线性 成分pca lda
【算法】【线性表】有效的数独
1 题目 请你判断一个 9 x 9 的数独是否有效。只需要 根据以下规则 ，验证已经填入的数字是否有效即可。 数字 1-9 在每一行只能出现一次。 数字 1-9 在每一列只能出现一次。 数字 1-9 在每一个以粗实线分隔的 3x3 宫内只能出现一次。（请参考示例图） 注意： 一个有效的数独（部分已被 ......
6.简单句-句子的成分——宾语表语
宾语： 名词 代词 非谓语动词 从句 表语 名词充当标语——I am a teacher 代词—— I am in Chongqin 非谓语动词—— My dream is to become a poet./My dream is becoming a poet. 从句—— adj—— 介词短语作 ......
一次线性方程组 高斯消元笔记
高斯消元原理 高斯消元用来解如下形式的方程组： \[\begin{cases} a_{1, 1} x_1 + a_{1, 2} x_2 + \cdots + a_{1, n} x_n = b_1 \\ a_{2, 1} x_1 + a_{2, 2} x_2 + \cdots + a_{2, n} x ......
2d物理引擎学习 - 线性运动
线性运动相关公式（Linear Motion） 加速度(acceleration): a = (v1-v0) / t，单位：m/s2，方向：力作用方向或速度变化方向 瞬时速度(velocity)：v1 = v0 + a * t，单位：m/s，方向：力作用方向或运动方向 位移：x = v0 * t + ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-合页损失-SVM输出概率值-16
目录1. SVM概率化输出2. 合页损失 1. SVM概率化输出 标准的SVM进行预测 输出的结果是： 是无法输出0-1之间的 正样本 发生的概率值 sigmoid-fitting 方法： 将标准 SVM 的输出结果进行后处理，转换成后验概率 A,B 为待拟合的参数， f 为样本 x 的无阈值输出。 ......
R语言k-means聚类、层次聚类、主成分（PCA）降维及可视化分析鸢尾花iris数据集|附代码数据
原文链接：http://tecdat.cn/?p=22838 最近我们被客户要求撰写关于鸢尾花iris数据集的研究报告，包括一些图形和统计输出。 本练习问题包括：使用R中的鸢尾花数据集 (a)部分：k-means聚类使用k-means聚类法将数据集聚成2组。画一个图来显示聚类的情况使用k-means ......
R语言大学城咖啡店消费问卷调查报告：信度分析、主成分分析可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34656 原文出处：拓端数据部落公众号 本次调查旨在了解文汇路咖啡店的市场状况，以便为学校周边咖啡店的经营发展提供积极的引导意义。我们通过问卷调查的方式，收集了大量的数据，通过r软件对数据进行了基本情况分析、信度分析、问卷调查数据可视化分析以及主 ......
4. 简单句-句子的成分-谓语2
他穿上外衣，锁上门，离开了家。 He putting on his jacket, locking the door, left at home. 大熊猫是熊科动物最罕见的成员，主要生活中国西南部的森林里。 Pandas are the rarest members in bear famliy, ......
3 句子的成分——谓语
******* 句子的成分 （词性的问题） 谓语的词性 1>谓语的成分——有时态实意动词 或 系动词 Your mother must very beautiful.(错) Your mother must be very beautiful.（对） 2> 一句话当中动词能不能多？——绝对不能，一句 ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法代码实现-15
1. alpha2 的修剪 if y1 != y2 : α1 - α2 = k # 不用算k的具体大小 if k > 0: # 上图的左 下这条线 α2 的区间 (0, c-k) k < 0 : # 上图的左 下这条线 α2 的区间 （-k, C） 所以： L = max(0, -k) # k>0 ......
电信行业客户流失预测：KNN、朴素贝叶斯、逻辑回归、LDA/QDA、随机森林、支持向量机、CART、神经网络
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34635 原文出处：拓端数据部落公众号 分析师：Lingzi Lu 客户流失是一个存在于各个行业的严重问题，这一问题也同样受到众多电信服务提供商的关注——因为获得一个新客户的成本远远超过保留一个老客户的成本。因此，探索可能对客户流失产生重要影响的 ......
线性DP
线性DP 例题：POJ2279 思考： 考虑 dp_{i,j,k} 表示第 i 行，第 j 列，安排 k 去站的方案数。 错误原因： 安排 k 去站但是可能会造成重复选择 k 。 正解： 考虑 dp_{a1,a2,a3,a4,a5} 表示各排从左边起分别站了 a1,a2,a3,a4,a5 个人时，合 ......
【算法】【线性表】下一个排列
1 题目 整数数组的一个 排列 就是将其所有成员以序列或线性顺序排列。 例如，arr = [1,2,3] ，以下这些都可以视作 arr 的排列：[1,2,3]、[1,3,2]、[3,1,2]、[2,3,1] 。 整数数组的 下一个排列 是指其整数的下一个字典序更大的排列。更正式地，如果数组的所有排列 ......
高维数据惩罚回归方法：主成分回归PCR、岭回归、lasso、弹性网络elastic net分析基因数据|附代码数据
全文链接：http://tecdat.cn/?p=23378 最近我们被客户要求撰写关于高维数据惩罚回归方法的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，我们将使用基因表达数据。这个数据集包含120个样本的200个基因的基因表达数据。这些数据来源于哺乳动物眼组织样本的微阵列实验 1 介绍 在本文中 ......
