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0+
机器学习基础 第三章 分类算法
显然绿线的方程为t=ω
0+
ω1x+ω1y−−−−−（1.1−1）假设红色点为{xr,yr}，绿色点的集合为{xg,yg}，则红色和绿色点分别满足t≥0,t0−−−−−（1.2−2）这是因为，ω
0+
ω1x
zc02051126
·
2020-08-07 22:44
统计机器学习算法理论
【Python计算检验值】一元线性回归拟合，t值与p值，显著性检验
，为了直观的发现样本数据的分布规律，把（x_i,y_i）看成是平面直角坐标系中的点.描述两个变量之间的线性关系的数学结构通常为：y=β_
0+
β
semine_shen
·
2020-08-07 17:13
逻辑回归总结
1.理论推导线性回归：y=θ
0+
θ1x1+⋯+θnxn=θTx逻辑函数：y=σ(x)=11
xiongjiezk
·
2020-08-06 13:15
深度学习
逻辑回归
python
ES6 之 常用函数封装
(time.getMonth()+1):
0+
""+(time.getMonth()+1);le
爱尔兰的男孩
·
2020-08-06 10:33
神经网络：perceptron(2)
请看下图：上图表示w1=-2，w2=-2，并且bias=3当x1,x2为00序列时，由于（-2）*
0+
（-2）*0+3=3是正数，所以output为1。
猪头劲
·
2020-08-06 10:19
神经网络
CCF计算机软件能力认证试题练习：202006-1 线性分类器
在二维平面上，任意一条直线可以表示为θ
0+
θ1x+θ2y=0θ_{0}+θ_{1}x+θ_{2}y=0θ
0+
θ
wingrez
·
2020-08-05 22:21
【记录】算法题解
CCF CSP 202006-1 线性分类器（line）满分代码 Python
在二维平面上，任意一条直线可以表示为θ
0+
θ1x+θ2y=0的形式，即由θ0、θ1和θ2三个参数确定该直线，且满足θ1、θ2不同时为0。基于这n个已知类别的点，我们想要在
江南蜡笔小新
·
2020-08-05 21:41
CSP
递归删除树形结构的所有子节点（java和mysql实现）
1.业务场景有如下树形结构:+—
0+
—1+—2+—4+—5+—3如果删除某个父节点，则其子节点，以及其子节点的子节点，以此类推，需要全部删除。
西召
·
2020-08-05 20:36
算法
开发实例
PHP常用正则验证
^((-\d+)|(
0+
))$"//非正整数（负整数+0）5."^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"//负整数6."^-?\d+$"//整数7."^\d+(\.\d+)?
发疯的土豆
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2020-08-05 10:56
学习几个Excel表格职场实战技巧
正确做法：输入
0+
空格符号+1/3,得到1/3数值.就是我
weixin_34416754
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2020-08-05 03:51
多元线性回归
比如有一个住房价格的数据集，可能会有多个不同的模型用于拟合，选择之一像是这种二次模型：θ
0+
θ1x+θ2x2，因为直线并不能很好的拟合这些数据。
学号_Y_1055
·
2020-08-04 15:03
『PHP学习笔记』系列六：二分法查找算法
确定该数组中间元素位置：intval(
0+
(count($arr)-1))/2))如果中间位置的元素值，与要查找的值相等，则直接返回。
竹川夏目
·
2020-08-04 12:06
PHP
PHP
二分法查找算法
最大连续子序列(Java实现)
其任意连续子序列可表示为{Ni,Ni+1,...,Nj}，其中10)flag=false;//对序列中的元素进行判断，是否为负数}if(flag){//如果全部为负数System.out.println(
0+
BodyCsoulN
·
2020-08-04 11:23
小数去除尾部的0
.”)>0){//正则表达s=s.replaceAll(“
0+
?
