线性
matlab学习2（数据预处理、简单线性规划）
1.matlab导入数据 注意事项：记得保存数据，清空工作区或者关闭matlab后数值就没有了。 2.数据预处理 清理缺失值 实时编辑器-->任务-->清理缺失数据 处理异常值： 实时编辑器-->任务-->清理离群数据 例子： x = 1:100; %构造一个数组，元素为1,2,...,100 % ......
线性规划
线性规划问题 线性规划问题指的是：给定若干个变量，这些变量满足一系列线性等式关系或线性不等式关系，要在满足这些关系的前提下求出某个这些变量的线性函数的最大值或最小值。 我们可以用“归约”的思想把线性规划问题的描述统一为标准的形式，称为“标准型”：首先我们可以把问题归约为所有自变量都是正数的情况，如果 ......
线性代数复习：Jordan 标准型
本学期的“高等代数 ~~(实验班)~~”以 PID 上的有限生成模结构定理导出 Jordan 标准型理论, 由于~~这实在太魔怔所以~~绝版了, 在这里记录一下~~以表怀念(~~ 本文假定读者熟悉基本的环论知识, 参考了《代数学方法》以及香蕉空间等网络资料. 对于交换环 $R$, 定义 $R$-模是 ......
多元线性回归
1 绪 论 2 预备知识 2.1 多元线性回归分析法基本思想 2.2 多元线性回归分析法的理论模型 2.3 多元线性回归分析的计算步骤 2.3.1 参数估计 2.3.2 假设检验 2.4 Python语言操作步骤 3 多元线性回归模型的建立与分析 3.1 数据收集与分析 3.2 模型构建 3.3 计 ......
线性代数基础
矩阵 矩阵是一种非常重要的数学对象，它通常由一个由数字排成的矩形阵列来定义。一个矩阵由若干行和若干列组成，被称为矩阵的行数和列数。一般情况下，矩阵的行数和列数分别用 $n$ 和 $m$ 表示。 矩阵中的每个元素都用一个下标表示，第 $i$ 行第 $j$ 列矩阵元素表示为 $A_{i,j}$，其中 $ ......
线性回归
线性回归 线性模型利用特征的线性函数进行预测，这里的线性指的是参数是线性的。 一、普通最小二乘法 线性回归（OLS）是最简单&最经典的线性方法，模型寻找截距和系数，使得模型对训练集的预测值与真实值之间的均方误差（MSE）最小，但是线性回归没有办法控制模型的复杂度（模型有大量的非0参数）。 需要注意， ......
线性代数的几何意义笔记
:zap: 线性映射 发生在同一个坐标系->线性变换 数域F上线性空间V中的变换T若满足条件: T(a+b)=Ta+Tb(a,b∈V) T(ka)=kTa(k∈F,a∈V) 向量 :dagger: 是什么 不依赖坐标系的既有大小又有方向的量 射出去的箭 :dagger: 几何意义 与点的关系 表示两 ......
【学习笔记】线性求逆元
假设我们已经求出了 [1,n-1] 的逆元，现在要求 n 的逆元。 令 $t=\lfloor{\frac{p}{n}}\rfloor,k= p % n$，那么： $$t\times n+k\equiv 0 (\mod p)$$ $$-t\times n\equiv k (\mod p)$$ 令左右同 ......
[ML&DL] 线性回归的梯度下降
前言 这篇笔记记录了线性回归的梯度下降相关公式的推导。 符号说明： $h$ ：假设函数，是学习算法对线性回归问题给出的一个解决方案。 $J$ ：代价函数，是对 $h$ 和实际数据集之间的误差的描述。 $m$ ：数据集的大小。 $x^{(i)},y^{(i)}$： 第 $i$ 个数据。（$1\le i ......
多重共线性问题如何解决？
一、多重共线性说明 多重共线性一般是指：如果有两个或者多个自变量高度相关（相关系数大于0.8），难以区分一个自变量对因变量的影响和作用，将自变量相关性产生的后果定义为多重共线性，一般提出多重共线性问题，研究者往往会想到回归分析。回归分析方法，回归模型等，在统计学中都占有重要地位，多数情况下，使用回归 ......
数据结构之线性表
Linear_list 类型定义 一个线性表是n个数据元素的有限序列，线性表中的元素个数n定义为线性表的长度，n=0时成为空表； 抽象数据类型： InitList(&L) //构造空线性表L DestroyList(&L) //销毁线性表L ClearList(&L) //将L重置为空表 ListE ......
2-2线性回归实现
线性回归实现 %matplotlib inline import random from mxnet import autograd, np, npx from d2l import mxnet as d2l 生成数据集 根据带有噪声的线性模型构造一个人造数据集。 任务是使用这个有限样本的数据集来恢 ......
线性SVM决策过程的可视化
线性 SVM 决策过程的可视化 导入模块 from sklearn.datasets import make_blobs from sklearn.svm import SVC import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np 实例化数据集，可视化 ......
数组的复制、反转、线性查找、二分查找
public class ArrayTest2 { public static void main(String[] args) { String[] arr = new String[]{"JJ","DD","MM","BB","GG","AA"}; //数组的复制(区别于数组变量的赋值：arr1 ......