PCA(Principal Components Analysis)主成分分析: 一维列向量坐标的变换是左乘变换矩阵 而 一维行向量的坐标系基元的变换 是 右乘变换矩阵
总结： 一维列向量的 坐标变换是 左乘变换矩阵； 一维行向量的 坐标系基元变换 是 右乘变换矩阵； 坐标变换 坐标变换定义：把一个向量(或一个点)从一个高维(或3D)坐标系，转换到另一个高维(或3D)坐标系去。 举个栗子：东北天坐标系上的点A坐标为 (1, 2, 3)，通过坐标变换到北西天坐标系，点 ......
【算法】【线性表】移除元素
1 题目 给你一个数组 nums 和一个值 val，你需要 原地 移除所有数值等于 val 的元素，并返回移除后数组的新长度。 不要使用额外的数组空间，你必须仅使用 O(1) 额外空间并 原地 修改输入数组。 元素的顺序可以改变。你不需要考虑数组中超出新长度后面的元素。 示例 1： 输入：nums ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-SMO算法-14
目录1. SVM算法总结2. SMO算法 1. SVM算法总结 选择 核函数 以及对应的 超参数 为什么要选择核函数？ 升维 将线性问题不可分问题 升维后转化成 线性可分的问题 核函数 有那些？ linea gauss polinormail tanh 选择惩罚项系数C min ||w||2 + C ......
线性映射与矩阵空间同构、线性映射的维数公式
  映射到 0-1之间给出预测概率 感知器分类 sign(θx) 输出θx的符号， +1 或者-1 给出x是属于正样本还是负样本 直接输出 ......
欧拉线性筛
模板 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N=1e8+10; int p[N]; bitset<N>vis; int n; void ola(){ int cnt=0; for(int i=2;i<=N;i++){ if(!v ......
基扩张定理、矩阵秩不等式、线性空间的维数公式、直和等价命题
 ) library(vegan) library(tidyverse) library(ggalt) library(car) library(ggforce) library(ggpubr) library(patchwork) # 2. 定义所需的函数 ......
数据结构 —— 线性表、栈、队列
一、算法复杂度 【2011】设 n 是描述问题规模的非负整数，下面的程序片段时间复杂度是（） x = 2; while (x < n/2 ) x = 2*x; A O( log2(n) ) B O( n ) C O( nlog2(n) ) D O( n^2 ) 答案：Ａ 解析： x = 2^i = ......
css渐变背景，linear-gradient()线性渐变和radial-gradient()径向渐变
1.简单的线性渐变 .layout{ width: 100%; min-height: 100vh; background: linear-gradient(#FFE8E9,rgba(0,0,0,0) 200px); } 2.层叠多层的渐变（左右+上下+背景图） .layout{ width: 10 ......
数据结构与算法 第二章线性表（48课时课程笔记）Data Structure and Algorithms
2.1 线性表的类型定义 一个线性表是n个数据元素的有限序列。 （1）结构初始化 InitList(&L) 构造一个空的线性表L。 （2）销毁结构 DestroyList(&L) （3）引用型操作 （4） 修改型操作 一个算法举例： 假设有两个集合A和B分别用两个线性表LA和LB表示（即：线性表中的 ......
世微 AP75XX 低压差线性稳压器 LDO 多种分装
产品描述 AP75XX 是一款采用 CMOS 技术的低压差线性稳压器。最高工作电压可达 24V，有几种固定输出电压值，输出范围为 2.8V~9.0V，具有较低的静态功耗，广泛用于各类音频、视频设备和通信等设备的供电。特点应用领域封装信息输出电压选型 注：(XX 代表输出电压）型号输出电压封装类型SO ......
【算法】【线性表】四数之和
1 题目 给一个包含n个数的整数数组S，在S中找到所有使得和为给定整数target的四元组(a, b, c, d)。 四元组(a, b, c, d)中，需要满足 a<=b<=c<=d，答案中不可以包含重复的四元组。 样例 1： 输入： numbers = [2,7,11,15] target = 3 ......
机器学习-线性回归-SVM支持向量机算法-12
目录1. 铺垫 感知器算法模型2. SVM 算法思想3. 硬分割SVM总结 支持向量机(Support Vector Machine, SVM)本身是一个二元分类算法，是对感知器算法模型的一种扩展。 1. 铺垫 感知器算法模型 什么是感知器算法模型？ 感知器算法是最古老的分类算法之一，原理比较简单， ......
线性表
结构体 结构体基本概念：结构体属于用户自定义的数据类型，允许用户存储不同的类型。 结构体定义与使用： 语法： struct 结构体名{ 结构体成员列表 }； 通过结构体创建变量的三种方式： struct 结构体名 变量名 struct 结构体名 变量名= {成员1值，成员2值……} 定义结构体时顺便 ......
[最优化方法笔记] 非线性规划 拉格朗日乘子法
1. 拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法 是一种 将约束优化问题 转化 为 无约束优化问题 的方法。其核心思想就是通过 拉格朗日乘子 将 含有 \(n\) 个变量和 \(m\) 个约束条件的带约束优化问题转换为含有 \(n + m\) 个变量的无约束优化问题。 对于如下约束优化问题： \[\begin{ ......