线性

全文下载链接：http://tecdat.cn/?p=23681 最近我们被客户要求撰写关于线性混合效应的研究报告，包括一些图形和统计输出。 线性混合效应模型与我们已经知道的线性模型有什么不同 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ） ？ 线性混合模型（有时被称为 "多层次模型 ......

拟阵（matroid）是一个二元组 $M=(S,I)$，其中 $I$ 是一个定义在 $S$ 子集上的一个集族，称之为独立集，在独立集中的子集称之为独立的 需满足性质： 遗传性：$A\subset B,B\in I\Rightarrow A\in I$。 扩充性（交换性）：$\exists A,B\i ......

# 线性表的顺序存储结构 标签（空格分隔）： DS 线性表 顺序存储 ###1.线性表的顺序存储结构 ``` #define MAXSIZE 20//数组最大长度 typedef struct { ElemeType data[MAXSIZE];//数组顺序存储元素，data即为存储空间的起始位置 ......

# 线性表的链式存储结构 标签（空格分隔）： DS 线性表 链式存储 ###1.线性表的单链表存储结构 ``` typedef struct Node { ElemType data;//数据域 struct Node *next;//指针域 }Node,* pNode;//节点，节点指针 type ......

朴素筛法： #include <iostream> #include <algorithm> using namespace std; const int N=1000010; int primes[N],cnt; bool st[N]; void get_primes(int n){ for(in ......

Longley数据集来自J．W．Longley（1967）发表在JASA上的一篇论文，是强共线性的宏观经济数据,包含GNP deflator(GNP平减指数)、GNP(国民生产总值)、Unemployed(失业率)、ArmedForces(武装力量)、Population(人口)、year(年份)， ......

# 3.1 线性回归 回归（regression）是能为一个或多个自变量与因变量之间关系建模的一类方法。 在自然科学和社会科学领域，回归经常用来表示输入和输出之间的关系。 ## 3.1.1 线性回归的基本元素 这一部分主要是各种原理及公式，还是需要直接去阅读全文~ 总结部分要点如下： 1. 线性回归 ......

回归分析需要考虑多重共线性问题。多重共线性是指自变量之间存在高度相关性，导致回归模型的系数估计不稳定和假设检验不可靠。在实际应用中，许多自变量之间都可能存在一定程度的相关性，如果没有进行控制，就会导致多重共线性问题的发生。今天来讨论一下，如何解决多元线性回归分析中，多重共线性的问题。 一、多重共线性 ......

*：一维线性插值、二线性插值(二维线性插值)，可以参考我的这篇博客，有详细的讲解： 线性插值, 双线性插值讲解_二维线性插值_仰望星空-自然-7的博客-CSDN博客 在数学上，三维线性插值是有三个自变量的插值函数的线性插值扩展，其核心思想是在三个方向(即：x方向，y方向, z方向)分别进行线性插值。 ......

在计算机科学中，线性表是一种常见的数据结构，用于存储一组具有顺序关系的元素。线性表中的元素之间存在一对一的前驱和后继关系，每个元素都有唯一的前驱和后继（除了首元素和末元素）。线性表可以通过顺序存储或链式存储来实现。 顺序存储是线性表的一种实现方式，它使用连续的内存空间来存储元素。在顺序存储中，线性表 ......

线性插值是一种常用的数学方法，用于在给定一些已知数据点的情况下，通过构造一条直线来估计未知数据点的值。它是插值方法中最简单和最常用的一种。线性插值可以应用于多个领域，包括科学、工程、计算机图形学、金融等。在本文中，我们将介绍线性插值的原理、公式和一些常见的使用场景。 线性插值的原理基于一个简单的假设 ......

1、线性表：最常用最简单的数据结构，是一个n个数据元素的有限序列。 2、理解重点：顺序存储，任意存取 3、实现线性表前的一些宏定义以及typedef 1 #define LIST_INIT_SIZE 100//存储空间初始分配量 2 #define LISTINCREMENT 10//存储空间的分配 ......

全文链接:http://tecdat.cn/?p=27384 最近我们被客户要求撰写关于葡萄酒的研究报告，包括一些图形和统计输出。 在本文中，数据包含有关葡萄牙“Vinho Verde”葡萄酒的信息 介绍 该数据集（查看文末了解数据获取方式）有1599个观测值和12个变量，分别是固定酸度、挥发性酸度 ......

filename = "Ve.txt" x = [] y = [] with open(filename, 'r') as f: for line in f.readlines(): xt,yt = [float(i) for i in line.split(',')] x.append(xt) y ......

```python import numpy as np import torch from torch.utils import data from d2l import torch as d2l from torch import nn # nn 是神经网络（Neural Networks）的缩 ......

我正在试着和一位朋友一起做作业，一个问题是询问用于线性探测方法的搜索，添加和删除的平均运行时间。 我认为它是O（n），因为它必须检查一定数量的节点，直到它找到一个打开的节点为止。 搜索时，它从原始索引处开始并向上移动，直到找到所需的数字。 但我的朋友说这是O（1）。 哪一个是对的？ 最满意答案 当我 ......

# 3.1.1 线性回归的基本元素 整节理论知识，详见书本。 # 3.1.2 向量加速化 ```python %matplotlib inline import math import time import numpy as np import torch from d2l import torc ......

