我们使用到了前面介绍的数据绑定、列表渲染、事件监听和处理、属性和类名绑定等所有基本语法，在浏览器中预览该页面： 我们可以通过列表下面的输入框和按钮新增框架到列表项： 可以看到，使用 Vue.js 框架的开发效率比传统...计算属性 计算属性从字面意义上理解，就是经过计算后的属性，计算属性可以通过函数来定义，函数体中是该属性的计算逻辑，你可以在 HTML 视图中像调用普通属性一样调用计算属性，Vue 在初次访问该计算属性时...，通过对应函数体计算属性值并缓存起来，以后每次计算属性依赖的普通属性值发生变更，才会重新计算，所以性能上没有问题。...计算属性定义在 Vue 实例的 computed 属性中，我们将上述排序逻辑通过计算属性 sortedFrameworks 来实现，对应的实现代码如下： methods: { addFramework...，需要通过 return 关键字返回计算后的属性值，这里依赖的普通属性是 frameworks。
基本环境 软件：MATLAB 2020a （当前最新的matlab版本，提供了很多关于深度学习（常见的卷积神经网络和循环神经网络）的接口） 据说matlab现在只支持NVIDIA系列的显卡，matlab...2018a Neural Network Toolbox关于深度神经网络在GPU上的加速计算有以下要求： Using a GPU requires a CUDA® enabled NVIDIA® GPU...即需要一个计算能力在3.0以上的带CUDA驱动的NVIDIA系列GPU才能实现GPU加速， 在matlab命令行窗口内通过‘gpuDevice’查看显卡是否具备加速功能， 笔者的显卡的计算能力是5.0...为实现GPU的加速过程，不同版本的matlab对GPU的计算能力有不同的要求： CUDA-enabled NVIDIA GPUs with compute capability 3.0 or higher...ExecutionEnvironment'可以设置为cpu、gpu或者auto 示例程序以CPU进行网络训练的过程如下图所示，费时45 sec 笔者以GPU进行加速训练的过程如下图所示，费时21 sec GPU加速了计算
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在 PHP 中如果要交换两个变量的值，一般使用中间临时变量来处理，比如： $tmp = $x; $x = $y; $y = $tmp; 比如上面交换临时变量 x 和 y 的值，就要用到临时变量 其实可以是用
（趋势面）法与逆距离加权（IDW）法插值的MATLAB实现等。...结合以上相关基础知识与基本操作方法，本次我们就将通过回归克里格与普通克里格这两种方法，基于ArcMap、MATLAB、SPSS等软件，计算土壤空间属性插值的数值。...下图即为通过MATLAB筛选出的训练要素中的异常值点号信息。异常值需要在Excel与ArcMap中同时剔除。...如本文第二部分所述，在回归克里格方法计算过程中，由于趋势项在通过回归方程求解时，融入了大量环境要素（其中就包括与河流关系较为密切的SPI），因此可以较为明显的看出上述河流、湖泊等环境要素的区位信息。 ...随后，考虑到所得结果与普通克里格结果正好为相反趋势，因此对残差加以检查；从而发现由于残差在计算时，错将实测值与回归方程值之差误写作回归方程值与实测值之差。
首先对各个变量进行描述性统计，计算平均值： 描述统计 记得做了标准化 归一化后的参数均值为0，方差是1 先做相关性分析 从表中我们可以看到系统I温度和系统II温度与指标ABCD的相关系数绝对值小于...使用matlab进行一下回归分析：如果没有matlab的话可以点 ->Matlab2018b安装+破解（有偿下载） ->Matlab 2021a安装 回归的样子 残差图有趋势这就不好 处理过后的数据...所以我们试想加入2次项，x1的平方，x2的平方，交叉项 x1x2,然后进行回归 看到R方有提升 结果 从结果中可以看到仍然是系统II温度的检验不通过，显著性为0.851....在预测模型中，该部分是由关于预测自变量的函数组成，其中包含了回归模型中所有可解释、可预测的信息。...这两点放在一起，就是在告诉我们回归模型下的预测值和观测值之间的差异必须是随机不可预测的。换句话说，在误差~(error)~中不应该含有任何可解释、可预测的信息。 随机误差到底是什么样子的呢？
它通过分析谷歌搜索引擎每天数十亿的搜索数据，告诉用户某一关键词或者话题各个时期下在谷歌搜索引擎中展示的频率及其相关统计数据。...cor.test(result$employed,result$google)首先看Y与X是否有显著关系，即P值大小，接着分析相关关系为正向或负向，也可通过相关系数大小说明关系紧密程度。...----最受欢迎的见解1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）4.R语言泊松Poisson...回归模型分析案例5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验6.r语言中对LASSO回归，Ridge岭回归和Elastic Net模型实现7.在R语言中实现Logistic逻辑回归8.python...用线性回归预测股票价格9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
