对R中变量的多项式函数(多项式)的自定义更改 - 腾讯云开发者社区

编写函数计算多项式的值题目：编写函数fun()，实现计算并返回多项式s=1+1/(1+2)+1/(1+2+3)+ …+1/(1+2+3+…+n)的值。...; s=s+x; } printf("s=%f\n",s); return 0; } 测试输入：50 预期输出：s=1.960784 注意是1.0不是1 自己写的，...还请留个赞支持一下，作为我坚持的动力，还请多多指教。

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拟合R语言中的多项式回归

p=2686 让我们看一个经济学的例子：假设你想购买一定数量q的特定产品。如果单价是p，那么你会支付总金额y。这是一个线性关系的典型例子。总价格和数量成正比。如下所示： ?...这可能导致像这样的情况，其中总成本不再是数量的线性函数： ? 通过多项式回归，我们可以将n阶模型拟合到数据上，并尝试对非线性关系进行建模。如何拟合多项式回归这是我们模拟观测数据的图。...模拟的数据点是蓝色的点，而红色的线是信号（信号是一个技术术语，通常用于表示我们感兴趣检测的总体趋势）。 ? 让我们用R来拟合。...当拟合多项式时，您可以使用 lm（noisy.y〜poly（q，3））通过使用该confint()函数，我们可以获得我们模型参数的置信区间。...模型参数的置信区间： confint（model，level = 0.95）拟合vs残差图 ? 总的来说，这个模型似乎很适合，因为R的平方为0.8。

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特征锦囊：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？

今日锦囊特征锦囊：如何使用sklearn的多项式来衍生更多的变量？...关于这种衍生变量的方式，理论其实大家应该很早也都听说过了，但是如何在Python里实现，也就是今天在这里分享给大家，其实也很简单，就是调用sklearn的PolynomialFeatures方法，具体大家可以看看下面的...这里使用一个人体加速度数据集，也就是记录一个人在做不同动作时候，在不同方向上的加速度，分别有3个方向，命名为x、y、z。...那么我们可以直接调用刚刚说的办法，然后对于数值型变量多项式的变量扩展，代码如下: # 扩展数值特征 from sklearn.preprocessing import PolynomialFeatures...就这样子简单的去调用，就可以生成了很多的新变量了。大家有什么疑问吗？可以留言咨询哈~

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R中的自定义函数function

函数语法函数名<-function(parameters){ statemens return(expression)} printLine <- function () { print("---...-----------------------------------------"); } #函数的调用 printLine(); #错误：无参函数，有参调用 printLine("parameter...function (n) { for(i in 1:n) { print("--------------------------------------------"); } } #错误：有参函数...，实现了summary函数的加强版功能！...更多自编函数，参见Erin的自编函数整理，直接调用帮助你的数据分析工作事半功倍哦！

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13.1 函数中的变量

函数中的变量在函数中，我们可以看到也进行了变量的使用，那函数中的变量和函数外的变量到底有什么区别呢？ 1.1....，在函数中name输出jerry # 但是，在函数外部，我们重新打印name的值，发现name的值还是tom # # 此时：函数中的name是局部变量，函数外部的name是全局变量 # 如此诡异的情况...函数中的变量隔离如果函数中没有通过global引入全局变量，但是在函数中又使用了和全局变量相同的名称此时就会出现问题 name = "tom" def test(): # 这里只是想使用一下全局变量的值...，首先描述一下错误出现的条件 1.如果函数中没有声明和全局变量名称一致的局部变量，函数中直接使用全局变量的值，不会出现错误 2.如果函数中，一旦在任意位置定义了和全局变量名称一致的局部变量，函数中...在局部变量声明定义之前使用这个名称的变量，就会出现上述错误这是因为，在函数中，一旦声明变量并且赋值一个局部变量，函数中又没有通过 global引入同名的全局变量，此时在函数中只会存在局部变量~

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【数值分析】使用最小二乘法计算若干个点的多项式函数 ( Java 代码实现 | 导入 commons-math3 依赖 | PolynomialCurveFitter 多项式曲线拟合 )

