1 获取二维码所要包含的信息 这一步要分两种情况，第一种是你已经有要显示的二维码图片；第二种是要显示的二维码信息是文字、网址、电话等文字性的素材。...2 百度“联图二维码”打开联图网，制作新的二维码。...如下图：1处输入上一步中解析得到的信息，步骤一中情况二直接输入二维码要包含的信息即可，这里小代以我们的VIP视频解析网站地址为例，记住一定用你自己的网址或你自己要显示的信息；2处选择圆角；3处只需调整纠错等级...3 用画图软件打开上一步得到的二维码图片，这里需要注意，我们得到的图片外面白色边框我们也要算一行一列，再在上面和右面加上一行，这样凑足32x32个点。...有需要程序源码和电路图的请关注我们微信公众号：单片机，回复“点阵二维码”获取。
以下文章来源于数据思践 ，作者王路情 导读 阅读完本文，你可以知道： 1 线性回归是什么以及有什么用 2 基于Python和库执行线性回归算法 1 概述 1 什么是回归？...5 线性回归的性能分析？ ? 2 线性回归的原理 线性回归的原理就是拟合一条直线或者一个超平面，使得实际值与预测值的平方最小。 ?...3 基于Python和库执行线性回归算法 1 问题定义： 研究美国30-39岁的女性平均体重和平均身高的关系 2 数据准备 代码 # 导入Python库 import numpy as np import...4 总结 1 线性回归算法是一种最经典的机器学习算法，有着广泛地用途，也是学习其他机器学习算法的基础。...2 线性回归算法在设计和构建模型的时候做了强的假设，即自变量与因变量之间满足线性关系，因而在使用这种方式之前，需要根据实际问题检验线性假设的合理性。 关于线性回归算法，您有什么想法请留言。
算法简介 解决回归问题 思想简单，实现容易 许多强大的非线性模型的基础 结果具有很强的解释性 蕴含机器学习中很多的重要思想 线性回归算法可以简单概括为，寻找一条直线，最大程度地“拟合”样本特征和样本输出标记之间的关系...，通过优化损失函数或者效用函数，可以获得机器学习的模型，对于几乎所有的参数学习的算法，都是这样的套路，比如线性回归、多项式回归、逻辑回归和SVM等。...bar{y}\right)}{\sum\limits_{i=1}^{m}\left(x^{(i)}-\bar{x}\right)^{2}} b=\overline{y}-a\overline{x} 了便于算法的运行效率...plt.scatter(x,y) plt.plot(x,y_hat,color = 'r') plt.axis([0,6,0,6]) plt.show() 20200404230510.png 自己封装线性回归算法...)^2} 其中SS_{residual}表示Residual Sum of Squares，SS_{total}表示Total Sum of Squares，这个评价方法也是scikit-learn中线性回归算法中
小编邀请您，先思考： 1 回归算法的道和术分别是什么？ 2 如何应用回归算法？...scikit-learn对于线性回归提供了比较多的类库，这些类库都可以用来做线性回归分析，本文就对这些类库的使用做一个总结，重点讲述这些线性回归算法库的不同和各自的使用场景。...m代表样本个数，n代表样本特征的维度。 为了得到线性回归系数θθ，我们需要定义一个损失函数，一个极小化损失函数的优化方法，以及一个验证算法的方法。...损失函数的不同，损失函数的优化方法的不同，验证方法的不同，就形成了不同的线性回归算法。scikit-learn中的线性回归算法库可以从这三点找出各自的不同点。...OrthogonalMatchingPursuit 损失函数： OrthogonalMatchingPursuit（OMP）算法和普通的线性回归损失函数的区别是增加了一个限制项，来限制回归系数中非0元素的最大个数
数组 内存结构 数组是一种顺序存储的结构，他所占用的空间是固定的，不能随意增加或减小，其中所有元素以特定的方式按顺序排列下来，各个元素的位置都是固定的。...因此数组是一种有序的线性结构 数组的随机访问性能优秀，因为只需要对首地址进行加减运算就能得到任意位置处的值 int a[100]; for(int i=0;i<100;i++){ a[i] =...，更适合于元素位置不会轻易改变的场景 堆栈 堆栈是一种先进后出的线性结构，他只能从数组的尾部进行增删。...例如一个长度为100的数组，其中有10个元素，那么新的元素必须添加到11的位置上 堆栈类似于一个集装箱，每次都必须先把门口的货物搬走，才能搬里面的货物 在STL中已经有了堆栈容器，这里为了演示实现原理，...pop(stack) << endl; cout << pop(stack) << endl; //输出为:5 3 1 return 0; } 队列 队列与堆栈相似，是一种先进先出的线性结构
