"//非正整数(负整数+0)"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数
·2019-09-22 16:27

正则表达式常用规则

个英文字母或者下划线组成的字符串:^[0-9a-zA-Z_]{1,}$2.非负整数（正整数+0）:^/d+$3.正整数:^[0-9]*[1-9][0-9]*$4.非正整数（负整数+0）：^((-/d+)|(0+
wx1568174410·2019-09-11 12:00

常用正则表达式(?i)忽略字母的大小写！

^((-/d+)|(0+))$//匹配非正整数（负整数+0）4。^-[0-9]*[1-9][0-9]*$//匹配负整数5。^-?/d+$//匹配整数6。
湘上孤独·2019-09-09 22:01

正则表达式干货

平时做网站经常要用正则表达式，下面是一些讲解和例子，仅供大家参考和修改使用：“^\d+$”//非负整数（正整数+0）“1[1-9][0-9]$”//正整数“^((-\d+)|(0+))$”//非正整数（
ChampionDong·2019-09-05 17:50

正则表达式

“^\d+$”//非负整数（正整数+0）“1[1-9][0-9]$”//正整数“^((-\d+)|(0+))$”//非正整数（负整数+0）“^-[0-9][1-9][0-9]$”//负整数“^-?
唯他命·2019-09-04 14:20

吴恩达机器学习——一元线性回归(1)

（2）假设函数—用学习算法对训练集数据训练，可以得到假设函数(HypothesisFunction)，单变量线性回归的假设函数为：hθ(x)=θ0+θ1xh_θ(x)=θ_0+θ_1xhθ(x)=θ
翔燕·2019-08-26 22:55

HDU4035:Maze

题目大意传送门思路我们先考虑最朴素无华的dp，我们假设dp[i]dp[i]dp[i]为从i点走出迷宫的期望步数，那么，我们可以费劲九牛二虎之力轻松地列出dp式，如果i是叶子节点，那么dp[i]=ki×dp[1]+ei×0+
WalkingDeadTR·2019-08-23 16:50

正则，bs4 ,xpath 和jsonpath 的匹配规则

:除换行以外所有字符[]：[aoe][a-w]匹配集合中任意一个字符\d：数字[0-9]\D:非数字\w：数字、字母、下划线、中文\W:非\w\s：所有的空白字符\S:非空白数量修饰：*:任意多次>=0+
Dream____Fly·2019-08-17 21:06

Day2简易自动取款机

.%02dprintf("%02d",1);>>>02//需要输出0002这类特殊格式时只需要0+长度量+d即可2.声明与定义的区别声明对于函数来说，只是告诉编译器所写函数的名称，参数，返回值等基本信息
片帆沙岸v·2019-07-31 17:01

Python网络爬虫的三种数据解析方式

\S:非空白数量修饰：*:任意多次>=0+:至少1次>=1?:可有可无0次或者1次{m}：固定m次hello{3,}{m,}：至少m
嗨学编程·2019-06-19 16:08

hive创建table时指定分隔符

由于hive由java编写，所以rowformatdelimitedfieldsterminatedby后也可以使用java的方式输入特殊字符，比如用java的转义字符——反斜杠()+0+八进制数字可以代表任意
深海少女心·2019-05-23 17:31

益生菌清新势力，贝医生0+牙膏又添一员

新消费趋势下，人们越来越关注口腔健康，口腔护理的诉求也愈发多元。在牙膏的选择上，追求外在形象提升的同时，消费者对防蛀固齿、敏感抗菌等方面的防护修复功效的需求也在与日俱增，其中美白和清新口气功效仍是主要担当。贝医生作为中华口腔医学会成员和小米生态链企业，一直坚持准医疗态度做口腔护理品，集创新、研发、生产为一体，致力于实现口腔领域产品和服务的突破，满足不同人群的多样化需求。创立至今，贝医生不断研发创新
时尚报导·2019-05-22 15:30

益生菌清新势力，贝医生0+牙膏又添一员

新消费趋势下，人们越来越关注口腔健康，口腔护理的诉求也愈发多元。在牙膏的选择上，追求外在形象提升的同时，消费者对防蛀固齿、敏感抗菌等方面的防护修复功效的需求也在与日俱增，其中美白和清新口气功效仍是主要担当。贝医生作为中华口腔医学会成员和小米生态链企业，一直坚持准医疗态度做口腔护理品，集创新、研发、生产为一体，致力于实现口腔领域产品和服务的突破，满足不同人群的多样化需求。创立至今，贝医生不断研发创新
时尚报导·2019-05-22 15:30

#快速幂算法

其基本原理如下：用ab来做初步介绍：我们首先把b转换为二进制数，则该二进制的第i位权为2i-1e.g.a11=(a2)0+(a2)1+(a2)3而11的二进制是1011so：11=23*1+22*0+21
ZYupgrade·2019-05-19 09:47

工作总结持续更新```

0+(?:\.0+)?$)(?:[1-9]\d*|0)(?:\.\d{1,2})?
毕十三233·2019-04-24 17:09

【机器学习】多变量线性回归

新模型原本的模型：hθ(x)=θ0+θ1x这时我们只用考虑一个因素。新模型：标注：n:特征的数量x(i):表示第i个样本x(i)j:表示第i个样本的第j个特征
dodobibibi·2019-04-18 21:53
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