, 用于影响拟合过程中的数据点权重 , 通过调用setWeight方法 , 您可以为每个数据点设置权重 ; 获取数据点和权重：通过 getX 和 getY 函数 , 您可以获取已存储在 WeightedObservedPoints...或模型 ; 在拟合问题中 , 数据点的权重可以用于指示数据点的可靠性，如 : 根据测量误差或其他因素为每个数据点分配权重 ; 三、PolynomialCurveFitter 多项式曲线拟合...对象中的数据点进行多项式拟合 , 只需要提供数据点的 x 值和 y 值 , PolynomialCurveFitter 可以根据这些数据点拟合出最佳的多项式曲线 ; 自动选择阶数 : PolynomialCurveFitter...; 计算多项式系数 : 一旦拟合完成 , PolynomialCurveFitter 会计算出拟合的多项式曲线的系数 , 这些系数表示多项式中每个项的权重 , 可以用于计算拟合曲线的值或进行进一步的分析..."+" : ""; // 多项式中的 x 次幂 String itemXPower = i > 0 ?

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R中的sweep函数

函数的用途 base包中的sweep函数是处理统计量的工具，一般可以结合apply()函数来使用。...函数的参数 sweep(x, MARGIN, STATS, FUN = "-", check.margin = TRUE, ...) x:即要处理的原数据集 MARGIN：对行或列，或者数列的其他维度进行操作...…… 下面我们结合几个具体的例子来看 #创建一个4行3列的矩阵 M = matrix( 1:12, ncol=3) 1.每一行都减去这一行的均值 #方法一，通过rowMeans函数来计算每一行的均值...sweep(M,1,rowMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一行的均值，MARGIN=1，对行做操作 sweep(M,1,apply(M,1,mean)) 2.每一行列都减去这一列的均值...#方法一，通过colMeans函数来计算每一列的均值 sweep(M,2,colMeans(M)) #方法二，通过apply函数来计算每一列的均值，MARGIN=2，对列做操作 sweep(M,2,

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R语言中的多项式回归、局部回归、核平滑和平滑样条回归模型

相关视频多项式回归扩展可能是假设某些多项式函数，同样，在标准线性模型方法（使用GLM的条件正态分布）中，参数可以使用最小二乘法获得，其中在。...实际上，根据 Stone-Weierstrass定理，如果在某个区间上是连续的，则有一个统一的近似值，通过多项式函数。...使用加权回归可以很容易地做到这一点，在最小二乘公式中，我们考虑在这里，我考虑了线性模型，但是可以考虑任何多项式模型。...在前面的案例中，我们考虑了统一核，但是使用这种权重函数具有很强的不连续性不是最好的选择，尝试高斯核，这可以使用 w=dnorm((xr-x0)) reg=lm(y~1,data=db,weights...观察到可以等效地写 lm(yr~bs(xr,knots=c(3),Boundary.knots=c(0,10) 回归中出现的函数如下现在，如果我们对这两个分量进行回归，我们得到 matplot(xr

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linux中对shell变量的使用

我有一段shell命令如下：cd /www/wwwroot/learn.gaojiufeng.cngit fetch --all git reset --hard origin/masterchmod -R...755 /www/wwwroot/learn.gaojiufeng.cnchown -R www /www/wwwroot/learn.gaojiufeng.cn很显然有很多重复的路径，我们用变量替换试试...learn.gaojiufeng.cn/" && cd $dirgit fetch --all git reset --hard origin/masterdir+="runtime"chmod -R...755 $dirchown -R www $dir切记变量等号左右不能有空格

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机器学习入门 8-2 scikit-learn中的多项式回归与pipeline

在上一小节介绍了多项式回归的基本思想，本小节主要介绍sklearn是如何对多项式进行封装的，之后介绍一种类似Linux中"|"管道的Pipeline类。...这个包中，在前面对数值进行归一化的时候也使用了preprocessing包，这个包中包含了对样本数据进行预处理的方法。...从上一小节中也可以看出，其实多项式本质上就是为样本添加一些特征，当然这也是对样本数据集的预处理过程，因此如果想在sklearn中使用多项式回归，需要导入sklearn中的preprocessing包。...有了多项式数据集，下面的过程就非常简单了，只需调用线性回归模型对添加多项式的数据集进行回归分析即可。 ? ?...，直接使用fit函数就可以了。

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R语言里的非线性模型：多项式回归、局部样条、平滑样条、广义加性模型分析

