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0+
计量经济学和一些回归知识
xxx假说凯恩斯理论：现在的收入影响消费xx贝利：收入分为现在和未来收入，未来收入也影响消费消费习惯理论：消费是收入决定的消费C,收入yC=f(y)偏导：边际效益凯恩斯理论：C=β
0+
β1y+ϵ收入增加一个单位
Clifnich
·
2016-10-19 12:34
回归
Excel学习笔记(1)——数据类型,自动填充,数据有效性,美化
《EXCEL2010从入门到精通》一、数据类型1、文本输入数值型的文本数据，在前面先加一个单引号’例如：’12345678902、数字（数值）输入分数：01/3（先输入
0+
空格，再输入分数）3、日期、时间
竹聿Simon
·
2016-10-06 13:41
Excel
由数字、26个英文字母、下划线或汉字的正则表达式
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+
hwlzs
·
2016-09-28 15:44
正则
由数字、26个英文字母、下划线或汉字的正则表达式
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]*$4.非正整数（负整数+0）：^((-/d+)|(
0+
zjhwl
·
2016-09-28 15:00
machine learning error correction
1,Supposeyouhavethefollowingtrainingset,andfitalogisticregressionclassifierhθ(x)=g(θ
0+
θ1x1+θ2x2)Whichofthefollowingaretrue
huazhenrea
·
2016-09-17 23:59
作业纠错
机器学习
常见的非线性回归模型
双曲线模型形式为1y=β
0+
β11x线性化方法：令y′=1y，x′=1x则转换为线性回归方程y′=β
0+
β1x′2，幂函数模型幂函数模型的一般形式为y=β0xβ11xβ22⋅⋅⋅xβkk线性化方法：令y
红金龙-时光
·
2016-09-03 20:32
SPSS
线性回归
R
常用的正则表达式
0+
|0)$",//浮点数decma4:"
Can030114
·
2016-07-19 10:53
CNN卷积神经网络
逻辑回归到感知器z=θ
0+
θ1X1+θ2X2a=g(z)=11+e−z神经网络神经网络包括输入层，隐含层，输出层。
母神
·
2016-07-18 20:11
机器学习
PHP正则表达式规则及常用方法整理
注：本文转自摘取天上星的博客PHP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+
))$"//非正整数（负整数+0）"
Corwien
·
2016-07-13 00:00
php
正则表达式
RxSwift - Why
Rx可以使用一种声明的方法来构建app绑定如下代码：Observable.combineLatest(firstName.rx_text,lastName.rx_text){$
0+
""+$1}.map{
hrscy
·
2016-07-12 08:48
正则表达式参考大全
|(
0+
(\.
0+
)?))$//匹配非正浮点数
hebbely
·
2016-06-18 14:00
JavaScript
java
PHP
正则表达式
C#
机器学习之线性回归
线性回归的函数表示线性回归就是用线性方程去拟合一组数据,x的最高阶是1,用方程可以表示为:hθ(x)=θ
0+
θ1x1+⋯+θnxn我们令x0=1则上式可以改写为:h(x)=∑i=0nθixi=θTx代价函数既然是拟合的模型
_bigPo
·
2016-06-16 21:05
机器学习
线性回归
机器学习
php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+
))$"//非正整数（负整数+0）"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//
silvercell
·
2016-06-06 00:00
常用正则表达式汇总
^((-\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+$//匹配整数6。^\d+(\.\d+)?
