注意:有网友提出部分项目停止更新的事情,这个问题我特意注意过,很多都是小功能组件,功能稳定,没有bug,没更新是正常的.够用就行了.其次技术支持的事情,对开源免费来说,不能太强求,这里发布的都是小功能组件,一般看源码也比较好理解,各取所需.当然有最好.. 长期关注和使用.NET开源项目,给我带来了很多好处: 1.可以快速完成我的想法,也就是所谓的业务细节,而不是关注如何实现: 2.可以更快更稳定的完成需求,而不是自己造轮子实现,花费时间: 3.从.NET开源项目的使用以及源码阅读中也会带来一些好…

所以原谅我,不能把所有的都发上来,太杂了,反而不好. 1..NET时间周期处理组件 这个组件很小,主要是对时间日期,特别是处理时间间隔以及时间范围非常方便.虽然.NET自带了时间日期的部分功能,但可能还不强大.这个组件就是增强版本.详细功能可以看项目主页的介绍.在CodeProject: http://www.codeproject.com/Articles/168662/Time-Period-Library-for-NET 2.OxyPlot绘图组件 OxyPlot是一个.NET跨平台的绘图…

详细内容见上一篇文章:http://www.cnblogs.com/lc1217/p/6514734.html 这里只是介绍下R语言中如何使用最小二乘法解决一次函数的线性回归问题. 代码如下:(数据同上一篇博客)(是不是很简单????) > x<-c(6.19,2.51,7.29,7.01,5.7,2.66,3.98,2.5,9.1,4.2) > y<-c(5.25,2.83,6.41,6.71,5.1,4.23,5.05,1.98,10.5,6.3) > lsfit(x,y…

之所以说"使用"而不是"实现",是因为python的相关类库已经帮我们实现了具体算法,而我们只要学会使用就可以了.随着对技术的逐渐掌握及积累,当类库中的算法已经无法满足自身需求的时候,我们也可以尝试通过自己的方式实现各种算法. 言归正传,什么是"最小二乘法"呢? 定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误…

相关内容连接: 机器学习:Python中如何使用最小二乘法(以下简称文一) 机器学习:形如抛物线的散点图在python和R中的非线性回归拟合方法(以下简称文二) 有些内容已经在上面两篇博文中提到了,所以就不重复了.这里主要讲的是sklearn包与scipy包中相关函数的区别.并且多项式回归和普通最小二乘法联系比较紧密,所以也放到此处讲了. 1.普通最小二乘法 1)文一中的数据采用sklearn包的函数拟合 from sklearn import linear_model import numpy…

a = / a //输出的还是2/123 N[a] //输出的就是小数点 N[a,] //保留三位小数点 Clear[a] Solve[== x^- , x] //结果-3 和 3 Plot[Sin[x], {x, , pi}] Integrate[/( - x^), x] Log[] = 积分中的积分d 一定适用esc dd 打出来的 或者\[DifferentialD]. 求导: f = /(+x) D[f,x] 也就是f'(x) D[f, {x, }] 二阶导 ScientificForm…

参考   最小二乘法小结     机器学习:Python 中如何使用最小二乘法 什么是” 最小二乘法” 呢 定义:最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术,它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配. 作用:利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据,并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小. 原则:以” 残差平方和最小” 确定直线位置 (在数理统计中,残差是指实际观察值与估计值之间的差) 数学公式: 基本思路:对于一元线性回归模型, 假设从总体中获取了 n 组观察值(X1,Y…

  1 最小二乘法概述 自从开始做毕设以来,发现自己无时无刻不在接触最小二乘法.从求解线性透视图中的消失点,m元n次函数的拟合,包括后来学到的神经网络,其思想归根结底全都是最小二乘法. 1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角 最小二乘法非常简单,我把它分成两种视角描述: (1)已知多条近似交汇于同一个点的直线,想求解出一个近似交点:寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点,该点即最小二乘解: (2)已知多个近似分布于同一直线上的点,想拟合出一个直线方程:设该直线方程为y=kx+b,调整参…

1 最小二乘法概述 自从开始做毕设以来,发现自己无时无刻不在接触最小二乘法.从求解线性透视图中的消失点,m元n次函数的拟合,包括后来学到的神经网络,其思想归根结底全都是最小二乘法. 1-1 “多线→一点”视角与“多点→一线”视角 最小二乘法非常简单,我把它分成两种视角描述: (1)已知多条近似交汇于同一个点的直线,想求解出一个近似交点:寻找到一个距离所有直线距离平方和最小的点,该点即最小二乘解: (2)已知多个近似分布于同一直线上的点,想拟合出一个直线方程:设该直线方程为y=kx+b,调整参数k…

C#中可选的绘图工具有很多,除了Oxyplot还有DynamicDataDisplay(已经改名为InteractiveDataDisplay)等等.不过由于笔者这里存在一些环境上的特殊要求,.Net Framework的版本被限制在4,而InteractiveDataPlay要求的最低版本是4.5.2.所以选择了对版本要求较低的Oxyplot. IDE为VS2012,创建工程后首先通过NuGet程序包管理器控制台,通过下述命令添加对Oxyplot的引用: PM> Install-Package…