做线性回归的时候,检验回归方程和各变量对因变量的解释参数很容易搞混乱,下面对这些参数进行一下说明: 1.t检验:t检验是对单个变量系数的显著性检验   一般看p值:    如果p值小于0.05表示该自变量对因变量解释性很强. 2.F检验:F检验是对整体回归方程显著性的检验,即所有变量对被解释变量的显著性检验 3.P值:P值就是t检验用于检测效果的一个衡量度,t检验值大于或者p值小于0.05就说明该变量前面的系数显著,选的这个变量是有效的. 4.R方:拟合优度检验 5.调整后的R方: 小结: t检

Matlab中的lambda表达式 f=@(x) x^-*x+;

C++中%d,%s,%x,%f,%.100f,%的意思 标准格式化输出:格式字符有d,o,x,u,c,s,f,e,g等. 格式说明:由“%”和格式字符组成,如%d.%f等. %c用来输出一个字符; %s用来输出一个字符串; %f用来输出实数,以float浮点型小数形式输出; %d有符号整型int输出,%ld长整型输出; %p 指针,也就是指针指向的地址 %e以指数形式输出实数 参考链接:https://blog.csdn.net/qq_35831134/article/details/93922

问题 字节数组X中存放着 0~F共16个十六进制数,请将这些数以十六进制形式显示在屏幕上. 代码 data segment x db 0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,0ah,0bh,0eh,0dh,0eh,0fh data ends code segment assume cs:code,ds:data main proc far start: mov ax,data mov ds,ax mov ch,0 mov si,0 mov cx,16 L1: mov dl,x[si] add d

接触电脑这么多年了,F1到F12这几个键你真的会用吗?电脑键盘上的F键有什么用?你了解过吗?这里带来电脑F键功能讲解,一起来看看. F1:帮助 在程序里或者资源管理器界面,按F1会弹出帮助按钮. F2:重命名 当你在资源管理器里面选中一个文件夹的时候,按下F2会重命名当前文件夹. F3:搜索文件 在资源管理器界面,按下F3光标会跳到搜索栏,搜索当前文件夹下的文件. F4:打开浏览器中的地址列表 在地址中按下F4键可以打开浏览器中已经记录下的地址列表,还有一个Alt+F4是关闭窗口. F5:刷新

原文地址:http://fsharpforfunandprofit.com/why-use-fsharp/ Why use F#?Why you should consider using F# for your next project 为什么要用F#?为什么你应该考虑在下一个项目使用F# Although F# is great for specialist areas such as scientific or data analysis, it is also an excellent

这篇博客针对的AndrewNg在公开课中未讲到的,线性回归梯度下降的学习率进行讨论,并且结合例子讨论梯度下降初值的问题. 线性回归梯度下降中的学习率 上一篇博客中我们推导了线性回归,并且用梯度下降来求解线性回归中的参数.但是我们并没有考虑到学习率的问题. 我们还是沿用之前对于线性回归形象的理解:你站在山顶,环顾四周,寻找一个下山最快的方向走一小步,然后再次环顾四周寻找一个下山最快的方向走一小步,在多次迭代之后就会走到最低点.那么在这个理解中,学习率其实是什么呢?学习率就是你走的步子有多长. 所以

出处:http://cache.baiducontent.com/c?m=9f65cb4a8c8507ed4fece7631046893b4c4380146d96864968d4e414c42246091d21a8e07b770703a79b273b46e5540faab66d2369543de1cc8edb1183fa8f2d2d832735761892044f934fa0951d79866a875a98b86fe3ad863084afa2c4af5344bb55127bf0afd803570

我们在使用awk命令的时候,有时候命令特别长,在终端写出来格式太乱,难以阅读,以下是一个将命令写在文件中,并使用awk调用的具体案例 1.现在有文件file3.txt,内容如下: 2.ak2.awk脚本 #打印标题并格式化打印出数量合计 BEGIN { FS="\t" #设置字段分割符 printf("%10s %2s %5s %s\n\n", "Fruits","Num","Price","Pl

用于二进制文件中F.seek方法 作用: 设置读写位置 F.seek(偏移量, whence=相对位置) 偏移量 大于0的数代表向文件末尾方向移动的字节数 小于0的数代表向文件头方向中移动的字节数 相对位置 0 代表从文件头开始偏移 1 代表从文件当前读写位置开始偏移 2 代表从文件尾开始偏移 f = open("zengsf.txt", "r") f.seek(5,1) #从文件头开始,偏移5个字符 data = f.read(5) #读取5个字符 print(d

全局搜索快捷键无反应原因:搜狗输入法占用的ctrl+shift+F快捷键,简繁切换的快捷键.在搜狗输入法中将此项取消.

