我想尝试使用LSMR算法,所以我生成了一些数据并运行了最小二乘法。为什么LSMR解决方案和封闭形式的解决方案与我用来生成数据的真正$\beta$不同?
using Distributions: Normal
using IterativeSolvers: lsmr
# Settings
n = 500
k = 50
# Generate data
X = rand(Normal(0.0, 0.1), (n, k)) + rand(Normal(0.0, 0.2), (n, k))
β = randn(k)
y = (X * β) + rand(Normal(0.0, 0.1), n)
# So
这个问题类似于问题,如何将二维椭圆(在x-y平面上)拟合到给定点?(请参阅下面的链接) (How to fit a 2D ellipse to given points) 现在,我们已经知道了如何使用最小二乘法通过Casey提供的代码来拟合具有给定点的二维椭圆。(下面还提供了代码。)根据这段代码,如果我不仅想要拟合给定点,而且想要拟合(0,0)处的给定焦点,我该怎么做呢?还有没有更好的方法呢? 我在想,我们是否可以基于椭圆方程Ax^2 + Bxy + Cy^2 + Dx + Ey=1推导出焦点(作为x和y的函数),其中A,B,C,D,E是系数,并将其用作最小二乘法的约束。但不幸的是,我也不知
试图用递归来解决这个,但是对于输入7168,得到错误的答案。
给定正整数n,求最小二乘法(例如,1,4,9,16,.)之和为n。
例如,给定n= 12,返回3是因为12 =4+4+ 4;给定n= 13,返回2是因为13 =4+ 9。
def recursive(self, n, result, dp):
if n in dp:
return dp[n]
#very large number
large_no = 1 << 31
if n < 1:
return 0
#checking
在策略模式中,是否可以只做一些策略中的逻辑和技能,在我自己的代码中保留一些,它仍然是策略模式吗?
示例:我使用策略模式来影响元素在双向链表中的排序方式。我所做的仅仅是让策略模式指示它是否希望插入到给定元素之后,然后循环所有元素,然后在使策略模式返回false的元素之前插入新元素。
或者必须在策略模式中完成所有排序,才能使其成为“纯”策略模式?
public interface IInsertStrategy<T> {
public boolean insertAfter(T insertValue, T testValue);
}
和添加代码
public void add(T v
我在python中运行了以下代码:
从main.models导入ToDoList
ls = ToDoList.objects.all()
最小二乘法
输出:<QuerySet <ToDoList: First List>,<ToDoList: Second List>>
但当我用:
ls = ToDoList.objects.get(id=1)
上面写着:
main.models.ToDoList.DoesNotExist: ToDoList匹配查询不存在.
我一直在使用python来尝试使生成和分析图形的过程更容易。下面的代码生成一个由50个节点组成的随机图并对其进行集群:
from igraph import *
import random as rn
g = Graph()
size = 50
g.add_vertices(size)
vert = []
for i in range(size):
for j in range(size):
test = rn.randint(0,5)
if j >= i or test is not 0:
continue