线性 逻辑sklearn
【Mathematical Model】Ransac线性回归&Python代码
Ransac算法，也称为随机抽样一致性算法，是一种迭代方法，用于从一组包含噪声或异常值的数据中估计数学模型。Ransac算法特别适用于线性回归问题，因为它能够处理包含异常值的数据集，并能够估计出最佳的线性模型。 ......
【scikit-learn基础】--『监督学习』之 线性回归
线性回归是一种用于连续型分布预测的机器学习算法。其基本思想是通过拟合一个线性函数来最小化样本数据和预测函数之间的误差。 1. 概述 常见的线性回归模型就是：\(f(x) = w_0+w_1x_1+w_2x_2+...+w_nx_n\)这样的一个函数。其中 \((w_1,w_2,...w_n)\)是模 ......
【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 ......
超级卖点的底层逻辑
在产品和服务越来越同质化的情况下，企业想要脱颖而出，打造一个超级卖点很重要。超级卖点创新，是成本最低，最容易入手的。本文作者对超级卖点的底层逻辑进行剖析解读，希望对你有帮助。 产品同质化，卖点同质化，于是各行各业价格内卷现象越来越严重。 怎么破局呢？ 我们可以从五个维度来破局：企业创新、品牌创新、产 ......
Day05逻辑运算符
逻辑运算符 //与(and) 或(or) 非(!, 取反) boolean a = true; boolean b = false; System.out.println("a && b:"+(b&&a));//与运算:两个変量都为真,结果才为true System.out.println("a|| ......
如何使用深度学习技术探测代码逻辑死循环 —— 浪潮集团的“公开号CN117271314A”专利
新闻链接： https://mbd.baidu.com/newspage/data/landingsuper?context={"nid"%3A"news_10054958188888757354"}&n_type=-1&p_from=-1 国家专利局查询： https://pss-system.c ......
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。 ......
mybatis-plus 逻辑删除时报错
报错原因sql语句查询时出现关键字导致报错 1、数据库中字段名称 2、实体类中字段名称 3、yml中配置 4、执行查询 5、MySQL中执行查询 5、解决方法 在实体中不要把MySQL的关键字作为实体名字，改个即可。 如果在实体中命名与MySQL关键字冲突，也可以使用 `` 号实现 ......
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 ......
逻辑多租场景下，故障爆炸半径的控制实践
本文对多租架构的典型故障场景进行分析，面对单租户 APP 异常导致的故障，提出应对的分级隔离方案，将单租户的运行资源消耗控制在确定的边界内，用确定性的故障隔离机制应对不确定的故障场景，以控制故障爆炸半径，减少平台级故障的发生。 ......
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 ......
SAS逻辑回归logistic在对鲍鱼年龄识别中的应用可视化
全文链接：https://tecdat.cn/?p=34623 原文出处：拓端数据部落公众号 逻辑回归具有适合于解决复杂的非线性问题的特点,因此，在这里根据鲍鱼的多个生理特征，如性别、重量、直径等信息，采用逻辑回归的方法，对鲍鱼的年龄进行分类预测，以满足商家对鲍鱼的分类。本文先介绍一个简单的逻辑回归 ......
【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 ......
MybatisPlus配置逻辑删除
1、步骤 1: 配置逻辑删除的信息 全局配置 mybatis-plus: global-config: db-config: logic-delete-field: flag # 全局逻辑删除的实体字段名(since 3.3.0,配置后可以忽略不配置步骤2) logic-delete-value: ......
5.PG的逻辑结构
1.如图 [postgres@iZwz909xeqcc7ouqk8528zZ ~]$ cd $PGDATA [postgres@iZwz909xeqcc7ouqk8528zZ data]$ ls base pg_dynshmem pg_logical pg_replslot pg_stat pg_t ......
线性映射与矩阵空间同构、线性映射的维数公式
  输出：\(\overline{Y_0} \overline{Y_1}\cdots \overline{Y_7}\) 使能端：\(S_1,\overline{S_2},\overline{S_3}\) ......
机器学习-线性分类-支持向量机SVM-软间隔-13
目录1. 总结 SVM2. 软间隔svm 1. 总结 SVM SVM算法的基础是感知器模型， 感知器模型 与 逻辑回归的不同之处？ 逻辑回归 sigmoid(θx) 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 ......