fanhuibin
·
2016-05-11 16:00
机器学习笔记05：正则化(Regularization)、过拟合(Overfitting)
i.线性回归中的过拟合还是以房价预测为例，来看几张张图片：1.欠拟合（Underfitting）上图中，我们用一条直线hθ(x)=θ
0+
θ1x来拟合训练集中数据，但是明显何以看出的是，房价不
Artprog
·
2016-04-30 20:58
Machine
Learning
Coursera
斯坦福大学机器学习笔记
机器学习笔记05：正则化(Regularization)、过拟合(Overfitting)
i.线性回归中的过拟合还是以房价预测为例，来看几张张图片：1.欠拟合（Underfitting）上图中，我们用一条直线hθ(x)=θ
0+
θ1x来拟合训练集中数据，但是明显何以看出的是，房价不
Artprog
·
2016-04-30 20:00
机器学习
过拟合
正则化
【Stanford机器学习笔记】1-Linear Regression with One Variable
hθ(x)=θ
0+
θ1x监督分类的基本流程是将训练样本输入学习算法，通过训练得到最优参数Θ，最后得到假设函数h(x)，然后用于回归预测。除了线性回归，还包括一些非线性回归，如指数、对数、多项式等。
iFun0
·
2016-04-28 21:15
Machine
Learning
时间序列 R 读书笔记 Forecasting: principles and practice 06 回归概述
1简单回归1.1线性回归残差性质线性回归想必大家都比较熟悉了,其回归方程是y^i=β^
0+
β^1xi残差是：ei=yi−y^i=yi−β^0−β^1xi.残差有以下性质：∑i=1Nei=0and∑i=1Nxiei
bea_tree
·
2016-04-20 09:00
时间序列-R
模型选择-1-问题引入
对于线性回归问题，我们到底是该选择简单的线性模型y=θ
0+
θ1x还是选择诸如y=θ
0+
θ1x+...+θ5x5这样复杂些的模型呢？
yzheately
·
2016-04-09 13:00
2016腾讯研发工程师编程题
n+1位的获得是
0+
正向n位格雷码1+倒序列遍历n位格雷码思路：按照以上规律递归直到得到n位格雷码importjava.util.*; publicclassGrayCode{ ArrayListresult
u012768242
·
2016-04-08 21:00
线性回归-4-欠拟合、过拟合与局部加权线性回归
欠拟合、过拟合在线性回归问题中，我们可以通过改变θ的个数或者x的指数大小来获得不同形状的拟合曲线看下面的图：左边的曲线是在假设y=θ
0+
θ1x时的拟合结果，但显然中间的曲线要比左边的拟合效果更好。
yzheately
·
2016-04-02 14:00
PHP常用正则表达式汇总
"^((-\d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0） 5. "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数 6. "^-?\d+$"//整数 7. "^\d+(\.\d+)
libinemail
·
2016-03-29 08:00
hdu1452 Happy 2004(规律+因子和+积性函数)
*pn^en因子和： Sum=(p1^0+p1^1….p1^e1)*(p2^0+p2^1…p2^e2)……(pn^
0+
…pn^en) =;积性函数：s(xy
strangedbly
·
2016-03-28 12:00
hdu1452 Happy 2004(规律+因子和+积性函数)
*pn^en因子和： Sum=(p1^0+p1^1….p1^e1)*(p2^0+p2^1…p2^e2)……(pn^
0+
…pn^en) =;积性函数：s(xy
Shentr
·
2016-03-24 21:00
hdu1452 Happy 2004(规律+因子和+积性函数)
*pn^en因子和： Sum=(p1^0+p1^1….p1^e1)*(p2^0+p2^1…p2^e2)……(pn^
0+
…pn^en) =;积性函数：s(xy
Shentr
·
2016-03-24 21:00
机器学习MatLab实战整理--线性回归
1.最小均方算法单个变量的情况下，costfunction为：hθ(x)=θTx=θ
0+
θ1x1。
一生所爱丶
·
2016-03-21 00:27
机器学习
matlab
线性回归
机器学习
python 阶乘 + 计算阶乘末尾有几个零
(n>4andn=N*)'try:x=int(input('n=：'))x=range(x+1)[1:]y=1foriinx:y=i*yy=str(y)defcount_0(y):rex=r'(
0+
\b
dif_dis
·
2016-03-19 18:45
四则运算3
0+
，1-，2*，3/#include #include
_beauTiFul
·
2016-03-17 21:00
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+$//匹配整数 6。^\d+(\.\d+)?
u011910290
·
2016-03-17 11:00
【HowTo ML】回归问题
(x(1),y(1))为第一组样例.functionhypothesis:假设函数表示:hθ(x)=θ
0+
θ1∗xθi:Parameter参数回归问题(RegressionProblem)术语上回归意味着要预测这类连续值属性的种类
Hivoodoo
·
2016-03-17 02:27
机器学习
【HowTo ML】回归问题
(x(1),y(1))为第一组样例.functionhypothesis:假设函数表示:hθ(x)=θ
0+
θ1∗xθi:Parameter参数回归问题(RegressionProblem)术语上回归意味着要预测这类连续值属性的种类
Hivoodoo
·
2016-03-17 02:00
Uva 11395 Sigma Function (因子和)
题解：因子和Sum=(p1^0+p1^1….p1^e1)*(p2^0+p2^1…p2^e2)……(pn^
0+
…pn^en); = (p1^0+p1^1….p1^e1)，(p2^0+p2^
Shentr
·
2016-03-16 21:00
限制input框正则表达式只输入数字，英文，等
3.只能输入英文和数字： 4.只能输入全角： 17种正则表达式："^\\d+$"//非负整数（正整数+0） "^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数 "^((-\\d+)|(
0+
qw232144
·
2016-03-15 11:17
机器学习基础－线性回归之梯度下降
中斯坦福大学机器学习公开课即相关链接，附上公开课链接：https://www.coursera.org/learn/machine-learning/首先是假设模型（hypothesisfunction）：hθ(x)=θ
0+
Hyuuga_Neji
·
2016-03-12 01:18
机器学习
不需要字母构建的XSS向量
0+
"")[2]+(''+{})[2]][(''+{})[5]+(''+{})[1]+((""[(!1+"")[3]+(!