线性基
模板 Code #include<bits/stdc++.h> #define int long long using namespace std; int read(){ int x=0,f=1;char c=getchar(); while(c>'9' || c<'0'){if(c=='-')f ......
基于smo算法的数据分类matlab仿真,对比线性分类和非线性分类
1.算法仿真效果 matlab2022a仿真结果如下： 2.算法涉及理论知识概要 SVM通常用对偶问题来求解，这样的好处有两个：1、变量只有N个（N为训练集中的样本个数），原始问题中的变量数量与样本点的特征个数相同，当样本特征非常多时，求解难度较大。2、可以方便地引入核函数，求解非线性SVM。求解对 ......
护士排班——线性规划算法的实现
一、问题描述 护士排班问题是指在医院中，如何合理地安排护士的工作时间，以满足患者的需求，同时保证护士的工作质量和生活质量。该问题通常涉及到多个护士、多个班次和多个工作日，需要考虑护士的工作时间、休息时间、轮班时间等因素。 二、线性规划模型 为了解决护士排班问题，可以采用线性规划模型。假设有 n 个护 ......
线性规划——钢管下料问题的R实现
线性规划是运筹学的一个重要分支，广泛应用于军事作战、经济分析、经营管理和工程技术等方面。为合理地利用有限的人力、物力、财力等资源作出的最优决策，提供科学的依据。 ###一、钢管下料问题 零售商进货钢管都是19m长，现有客户购买50根4m长、20根6m长、15根8m长的钢管，问钢管如何切割？切割后的余 ......
分布滞后线性和非线性模型（DLNM）分析空气污染（臭氧）、温度对死亡率时间序列数据的影响|附代码数据
全文下载链接 http://tecdat.cn/?p=23947 最近我们被客户要求撰写关于分布滞后线性和非线性模型的研究报告，包括一些图形和统计输出。 分布滞后非线性模型（DLNM）表示一个建模框架，可以灵活地描述在时间序列数据中显示潜在非线性和滞后影响的关联。该方法论基于交叉基的定义，交叉基是由 ......
线性规划——物流配送问题的R实现
物流配送是电商物流的主要方式，基于电子商务的特点，对整个物流配送体系实行统一的信息管理和调度；按照用户订货要求，在物流中心进行理货工作，并将配好的货物送交收货人。物流仓储配送服务已然成为中国电子商务最为核心的作业环节，能够提供一个全面完善的物流仓储配送解决方案也成为了很多中小卖家、电子商务供应商品牌 ......
线性回归
线性回归 原理推导 根据特征预测结果，找一条最合适的线来拟合数据。 拟合的平面：$h_{\theta}(x)=\theta_{0}+\theta_{1}x_{1}+\theta_{2}x_{2}$（$\theta_0$ 是偏置项） 设 $x_0=1 \times\theta_0$ 整合得：$h_\t ......
线性规划
线性规划 [x,y]=linprog(f,a,b,Aeq,Beq,lb,ub) f: 目标函数求最小值 a,b: a'x<=b Aeq'x=Beq; lb: x的下界 ub: x的上届 f=[170.8582 -17.7254 41.2582 2.2182 131.8182 500000]; a=[ ......
深度学习--梯度下降再理解+线性回归
深度学习--梯度下降再理解+线性回归 梯度下降 梯度下降的对象是 模型的参数，即 权重w ，偏置项b，通过寻找合适的参数使模型的loss值最小 Loss函数是关于输入，输出，权重，偏置项的函数，即：loss=(y-(wx+b))^2。loss值最小，y与wx+b相似。 个人思考：如果训练的数据量越大 ......
线性表
//sqlist/h #ifndef _SQLIST_H_ #define _SQLIST_H_ typedef int data_t; #define N 128 typedef struct{ data_t data[N]; int last; }sqlist, *sqlink; sqlink ......
线性基
1.线性基——最大异或和 例题：洛谷P3812 模板题，代码用的是非高斯消元法来构造线性基的 #include<bits/stdc++.h> #include<iostream> #include<cstdio> #include<cstring> #include<algorithm> using ......
线性基
vector<ull> B; void insert(ull x) { for (auto b : B) x = min(x, b ^ x); for (auto &b : B) b = min(b, b ^ x); if (x) B.push_back(x); } 构造代码 这样构造产生的性质: ......
xor (牛客多校) (线性基+ 线段树)
思路: 问xor起来有没有某个值, 想到线性基 然后发现问L-R区间的集合都要表示x, 利用线性基的交集解决 在利用线段树解决区间问题 #include <iostream> using namespace std; typedef unsigned int ui; const int maxn = ......
线性回归
基本形式 线性回归（linear regression）通过学习获得一个线性模型以尽可能准确地预测实际标签值。对于具有m个样本的数据集，给定$n$个特征，其线性回归模型如下： $h(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_nx_n=\sum\li ......
线性回归原理总结
基本形式 线性回归（linear regression）通过学习获得一个线性模型以尽可能准确地预测实际标签值。对于具有m个样本的数据集，给定$n$个特征，其线性回归模型如下： $h(x)=\theta_0+\theta_1x_1+\theta_2x_2+...+\theta_nx_n=\sum\li ......