排序 选择排序（适用于线性排序） 思路，2层遍历 第一步：选择最小的元素，与第一个元素交换。 第二步：从第二个元素到最后一个元素，选择最小元素，与第二元素交换 完成前两步，第1第2元素已经排好序。...算法复杂度 O(n^2) def SelectionSort(a): for i in range(len(a)): tmp_min = a[i] index...tmp_min = a[j] tmp = a[i] a[i] = a[index] a[index] = tmp 插入排序（适用于线性排序...由于在遍历过程中，当出现前一个元素小于当前元素，提前结束比对，比选择排序算法的比对次数少。...算法复杂度 O(n^2) def swap(a,i,j): tmp = a[i] a[i] = a[j] a[j] = tmp def InsertionSort(a):
以下文章来源于数据思践 ，作者王路情 看视频学习后，你可以知道： 1 回归是什么和应用场景 2 线性回归的定义，问题描述和性能分析 3 线性回归的原理 4 基于Python和相应库执行线性回归算法 温馨提示...：2020年第一次通过视频做分享，还有很多改进的地方，请观看者多支持。...线性回归算法视频分享 http://mpvideo.qpic.cn/0bf274aaaaaa5iaiyvq6onpfb76dad7qaaaa.f10002.mp4?...回归的应用场景是什么？ 线性回归是什么？ 线性回归的问题定义？ 线性回归的性能分析？ 二 线性回归的原理 线性回归的原理就是要拟合出一条直线或者一个超平面，使得预测值与实际值的之差的平方和最小化。...三 TensorFlow框架的线性回归API介绍 四 基于Python语言和相应库执行线性回归算法 关于线性回归算法，您有什么想法请留言。
在计算时充当常数项 data.insert(0,'Ones',1) #初始化X，y cols=data.shape[1]#shape表示行列数，[0]行，[1]列 X=data.iloc[:,:-1]# 数据为二维数组...print(c) #梯度下降算法 def gD(X,y,theta,alpha=0.01,iters=1000): temp=np.array(np.zeros(theta.shape))#初始化参数矩阵...权重与迭代一万次的一万个损失值 final_theta,cost=gD(Xnp,ynp,theta) final_cost=computeCost(Xnp,ynp,final_theta)#算出的cost...跟第一万次的cost一样 population=np.linspace(data.Population.min(),data.Population.max(),97)#人口数的一维数组，从小到大排列 profit...Population Size') plt.show() 32.072733877455676 算法：基于梯度下降算法的线性回归是使用梯度下降算法进行收敛得到的最佳拟合参数，画出线性拟合的直线，数据集的点零散分布在平面内
线性回归（Linear Regression）是非常流行的机器学习算法。线性回归可以用来确定两种或两种以上变量之间的定量关系。...具体来说，线性回归算法可以根据一组样本数据，拟合出一个线性模型，并通过对该模型的参数进行估计和预测，达到对未知数据进行预测的目的。这种算法最常用的技术是最小二乘法（Least of squares）。...在线性回归算法中，通常采用最小二乘法来估计模型的参数，即通过最小化预测值与实际值之间的平方误差之和，来求解最优的模型参数。具体步骤如下：1....预测未知数据：根据求解出的模型参数，可以对未知数据进行预测。需要注意的是，在应用线性回归算法时，需要满足一些假设条件，如样本数据独立同分布、自变量与因变量之间存在线性关系等。...此外，对于非线性关系的数据，线性回归算法可能无法很好地拟合数据，这时可以考虑使用其他算法来进行建模和预测。线性回归在各种领域都有广泛的应用，如经济学、生物统计学、机器学习等。
概述 有时候我们需要预测连续值的映射关系，比如房价预测问题。不想之前的是几个类别，它的输出值是实数。这个时候一般通过线性回归算法进行拟合。...线性回归 h_\theta(x)=\theta_0+\theta_1x 上面这个例子是针对数据集x和y,预测函数根据数据输入x会预测出h(x)，我们的目的是找出一个合适θ参数值，是的预测值h(x)和y...值的整体误差最小。...我们一般通过梯度下降算法来解决该问题。可以理解为找到一个全局最优解，一般数学上的最优解是通过导数的变化率来找到全局最优解，梯度下降算法是通过迭代的方式不断地沿着下降最快的方向进行寻找最优解。...即： \theta(j)=\theta(i)- \alpha\frac{\partial}{\partial\theta_i}J(\theta) 线性回归实例 我这边通过深度学习和机器学习来看两个实例