猪脚踏浪
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2020-08-04 10:42
java
AS3常用正则表达式
大部分计算机语言都支持正则表达式，包括as3，这里转摘出了一些常用的正则表达式语句，大家用到的时候就不用自己写了^\d+$//匹配非负整数（正整数+0）^[0-9]*[1-9][0-9]*$//匹配正整数^((-\d+)|(
0+
iteye_18590
·
2020-08-03 18:52
Andrew机器学习笔记1：线性回归 linear regression
1.2假设函数（hypothesis）hθ=θ
0+
θ1x=θTX1.3代价函数（costfu
冰糖咖啡910
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2020-08-03 15:43
机器学习
回溯+加减乘+for循环每种数字 282. 给表达式添加运算符
target=6输出:["1+2+3","1*2*3"]示例2:输入:num="232",target=8输出:["2*3+2","2+3*2"]示例3:输入:num="105",target=5输出:["1*
0+
豌豆射手GCC
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2020-08-03 12:10
leetcode
DFS
吴恩达老师机器学习课程个人笔记（第六课）
6.如果样本数据是非常不规则的，那么我们可以通过利用各种高阶方程来确定我们的决策边界，比如θ\thetaθ
0+
θ\thetaθ1x1+θ\thetaθ
肥仔肥仔
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2020-08-03 09:43
[吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节
参数细节标记点选取标记点(landmark)如图所示为l(1),l(2),l(3)l^{(1)},l^{(2)},l^{(3)}l(1),l(2),l(3),设核函数为高斯函数，其中设预测函数y=1ifθ
0+
武科大许志伟
·
2020-08-03 05:12
机器学习
机器学习基础
The Elements of Statistical Learning-线性模型和最小二乘法（5）
然后想到哪写到哪线性模型和最小二乘法Inputvector:XT=(X1,X2,…,Xp)XT=(X1,X2,…,Xp)PredictOutput:YYBythelinearregressionmodel:f(X)=β
0+
江河湖海times
·
2020-08-03 00:58
机器学习理论知识
机器学习笔记8——ERM
当我们讲线性回归时，我们讨论过一个问题：是使用简单的线性假设y=θ
0+
θ1xy=\theta_0+\theta_1xy=θ
0+
θ1x来拟合数据还是用更复杂一点的假设y=θ
0+
万能滴小笼包
·
2020-08-02 20:00
机器学习
机器学习笔记2—— 欠拟合与过拟合
上图中最左侧的图显示了函数y=θ
0+
θ1x拟合数据集的结果。我们可以看到数据并没有真的停靠在直线上，所以这种拟合效果并不是非常好。
万能滴小笼包
·
2020-08-02 20:59
机器学习
TensorFlow2.x 学习笔记(八)过拟合
过拟合与欠拟合Modelcapacity当模型的复杂度增强时，模型的表达性也随之增强，以多项式为例y=β
0+
β1x+β2x2+...
IDrandom
·
2020-08-02 16:49
tensorflow
[动手学深度学习PyTorch笔记1]线性回归、分类模型、多层感知机
线性回归假设输出与各个输入之间是线性关系:y=fθ(x)=θ
0+
Σj=1dθjxj=θTxy=f_\theta(x)=\theta_0+\Sigma_{j=1}^d{\theta_
weixin_43246989
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2020-08-02 14:32
（一）线性回归介绍及入门案例——波士顿房价预测
这里有函数：hθ(x)=θ
0+
θ1x1+θ2x2h_{\theta}(x)
林立可
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2020-08-01 16:50
机器学习
机器学习
原码、补码和反码的转换
00110[X]反=00110[X]补=00110[X]移=11001X=-0110[X]原=10110[X]反=11001[X]补=11010[X]移=00101由题可以看出：整数类型原码反码补码移码正整数
0+
苏怡仙-Hart
·
2020-08-01 00:19
从做蛋糕到多重共线性(Multicollinearity)
这是回归方程：Y=Ɓ
0+
Ɓ1X1+Ɓ2X2+Ɓ3X3+Ɓ4X4+…...
Yan文怡
·
2020-07-31 15:37
狂奔369
每次回家都有一段小紧张小无聊的旅途——买车票的时候就盘算，几点下课几点发车，两个小时的提前量，到了下课铃响的那个
0+
时刻，电压电流都抛在脑后，行走速度在时间上的积分是我到达公交站的路程，眼睁睁看着一班车开走
soar1997
·
2020-07-30 20:13
JavaScript经常用到的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+
))$"//非正整数（负整数+0）"^-[0-9]*[1-9][0-9]*$"/
qpl007
·
2020-07-30 20:34
正则解析
\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次{
aixie0138
·
2020-07-30 19:37
js 加法运算
js中“+”和“-”当作一元操作符和二元操作符的作用是不同的一元操作符“+”当作作用是尝试转换成number类型+1//1+'1'//1+true//1+null//
0+
'a'//NaN+{valueOf
倾莹老龙
·
2020-07-29 06:48
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+$"//整数7."^\d+(\.\d+)?