从昨天晚上,到今天上午12点半左右吧,一直在调这个代码.最开始训练的时候,老是说loss:nan 查了资料,因为是如果损失函数使用交叉熵,如果预测值为0或负数,求log的时候会出错.需要对预测结果进行约束. 有一种约束方法是:y_predict=max(y,(0,1e-18]).也就是将小于0的数值随机分配为(0,1e-18]中的某个数.这样做好像不太合适. 还有一种方法是使用sigmoid作为激活函数.我这样改正了之后仍然没有效果. 后来我把数据集中的图片打开看了一下才发现,它跟mnist不一

console.log((function f(n){) ? n * f(n-) : n)})()); 5被传入到函数,函数内部三元计算,5 > 1成立,运算结果是5*f(4),二次运算,5*4*f(3),依次类推,最终是5*4*3*2,最终返回结果是120. 如图:

F#是一种函数式编程语言,可以轻松编写正确且可维护的代码. F#编程主要涉及定义类型推断和自动泛化的类型和函数. 这使您可以将焦点保留在问题域上并操纵其数据,而不是编程的细节. open System // Gets access to functionality in System namespace. // Defines a function that takes a name and produces a greeting. let getGreeting name = sprintf

这个语法是什么意思?

接着曾经的<SAS编程与数据挖掘商业案例>,之前全是sas的基础知识,如今開始进入数据挖掘方面笔记,本文主要介绍数据挖掘基本流程以及应用方向,并以logistic回归为例说明. 一:数据挖掘综述 衡量一个数据挖掘模型价值的唯一标准就是商业目标,为达到一个商业目标.有非常多种方法.仅仅有高效解决商业目标的方法才是最牛的方法.即使是看似简单的方法,仅仅要能高效解决商业目标,我们就觉得是牛的方法: 面对海量的数据,即使是使用了最先进的工具,最复杂的算法.可是假设挖掘出来的知识是没用的,或者挖掘的结果

<Linux内核原理与分析>第二周作业 这一周学习了MOOCLinux内核分析的第一讲,计算机是如何工作的?由于本科对相关知识的不熟悉,所以感觉有的知识理解起来了有一定的难度,不过多查查资料,看看别人的解答,慢慢的也就理解了,最终形成自己的知识脉络. 实验分析 先创建文件,通过vim将C代码写到文件中去,如图. 再编译成可执行程序和反编译成汇编代码.为什么反编译是这个代码呢? gcc -S -o main.s main.c 原来gcc命令中 -S 参数表示仅仅汇编而不进行编译及链接,也就是将源

最后选择的一定是树上的一个连通块,考虑树分治,每次只需考虑重心必选的情况,这就变成了以重心为根的树形依赖多重背包问题. 设f[x][j]表示从根节点到x这条路径及其左边的所有节点,以及以x为根的子树的所有节点中,容量为j的背包选取物品所能得到的最大价值. 对于x的儿子y,将f[y]初始值设为f[x]中强制放入一个y,然后将d[y]-1二进制拆分后放入f[y]中,最后将f[x][j]与f[y][j]取个最优解即可. 时间复杂度$O(nm\log n\log d)$. #include<cstdio

一.指针:指向一个内存地址的变量或参数. 二.定义指针的方式如下: P: Pointer; //定义了可以指向任何类型的指针,Pointer 为无类型指针: Q, R: ^TType; //定义了指向 TType 类型的两个指针,TType 可是是各种 //基本类型或自己定义的各种类型,也可以如下定义: // type PType = ^TType; // var Q, R: PType; 三.指针的使用: P: Pointer; Q, R: ^TType; A: TType; Q:= R; /

一个上午写了两个数据生成器,三个暴力和两个正解以及一个未竣工的伪正解思路 真是累死本宝宝了 首先这个题目暴力我的数据是有很多良心分的 但是不同的暴力拿到的分数也会有所差距,由于是题解就不说暴力怎么写了 首先第一种解法: 我们对f序列分块,预处理a序列中每个点在每个块内会被计算多少次 预处理的时候对于每个块把所有区间差分一下,然后O(N)扫一遍统计即可 考虑我们的查询,一定是若干单点和若干块 所以修改我们可以对f序列中所有的块暴力计算贡献 由于已经预处理过,所以这是很好解决的,这样我们就可以解决块

若F分布的每个条件独立性质都反映在A图中,则A图被称为F分布的D map. 若A图表现出的所有条件独立性质都在F分布中满足(与F分布不矛盾),则A图被称为F分布的I map. 弱A图既是F分布的D map,也是I map,则A图是B分布的完美图perfect map.