通俗描述 线性回归模型是利用线性函数对一个或多个自变量和因变量（y）之间关系进行拟合的模型。 ? 该模型基于两个定律： 大数定律：在试验不变的条件下，重复试验多次，随机事件的频率近似于它的概率。...线性函数的定义是：一阶或零阶多项式。...特征是一维时，线性模型在二维空间构成一条直线；特征是二维时，线性模型在三维空间中构成一个平面；特征是三维时，则最终模型在四维空间中构成一个体；以此类推… 【2】最小二乘法 在线性回归中，最小二乘法就是试图找到一条直线...机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式 算法实践 算法实践_线性回归 总结 优点：实现简单，计算简单 缺点：不能很好地拟合非线性数据 应用场景：线性回归简单、易于使用，但是现实生活中数据的特征和目标之间并不是简单的线性组合...问题 线性回归可以进行分类么 线性回归可以做特征选择么 线性回归、Ridge回归（L2范式）、Lasso 回归（L1范式）的区别和适用条件 最小二乘法的算法复杂度怎么分析 线性回归能处理非线性数据么 参考
前言线性查找算法是一种简单的查找算法，用于在一个数组或列表中查找一个特定的元素。它从数组的第一个元素开始，逐个检查每个元素，直到找到所需的元素或搜索完整个数组。...线性查找的时间复杂度为O(n)，其中n是数组中的元素数量。实现原理从列表的第一个元素开始，逐个检查每个元素。如果当前元素等于目标元素，则返回该元素的索引。...return i; } } // 如果没有找到，则返回-1 return -1; }最后总结线性查找算法简单易懂...对于大规模数据集或需要频繁查找的场景，可以考虑使用更高效的查找算法，如二分查找（适用于有序数据集）或哈希查找。...C#算法实战入门指南https://mp.weixin.qq.com/s/XPRmwWmoZa4zq29Kx-u4HA
其实所谓的多变量的线性回归（Linear Regression with multiple variables ）本质上将与单变量的线性回归没啥差别。...因此我们完全可以用上一节中的梯度下降算法来解决，只需要在每一次迭代的时候多考虑几个变量而已。所以这一节就稍微介绍一下了，不再用例子分析。...不过毕竟多了一些变量，在对多变量跑梯度下降算法时，显然对参数的调节就更加重要了，因此我们首先得学会一些参数调节的技巧。这些技巧在实际的操作过程中尤为重要。...公式法（Normal equation） 介绍 对于多变量的线性回归，除了用我们之前学的GD算法，我们其实还有另外一个直接套公式的算法（卧槽早说）。...这在n比较小的时候效果还挺不错的，而且比GD算法更加方便准确。但是当参数的个数变多了的时候，效率就会特别慢，相比之下GD算法的优势就显现出来了。
问题： 在一个二维数组中，每一行元素都按照从左到右递增的顺序排序，每一列元素都按照从上到下递增的顺序排序。实现一个查找功能的函数，函数的输入为二维数组和一个整数，判断数组中是否含有该整数。...解题思路： 比如一个二维数组是这样： ?...如果相等的话，查找就结束了~~~ 所以无论是哪一种情况，都可以让我们删除一个行或一个列，下一次要比较的那个值就是删除后的二维数组的右上角的值，总之永远在用右上角的值在比较。...：matrix[row * columns + column]，这是因为我们把二维数组作为参数传递了，参数传递时将二维数组的强制转换为一维指针，这就相当于把二维数组按照行连起来，连接成一个一维数组，那么...matrix[row * columns + column]不就是对应二维数组中的第row行，第column列的那个数么。
线性查找是逐一比对，发现有相同的值，就返回下标。...= {1,4,89,10,6,15}; int index = linearSearch(arr,89); //将查找算法的返回值保存到index中 //进行判断...:" + index); } } /** * 这里实现的线性查找是找到一个满足的值，并返回 * @param arr * @param value...* @return */ public static int linearSearch(int[] arr, int value) { //线性查找是逐一对比...} else { System.out.println(linearSearch(arr, 12)); } } /** * 这里实现的线性查找是找到多个满足的值