前言 在本专栏的第二十一、二十二、二十三三篇曾记录过matlab实现时间序列的方式。时间序列这块内容理论性强，且有一定的编程难度。...本文将结合清风老师的视频清风：数学建模算法、编程和写作培训的视频课程以及Matlab等软件教学重新回顾一下时间序列，并使用Spss进行一键式操作。...长期趋势：T 季节趋势：S 循环变动：C 不规则变动：I 叠加模型和乘积模型 下面放一些具体的模型，从应用角度来说，不用深入理解。...(q)-q阶移动平均模型(moving average) ARMA(p,q)自回归移动平均模型 ACF自相关系数 PACF偏自相关函数 偏自相关函数PACF描述的是在给定中间观测值的条件下，时间序列观测值预期过去的观测值之间的线性相关性...绘制时间序列图 分析->时间序列预测->序列图 注：这里的差异就是差分 确定之后，画出时间序列图 建立传统模型 方法选择 专家建模器，之后，SPSS会自动计算各个模型，从中返回出效果最好的模型
此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性当存在大量预测变量时，PLSR和PCR都是对因变量建模的方法，并且这些预测变量高度相关或甚至共线性...实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。比较两种模型的预测能力的另一种方法是在两种情况下将因变量绘制成两个预测变量。...拟合更多成分随着在PCR中添加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要成分中。例如，使用10个成分时，两种方法的残差远小于两个成分的残差。...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）
p=2655此示例显示如何在matlab中应用偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR），并讨论这两种方法的有效性（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。...实际上，观察上图中拟合值的水平分布，使用两个分量的PCR几乎不比使用常数模型好。回归的r方值证实了这一点。比较两种模型的预测能力的另一种方法是在两种情况下将因变量绘制成两个预测变量。...拟合更多成分随着在PCR中添加更多成分，它必然会更好地拟合原始数据y，这仅仅是因为在某些时候，大多数重要的预测信息X将存在于主要成分中。例如，使用10个成分时，两种方法的残差远小于两个成分的残差。...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）...R语言实现偏最小二乘回归法 partial least squares (PLS)回归Matlab中的偏最小二乘法（PLS）回归模型，离群点检测和变量选择偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR）
Matlab常用的描述性统计量函数和线性回归的基本应用。...1.1、计算最大值、均值和标准差 使用 MATLAB 函数计算一个 24×3 矩阵（称为 count）的描述性统计量。...MATLAB 为矩阵中的每列独立计算这些统计信息。...>> min(min(a)) ans = 0.015487125636019 1.2、减去均值 在信号处理的时候，由于系统的随机误差，一般都会进行进行均值操作，从数据中减去均值也称为去除线性趋势...1 1 在 a 的第二和第三个数据列中各有一个离群值，其他的列中都没有。
回归分析的目标是根据自变量（或自变量向量）x 的值来模拟因变量 y 的期望值。在简单的线性回归中，使用模型 其中ε是未观察到的随机误差，其以标量 x 为条件，均值为零。...在该模型中，对于 x 值的每个单位增加，y 的条件期望增加 β1β1个单位。 在许多情况下，这种线性关系可能不成立。...因此，对于最小二乘分析，多项式回归的计算和推理问题可以使用多元回归技术完全解决，这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来完成的。 ...正如我们所预期的那样，一阶和三阶项的系数在统计上显着。 预测值和置信区间 将线添加到现有图中： 我们可以看到，我们的模型在拟合数据方面做得不错。...(GBM)算法进行回归、分类和动态可视化 如何用R语言在机器学习中建立集成模型？
1.插值与拟合 插值和拟合两个概念经常放在一起，先分清两者的区别。 插值：用一条曲线穿过所有数据点 拟合：用一条曲线大致将数据点的趋势描绘出来 因此，拟合更为常用。...2.matlab实现y=kx+b拟合 clear;clc load data1 plot(x,y,'o') % 给x和y轴加上标签 xlabel('x的值') ylabel('y的值') n = size...% fplot(f,xinterval) 将匿名函数f在指定区间xinterval绘图。...SST-SSE-SSR % 5.6843e-14 = 5.6843*10^-14 matlab浮点数计算的一个误差 R_2 = SSR / SST 其中，k和b数值计算公式应用了最小二乘法...4.matlab工具箱Curve Fitting Tool 上面matlab的代码只能做简单的一元线性拟合，而matlab的工具箱Curve Fitting Tool功能强大的多。