冰心丹
·
2020-07-29 03:19
php
普通最小二乘法
代表目标变量/输出变量(x,y)(x,y)(x,y)代表训练集中的实例(x(i),y(i))(x^{(i)},y^{(i)})(x(i),y(i))代表第i个观察实例线性回归的一般形式：hθ(x)=θ
0+
数据科学家修炼之道
·
2020-07-29 00:41
机器学习
shell 常用正则表达式
“^\d+$”//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]*$”//负整数
wwamiss
·
2020-07-29 00:14
h5判断输入是否为手机格式
“^\d+$”//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]*$”//负整数
weixin_33805557
·
2020-07-28 17:57
钳位电路
设输入信号如图（a）所示,在零时刻，uO(
0+
)=+E，uO产生一个幅值为E的正跳变。此后在0～t1间，二极管D导通，电容C充电电流很大，uC很快等于E，致使uO=0。在t1时刻，ui（
weixin_30359021
·
2020-07-28 16:47
js如何判断输入是否为正整数、浮点数等数字的函数
浮点数等数字的函数2007-12-1915:441.下面列出了一些判读数值类型的正则表达式"^//d+$"//非负整数（正整数+0）"^[0-9]*[1-9][0-9]*$"//正整数"^((-//d+)|(
0+
vipxiaotian
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2020-07-28 15:49
JavaScript
【笔记】生成函数/母函数在通项公式上的应用
终于对生成函数有了一点点理解，还请各位和我一样刚入门的同学一起静下心来仔细思考，最好在草稿纸上演算一下本文面向oier，并没有运用严格的数学语言定义对于序列{ai}{ai}，它对应的生成函数为G(x)=∑i=
0+
测试运算符
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2020-07-28 08:15
学习笔记
多项式/FFT/NTT
ML：线性回归算法
一、建立回归模型假设我们有一组数据：横轴是我们的特征值x，纵轴是我们需要得到的标签值y，我们假设特征值x乘上一个θ再加上一个偏置b就可以得到：h(x)=θ
0+
θ1x1h(x)=θ_
0+
θ_1x_1h(x
小笨鸟111
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2020-07-28 05:07
机器学习
机器学习
shell 常用正则
shell常用正则表达式“^\d+$”//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
木子月月
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2020-07-28 02:20
linux
shell
机器学习——单变量线性回归
单变量线性回归，顾名思义是一个变量对结果产生的影响，例如上题房屋面积对房屋价格的影响回归是统计学的一个重要概念，其本意是根据之前的数据预测一个准确的输出值，解题思路如下：1、定义一个模型hθ(x)=θ
0+
joker_shy
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2020-07-28 01:11
机器学习
Matlab建模—回归拟合（ployfit与regress使用）
文章目录多（一）元线性回归多（一）元线性拟合公式Matlab相关函数例子1一元线性回归例子2多元线性回归ployfit拟合例子2的另解多（一）元线性回归多（一）元线性拟合公式经验公式：y^=β^
0+
β^
Matthew.yy
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2020-07-27 18:19
Matlab
数学建模
matlab
逻辑回归
数学建模
ployfit
regress
Quantitative Analysis --- S6 Modeling and Forecasting Trend
ModelingTrendModel1:TrendtisasimplelinearfunctionoftimeTrendt=β
0+
β1TIMEtModel2:TrendtisaquadraticfunctionoftimeTrendt
baby_superman
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2020-07-15 20:44
quantitative
finance
Interpretable Models - Linear Regression
主要包含：Monotone：是否具有单调性，即feature和target是否单调Interation：是否自带特征交叉LinearRegressiony=β
0+
β1x1+...+βpxp+
Walter_Silva
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2020-07-15 17:23
模型的可解释性
第十四周python作业：pandas seaborn练习
ComputethemeanandvarianceofbothxandyComputethecorrelationcoefficientbetweenxandyComputethelinearregressionline:y=β
0+
qq_798779022zzc
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2020-07-15 15:12
Seaborn 数据处理习题
ComputethemeanandvarianceofbothxandyComputethecorrelationcoefficientbetweenxandyComputethelinearregressionline:y=β
0+
星夜ya
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2020-07-15 15:08
Seaborn
UA MATH571A QE练习 R语言 多重共线性与岭回归
初始模型是Y=β
0+
β1X1+β2X2+β12X1X2+ϵY=\beta_0+\beta_1X_1+\beta_2X_2+\beta_{12}X_1X_2+\epsilonY=β
0+
β1X1+β2X2+
一个不愿透露姓名的孩子
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2020-07-15 14:41
#
线性回归
机器学习
回归
统计学
r语言
R 语言与简单的回归分析
回归会用常见的最小二乘算法拟合线性模型：yi=β
0+
β1xi+εi其中β0和β1是回归系数，εi表示误差。在R中，你可以通过函数l
yujunbeta
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2020-07-15 11:56
R语言
计量经济学
Stata 中的向量自回归模型(VAR)
Source:DavidSchenck→VectorautoregressionsinStata1.引言在单变量回归中，一个平稳的时间序列yty_tyt经常被模型化为AR过程：yt=α
0+
α1yt−1+
磐石若水
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2020-07-15 06:42
时间序列
计量经济学
Java基本语法(二)
相加运算符两侧的值A+B等于30-减法-左操作数减去右操作数A–B等于-10*乘法-相乘操作符两侧的值A*B等于200/除法-左操作数除以右操作数B/A等于2％取模-左操作数除以右操作数的余数B%A等于
0+
____她说
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2020-07-14 17:50
Java基础语法
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