非线性结构的概念 线性结构是指逻辑上各个结点一一对应的关系，例如链表，即使它在储存上可能并不是顺序储存 非线性结构是指逻辑上存在一对多关系的结点的结构，例如树，图等。...，然后才输出自己结点，最后访问右子树，该遍历方法属于中序遍历，即输出自己结点的代码位于输出左右子树结点的代码的中间，输出顺序为：左子树→自己→右子树 同理先序遍历的顺序为：自己→左子树→右子树 先序遍历的顺序为...如果存在从顶点 A 到顶点 B 的通路，则称 A 在 B 的前面 线性次序 将有向图 G 中的所有顶点线性排列，使得任意标注一条有向边后，都是从左指向右边 拓扑排序 上面的经典例题展示了每天起床穿衣服的先后次序...实际上这个序列恰好是深度优先搜索的结束时间的降序，下面我们用代码来求出这个图的各个顶点的发现时间和结束时间，我们将发现时间和结束时间作为顶点的参数添加到结构体内 struct Vertex{...DFS与拓扑序列的关系 在上面的代码中，我们直接用DFS的结束时间来作为拓扑排序的依据，下面给出依据 我们只需要证明：如果存在从 A 到 B 的有向边，则 A 的结束时间大于 B 的结束时间 我们知道
实现功能：如题，筛出1——N内的所有素数 原理：如phile神犇所言，这次的才算是真正意义上的线性筛素数，其精髓在于if (i mod a[j])=0 then break; 因为——如果眼下的a[j]...已经是i的因数了，则意味着即使再进行b[i*a[j]]:=1，那么I*b[j]也必然会被其他的数以同样的操作覆盖到，所以可以退出了，这个算法的思想在于减少重复劳动（鸣谢qcgrxx神犇，源链接） 1
线性回归 线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。...图片 x 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 y 45 51 54 61 66 70 74 78 85 89 图片 梯度下降法 在求解机器学习算法的模型参数...当然，如果损失函数是凸函数，梯度下降法得到的解就一定是全局最优解。 图片 经过4次迭代，已经基本靠近函数的最小值点0。 下面采用Python代码实现一个简单地梯度下降算法。...场景是一个简单的线性回归的例子，具体代码如下。...回归算法 损失函数（其中 称为正则化系数） 线性回归 Lasso回归 $J(\theta ) = \frac{1}{{2n}}\sum\limits_{i = 0}^n {{{({h_0}({x_i}
示意图如下所示： 构建线性回归模型 本节讲解如何构建线性回归算法中的“线性模型”，所谓“线性”其实就是一条“直线”。因此，本节开篇首先普及一下初中的数学知识“一次函数”。...如下图（黑色 x 号代表数据样本）所示： 图2：线性拟合 线性方程不能完全等同于“直线方程”，因为前者可以描述多维空间内直接，而后者只能描述二维平面内的 x 与 y 的关系。...下面把上述数据以二维数组的形式表示出来，构建一个数据集，如下所示： [[2021,8], [2020,7], [2019,6]] 我们知道两个点就可以确定一条“直线”，因此将两组数据带入 y = kx...对于机器学习而言，最关键的就是“学习”，在大量的数据中，通过不断优化参数，找到一条最佳的拟合“直线”，最终预测出一个理想的结果。 通过前面内容的介绍，我相信你对线性回归算法已经有了初步的认识。...其实计算单个样本的误差值非常简单，只需用预测值减去真实值即可： 单样本误差值 = Y1 - Y 但是上述方法只适用于二维平面的直线方程。
下面介绍 sklearn 中常用的算法库： ·linear_model：线性模型算法族库，包含了线性回归算法，以及 Logistic 回归算法，它们都是基于线性模型。...实现线性回归算法 下面我们是基于 sklearn 实现线性回归算法，大概可以分为三步，首先从 sklearn 库中导入线性模型中的线性回归算法，如下所示： from sklearn import linear_model...(3,6.40) #准备因变量y，这一个关于x的假设函数 y = 3 * x + 2 #由于fit 需要传入二维矩阵数据，因此需要处理x，y的数据格式,将每个样本信息单独作为矩阵的一行 x=[[i] for...线性回归算法简单，且容易理解，但这并不影响它的广泛应用，比如经济金融领域实现股票的预测，以及著名的波士顿房价预测，这些都是线性回归的典型应有，因此我们要走出一个误区，不要感觉算法简单就不重要，机器学习虽然算法众多...，但每一种算法都有其存在的理由，而掌握了线性回归就相当于拿到了算法世界的入场券。
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