本文本专注于线性模型的扩展… 多项式回归这是对数据提供非线性拟合的简单方法。阶跃函数将变量的范围划分为 K个不同的区域，以生成定性变量。这具有拟合分段常数函数的效果。...取而代之的是使用一种称为反向拟合的方法。 GAM的优缺点优点 GAM允许将非线性函数拟合到每个预测变量，以便我们可以自动对标准线性回归会遗漏的非线性关系进行建模。...我们不需要对每个变量分别尝试许多不同的转换。非线性拟合可以潜在地对响应Y做出更准确的预测。因为模型是可加的，所以我们仍然可以检查每个预测变量对Y的影响，同时保持其他变量不变。...范例多项式回归和阶跃函数 library(ISLR)attach(Wage) 我们可以轻松地使用来拟合多项式函数，然后指定多项式的变量和次数。...该函数返回正交多项式的矩阵，这意味着每列是变量的变量的线性组合 age， age^2， age^3，和 age^4。如果要直接获取变量，可以指定 raw=TRUE，但这不会影响预测结果。

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Python中的chdir函数：更改工作目录利器

在Python中，`chdir`是一个内置函数，用于更改当前工作目录。今天就给大家简单介绍一下该函数的用法和一些注意事项，一起来学习一下吧。　　...`chdir`函数的使用　　`chdir`函数可以用于更改当前工作目录。它接受一个字符串参数，表示目标目录的路径名。...3、在更改工作目录后，如果需要返回到之前的工作目录，可以使用`os.getcwd()`函数获取当前工作目录，并将其保存下来。...然后，需要恢复之前的工作目录时，可以调用`chdir`函数并将之前保存的路径名作为参数传递。　　4、在多线程或多进程环境中，应当避免在不同的线程或进程中同时更改工作目录，以避免导致意外结果。　　...今天的内容就这么多了，希望能够对大家学习python有所帮助，也欢迎评论区留言讨论。关注我，让你学习不迷路。

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「R」tidyverse 中的公式函数

本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数（单侧公式）不太熟悉，所以通过本文分享一下我的心得。...img 公式保存了创建它的环境使用到 R 的朋友几乎都用过公式，它在统计建模方面给了我们极大的方便。不过，公式相比于数值、逻辑值这些数据类型，有什么特点吗？...")=R_GlobalEnv> 从属性部分我们可以看到公式保存了创建它的环境。...基本用法假设我们要对 df 中的 x 和 y 列进行归一化处理，在不使用 scale() 函数的情况下，我们可能会手写一个函数： scale2 <- function(x) { (x - mean...在公式中，我们可以直接使用前面已经定义的变量，这里是 cfs。

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R中的替换函数gsub

R中gsub替换函数的参数如下 gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE,...vector举例如下： > x R Tutorial","PHP Tutorial", "HTML Tutorial") > gsub("Tutorial","Examples",x) #将...Tutorial替换成Examplers [1] "R Examples" "PHP Examples" "HTML Examples" 还有其他的一些例子来灵活使用这个函数，结合正则表达式。...，我们知道组织病理分期分成stage I，stage II，stage III和stage IV四个分期接下来我们试着把组织病理分期从四个组合并成两个组，并转换成因子我们使用gsub函数...，并转换成因子我们还是使用gsub函数 #删除组织病理学分期末尾的A，B或者C等字母，例如Stage IIIA，Stage IIIB stage=gsub("[ABCD]$","",clin$ajcc_pathologic_stage

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审计对存储在MySQL 8.0中的分类数据的更改

在之前的博客中，我讨论了如何审计分类数据查询。本篇将介绍如何审计对机密数据所做的数据更改。...但是在这种情况下，您将审计所有的更改。如果您只想审计敏感数据是否已更改，下面是您可以执行的一种方法。一个解决方法本示例使用MySQL触发器来审计数据更改。...但是您要强制执行审计-因此，上面是您的操作方式。以下简单过程将用于写入我想在我的审计跟踪中拥有的审计元数据。FOR和ACTION是写入审计日志的元数据标签。...在这种情况下，FOR将具有要更改其级别数据的名称，而ACTION将是在更新（之前和之后），插入或删除时使用的名称。...请记住，只有对“ H” sec_level列进行更改时，触发器才会审计。

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Why and How zk-SNARK Works: Definitive Explanation（2）