```python %matplotlib inline import random import torch from d2l import torch as d2l ``` # 3.2.1 生成数据集 为了简单起见，使用易于可视化的低维数据。使用线性模型 $\boldsymbol{y}=\bol ......

# 矩阵 ## 定义 一个 $n \times m$ 的矩阵可看作一个 $n\times m$ 的二维数组。一般用方括号或圆括号表示矩阵。 $$ \left( \begin{array}{ccc} a_{11} & a_{12} & \dots & a_{1m}\\ a_{21} & a_{22} ......

# 线性代数的知识的有关几何理解 ## Vector：(向量) ### 基本含义： 向量相当于为 $$ \vec{x}= \begin{array} {|c|} x_{1}\\ x_{2}\\ \vdots&\\ x_{n} \end{array},x\in{n-Dimensional(n\ com ......

大多数的深度学习框架至少都会具备以下功能： （1）张量运算 （2）自动微分 （3）神经网络及各种神经层 TensorFlow 框架亦是如此。在《深度学习全书 公式+推导+代码+TensorFlow全程案例》—— 洪锦魁主编 清华大学出版社 ISBN 978-7-302-61030-4 这本书第3章 ......

# 2.3.1 标量 ```python import torch ``` 标量由只有一个元素的张量表示，可进行熟悉的算数运算。 ```python x = torch.tensor(3.0) y = torch.tensor(2.0) x, y, x+y, x*y, x/y, x**y ``` ( ......

## 二元线性规划问题转网络流：对于 $n$ 个变量 $x_i$，限制形如 $x_i-x_j\ge b$ 或 $x_i\ge b$ 或 $x_i\le b$，求 $\sum c_ix_i$ 的最小值，可以转化成上下界最大费用流求解。 首先重温线性规划问题的一般形式（之一）： $$ \begin{al ......

线性无关性是向量组中一个非常重要的概念。如果一个向量组是线性无关的，那么它的每个向量都不能表示成其余向量的线性组合，而只能表示成自身的线性组合。 有很多方法来判断一个向量组是否线性无关，其中一种常用的方法是：检查向量组的行列式是否为零。 具体来说，一个向量组$v_1,v_2,\ldots,v_n$是 ......

原文连接：https://blog.csdn.net/weixin_43651049/article/details/122733618 1. 理解线性回归模型 回归模型研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系，因变量可以是连续也可以离散，如果是离散的就是分类问题。思考房价预测模型，我们可 ......

​无论是什么FEA 软件，想要获得非线性问题的一些解决方法始终没有那么简单。遇到问题是很常见的，那么下面就来看看Abaqus用户克服这一类问题的解决方法吧。 1. 简化模型 从简化模型开始，通过逐渐添加详细信息来构建它，例如可塑性和摩擦性可以在开始时排除。由于简化模型工作正常，可以逐一添加详细信息。 ......

摘要：常用于消除噪声的图像平滑方法包括三种线性滤波（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）和两种非线性滤波（中值滤波、双边滤波），本文将详细讲解三种线性滤波方法。 本文分享自华为云社区《[Python从零到壹] 五十五.图像增强及运算篇之图像平滑（均值滤波、方框滤波、高斯滤波）》，作者：eastmount。 ......

# 行列式 行列式，是方阵的一种运算，对于方阵 $A$，$\text{det}A$ 表示方阵 $A$ 的行列式。 前置知识：置换，逆序数，初等变换 逆序数就是一个数列里逆序对的总数。 ## 定义 手动计算较低阶的行列式可以采用这种方法，它的时间复杂度为阶乘量级。 使用记号 $\pi(j_{1},j_ ......

# [P1725 琪露诺](https://www.luogu.com.cn/problem/P1725) 一道线性dp的题目 状态设置：f[i]:表示到达位置i时的最大价值 状态转移：f[i] = max(f[i], f[j] + a[i])(i - r = using namespace std ......

线性查找 ''' 列表线性查找 线性查找就是从列表起始位置一次查询，直到查询到目标值，或者遍历整个列表完毕才结算查找过程 线性查找复杂度 O(n),比较慢 ''' from call_time import * @call_time def liner_search(list, value): fo ......