0+
"")[2]+(''+{})
冰封王座
·
2016-03-09 08:22
JavaScript
xss
不需要字母构建的XSS向量
0+
"")[2]+(''+{})[2]][(''+{})[5]+(''+{})[1]+((""[(!1+"")[3]+(!
0+
"")[2]+(''+
冰封王座
·
2016-03-08 19:00
JavaScript
xss
不需要字母构建的XSS向量
0+
"")[2]+(''+{})[2]][(''+{})[5]+(''+{})[1]+((""[(!1+"")[3]+(!
0+
"")[2]+(''+
冰封王座
·
2016-03-08 19:00
JavaScript
xss
jquery 去掉数字前面的0
varwind_speed=$.trim($("#wind_speed").val()).replace(/\b(
0+
)/gi,"");
Mainchin
·
2016-03-08 13:00
使用list
基本规律为
0+
|-3|=3;1+|-2|=3;list与PHP中的数组非常的类似。多了一些特有的方法：1、要删除list末尾的元素，用pop(
YYCRiver
·
2016-03-05 22:00
PHP常用正则表达式汇总
"^((-\d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0）5. "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数6. "^-?\d+$"//整数7. "^\d
mrmusic
·
2016-03-04 10:00
PHP
正则
PHP常用正则表达式汇总
"^((-\d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0） 5. "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数 6. "^-?\d+$"//整数 7.
senlin1202
·
2016-03-04 09:00
3566: [SHOI2014]概率充电器 概率与期望+树形DP
用hi表示i对其父亲fa的贡献，所以有hi=fi,
0+
(1−fi,0)∗(1−p(fa−>i))那么我们dfs一遍可以求出所有的fi,0。
Phenix_2015
·
2016-02-24 21:00
PHP常用正则表达式汇总
"^((-\d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0） 5. "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数 6. "^-?\d+$"//整数 7.
sinat_21125451
·
2016-02-17 14:00
PHP
正则表达式
由数字、26个英文字母、下划线或汉字的正则表达式
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+
Jy丶Elean
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2016-02-17 11:17
JavaScript
jq输入数字和小数
//只能输入数字 $('.Text').keyup(function(){ $(this).val($(this).val().replace(/^
0+
/g,"").replace(/[^0-9]/
Ivan-v
·
2016-02-17 11:00
jQuery正则表达式
1.非负整数/^\d+$/ 2.正整数/^[0-9]*[1-9][0-9]*$/ 3.非正整数/^((-\d+)|(
0+
))$/ 4.负整数/^-[0-9]*[1-9][0-9]*$/ 5.整数
Beryl-
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2016-02-12 21:00
正则化和模型选择
例如，我们可能使用一个多项式回归模型hθ(x)=g(θ
0+
θ1x+θ2x2+...+θkxk)想要选择K应该等于0，1…还是10呢？
BUPT_coder
·
2016-02-05 08:11
机器学习
陶哲轩 实分析 第二章第二小节 习题解答
2.2.1证明自然数加法是结合的(a+b)+c=a+(b+c)数学归纳法a=0时，左边：(0+b)+c=b+c右边：
0+
(b+c)=b+c左边=右边假设当a=n时，(n+b)+c=n+(b+c)成立则，
liyuanbhu
·
2016-02-02 13:00
数学
多元线性回归 机器学习基础(1)
采用多次实验的方法，一般遵循的思路为Repeat{小–>大}1.4特征与多项式回归寻找合适的多项式模型，例如hθ(x)=θ
0+
θ1xhθ(x)=θ
0+
θ1x+θ2x2hθ(x)=θ
0+
θ1x+x√hθ(
海上机械师
·
2016-01-25 15:16
算法
机器学习
机器学习
Octave
MATLAB
多元线性回归
PHP常用正则表达式汇总
"^((-\d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0）5. "^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数6. "^-?\d+$"//整数7. "^\d
顶顶圈圈
·
2016-01-20 12:00
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