仅当每一个操作数的变量多项式是由 verifier 约束的，结果才有效，与左多项式相关的交互应该相应得更改为： Setup 构造，，使得它能够在对应的 “计算 x” 处为 1，在其他地方为...其次，计算过程中的中间变量值为：然后，我们把所有计算结果中的值赋值到变量多项式中，然后相加得到操作数或者输出多项式的形式： image.png 我们需要去证明L(x) ×R(x) –O(x) =t(...f(*) 以此计算相应的变量计算，其中，R(x), O(x)与之相似给变量赋值并对操作数多项式求和：对变换后的多项式赋值：使用 s 的幂加密值...这就意味着在左操作数中变量v₁ 的值可以与右操作数或输出中的变量值v₁不同。缓解这种情况的一种方法是对每个操作数都使用不同的 β，确保操作数的变量多项式中包含无法预测的值。...以下就是修改后的协议： Setup … 随机数对变量一致性多项式进行计算，加密并添加到 proving key中：对加密并将其加到 verification key 中：

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matlab插值拟合(二)

上一篇给大家介绍了如何使用matlab拟合工具箱进行函数的插值拟合，今天介绍matlab中常用的拟合函数：polyfit和fittype。...1 基于最小二乘法的多项式拟合函数：polyfit p = polyfit(x,y,n)，待拟合的多项式为p(1)*x^n + p(2)*x^(n-1) +…+ p(n)*x + p(n+1)，其中x...是拟合数据的自变量，y是因变量，n是拟合多项式的阶数，如当n为1时，即为一次线性拟合。...2 多项式拟合求值函数：polyval y = polyval(p,x)，p为采用polyfit求出的拟合系数，x为自变值，可以为单个值也可以为数组。使用该函数可以省去例1中列出表达式原型。...('原始数据','拟合值'); 3 自定义类型拟合函数：fittype 使用fittype函数可以自定义拟合函数，可以满足线性拟合和非线性拟合。

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Matlab 多项式的根求解

分享一下通过多种不同的方法计算多项式的根。数值根使用代换法求根特定区间内的根符号根数值根 roots 函数用于计算系数向量表示的单变量多项式的根。...p2 = poly(r) p2 = 1 -1 -6 对矩阵执行运算时，poly 函数会计算矩阵的特征多项式。特征多项式的根是矩阵的特征值。...因此，roots(poly(A)) 和 eig(A) 返回相同的答案（取决于舍入误差、排序和缩放）。使用代换法求根通过使用代换法简化方程来对涉及三角函数的多项式方程求解。...一个变量的生成多项式不再包含任何三角函数。例如，计算θ用于对该方程进行求解的值 3cos2(θ)−sin(θ)+3=0....theta = asin(r) theta = 2×1 complex -1.5708 + 1.0395i 1.5708 - 0.7028i 验证 theta 中的元素是否为θ中用来对原始方程求解的值

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R语言从入门到精通：Day12

回归作为一个广义的概念，涵盖了许多变种，R语言中也为其提供了强大而丰富的函数和选项（但显然选项越多，对初学者越不友好），早在2005年，R中就有200多种关于回归分析的函数 (https://cran.r-project.org...表2: 对拟合线性模型非常有用的其他函数 ? 2、回归模型中的变量当回归模型包含一个因变量和一个自变量时，我们称为简单线性回归。...图6:二次拟合的诊断最后，用这个方法去诊断多元回归分析的结果。 ? 图7:多元回归的诊断这些R中的基础函数的诊断结果对初学者并不友好，相信你们已经体会到了这一点，不过我们还有更好的工具可以选择。...图9:函数crPlots()的结果图9说明成分残差图证实了你的线性假设，线性模型形式对该数据集看似是合适的（如果不合适，就需要添加一些曲线成分，比如多项式项，或对一个或多个变量进行变换(如用log(X...bootstrap包中的函数crossval()可以实现交叉验证，在此基础上可以自定义一个函数来对模型的R平方统计量做了k重交叉验证（函数及例子见代码）。

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python|对Python中函数的学习

问题描述在python中，定义一个函数需要使用def语句，依次写出函数名，括号，括号中的参数和冒号：，接着在缩进后编写函数，函数的返回值用return语句返回。...定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。...对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂逻辑被封装起来，调用者无需了解。Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。...结语（1）定义函数的时候先对参数的数据类型检查一遍，确定函数名和参数的数量。（2）函数执行完毕也没有return随时返回函数结果，函数运行完后没有return语句时，自动return None。...（3）在语法上，返回一个tuple可以省略括号，而多个变量可以同时接收一个tuple，按位置赋给对应的值。

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拟合R语言中的多项式回归

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