这篇文章讨论了自回归综合移动平均模型 (ARIMA) 和自回归条件异方差模型 (GARCH) 及其在股票市场预测中的应用介绍一个 ARMA (AutoRegressive-Moving Average)...因此，将ARIMA和GARCH结合起来，预计在模拟股票价格时比单独一个模型更适合。在这篇文章中，我们将把它们应用于标普500指数的价格。...= adfler(histet)prnt(f'ADF Statistic: {reut[0]}, pvaue: {rslt[1]}') # 拒绝单位根的空假设 ==> 平稳收益序列的 ADF p 值为...因此，我们在 ARIMA(p, d, q) 中接受 d=1，下一步是识别滞后 p 和 q。ACF 和 PACF 图表明滞后最多 35 个工作日。如果我们按照图表进行拟合，将有太多参数无法拟合。...趋势平稳和差分平稳趋势平稳，即确定性趋势，具有确定性均值趋势。相反，差分平稳具有随机趋势。前者可以用OLS估计，后者需要先求差分。
数据的选取与描述性统计 本文选取了进出口总额数据（X），（见图1）通过对数据的初步观察可得出：中国进出口总额带有明显的趋势性，这个社会经济现象可以看成是随机过程在现实中的一次样本实现。...接下来估计模型参数： 得到了以下结果： 对模型参数进行显著性检验，计算其T统计量，显然参数在5%的显著水平下拒绝零假设。...（5）将序列的实际值x和这里的预测序列x_fit_f以组的形式打开，并将组命名为x_x_fit_f，组序列图形，即x的实际值与预测值图形如下 指数平滑模型 除了趋势拟合外，平滑法也是消除短期随机波动反应长期趋势的方法...对已经平稳了的时间序列，通过Eviews进行指数平滑。...Matlab用深度学习长短期记忆（LSTM）神经网络对文本数据进行分类 R语言KERAS深度学习CNN卷积神经网络分类识别手写数字图像数据（MNIST） MATLAB中用BP神经网络预测人体脂肪百分比数据
在简单的线性回归中，使用模型 其中ε是未观察到的随机误差，其以标量 x 为条件，均值为零。在该模型中，对于 x 值的每个单位增加，y 的条件期望增加 β1β1个单位。...因此，对于最小二乘分析，多项式回归的计算和推理问题可以使用多元回归技术完全解决，这是通过将 xx、x2x2 等视为多元回归模型中的独特自变量来完成的。 ...正如我们所预期的那样，一阶和三阶项的系数在统计上显着。 预测值和置信区间 将线添加到现有图中： 我们可以看到，我们的模型在拟合数据方面做得不错。...---- 参考文献 1.R语言多元Logistic逻辑回归 应用案例 2.面板平滑转移回归(PSTR)分析案例实现 3.matlab中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松...逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标
表1 食品价格指数 图1 各类食品价格指数变化趋势图 灰色关联分析MATLAB主要程序代码： 2.2 偏最小二乘回归（PLS） 2.2.1 简介 在实际工作中，经常需要研究两组多重相关变量间的相互依赖关系...平稳序列的预测方法：简单平均法、移动平均法、指数平滑法（1阶，2阶，3阶，…）； 非平稳序列的预测方法：指数平滑法和自回归预测、曲线拟合和回归分析等；特别对于含季节趋势的预测方法包括时间序列分解（利用乘法模型先进行趋势预测...，再进行季节变动分析，然后用它们的乘积来进行预测）和季节多元回归模型（利用加法模型把趋势和季节放在一个模型中进行回归分析，得到回归方程，然后利用该方程来进行预测）。...BP网络中隐层使用的是Sigmoid函数，其值在输入空间中无限大的范围内为非零值，因而是一种全局逼近的神经网络；而RBF网络中的作用函数是高斯基函数，其值在输入空间中有限范围内为非零值，因为RBF网络是局部逼近的神经网络...将每个可能产生的解表述为群中的一个微粒，每个微粒都具有自己的位置向量和速度向量，以及一个由目标函数决定的适应度。所有微粒在搜索空间中以一定速度飞行，通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优值。
在 linear_regression 函数中，我们将输入特征矩阵 X 增加了一列全为1的偏置列，然后通过最小二乘法计算了权重 weights。...在Matlab中，变量的声明和赋值可以通过直接赋值的方式进行。Matlab是一种动态类型语言，它允许变量在赋值的时候自动确定其类型。...当你第一次给一个变量赋值时，Matlab会根据被赋予的值的类型自动确定变量的类型。变量赋值：变量的赋值使用等号（=）进行。你可以将一个值赋给一个变量，并将该值存储到变量中。...在这个例子中，矩阵的每一行代表一个赋值操作，逗号分隔了不同行的值。自动调整数组大小：Matlab中的数组可以根据赋值自动调整大小。...这种灵活的变量声明和赋值方式使得Matlab在科学计算和数据分析领域非常方便和高效。
运用MATLAB统计工具箱，我们可以十分方便地在计算机上进行计算，从而进一步加深理解，同时，其强大的图形功能使得概念、过程和结果可以直观地展现在我们面前。...我们当然希望选择与问题关系密切的变量，同时这些变量之间相关性不太强，这可以在得到初步的模型后利用MATLAB软件进行相关性检验。下面通过一个案例探讨MATLAB软件在回归分析建模各个环节中如何应用。...在时间序列数据中，同一变量的顺序观测值之间出现的相关现象称为自相关。一旦数据中存在这种自相关序列，如果仍采用普通的回归模型直接处理，将产生不良后果，使预测失去意义。...MATLAB统计工具箱中逐步回归的命令是stepwise，它提供了一个人机交互式画面，通过此工具可以自由地选择变量进行统计分析。...通过下面的菜单在上述4个模型中变更选择，最后确定RMSE值较小的模型。
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