本文是根据Python数学建模算法与应用这本书中的例程所作的注解,相信书中不懂的地方,你都可以在这里找打答案,建议配合书阅读本文
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例:
解决线性方程组的最终目标是找到未知变量的值。这是带有两个未知变量的线性方程组的示例,x并且y:
在本专栏第28篇数学建模学习笔记(二十八)评价类:TOPSIS模型中,简单介绍了TOPSIS模型。本篇内容参照清风数学建模课程,对该部分内容进行重新整理和补充。
斯里尼瓦瑟·拉马努金(泰米尔语:ஸ்ரீனிவாஸ ராமானுஜன் ஐயங்கார்,ISO 15919转写:Srīṉivāsa Rāmāṉujan Aiyaṅkār,又译拉马努詹、罗摩奴詹,1887年12月22日-1920年4月26日)是那个年代最神奇的数学天才之一。尽管没有受过高等教育,他却沉迷数论,尤爱牵涉π、质数等数学常数的求和公式,以及整数分拆。(来自维基百科)
已经有工具可以解很多最小二乘的模型参数了,但是几个专用的最小二乘方法最多支持一元函数的求解,难以计算多元函数最小二乘解,此时就可以用伪逆矩阵求解了。
上一篇总结了一些入门的知识内容,本文结合个人经验,总结编程软件方面的内容,对各种软件在量化上的应用做一个对比,供参考。首先我的观点是,没有最好的软件,只有最适用的领域,先明确自己想做的是什么,再选择最合适的软件。这不是一篇广告文,也不是百度复制粘贴的结果。
科学计算是科学、工程等项目中必不可少的,MATLAB 曾风光一时,但它是收费的,并且有“被禁”的风险——坚决反对用盗版软件,“被禁”不是盗版的理由。其实,Python ——开源、免费——是做科学计算的选择之一,它不仅能做 MATLAB 所能做的一切,还能做它不能做的。所以隆重推荐,在科学计算上选用 Python 。
本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预测分析任务的起点。但我们不可夸大线性模型(快速且准确地)拟合大型数据集的重要性。如本文所示,在线
GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb
在MATLAB中,变量的调用优先级(calling priority)高于函数,因此变量名不应该覆盖内置函数.
选自Medium 作者:Tirthajyoti Sarkar 机器之心编译 参与:晏奇、刘晓坤 本文中,作者讨论了 8 种在 Python 环境下进行简单线性回归计算的算法,不过没有讨论其性能的好坏,而是对比了其相对计算复杂度的度量。 GitHub 地址:https://github.com/tirthajyoti/PythonMachineLearning/blob/master/Linear_Regression_Methods.ipynb 对于大多数数据科学家而言,线性回归方法是他们进行统计学建模和预
数据统计描述与列联表分析是数据分析人员需要掌握的基础核心技能,R语言与Python作为优秀的数据分析工具,在数值型数据的描述,类别型变量的交叉分析方面,提供了诸多备选方法。 这里根据我们平时对于数据结构的分类习惯,按照数值型和类别型变量分别给大家盘点一下R与Python中那些简单使用的分析函数。 R语言: 描述性统计:(针对数值型) library("ggplot2") myvars<-names(diamonds)[c(5,6,7)];myvars [1] "depth" "table" "price"
这是一篇pandas入门指南,作者用通俗易懂的语言和简单的示例代码向我们展示了pandas的概况及一些进阶操作。“… 它是所有从事数据科学工作的人必须掌握的库”,“… pandas正是Python语言如此好用的原因之一”。pandas真有这么棒吗?一起来瞧瞧吧~
Python 是开源的,它很棒,但是也无法避免开源的一些固有问题:很多包都在做(或者在尝试做)同样的事情。如果你是 Python 新手,那么你很难知道某个特定任务的最佳包是哪个,你需要有经验的人告诉你。有一个用于数据科学的包绝对是必需的,它就是 pandas。
MMULT表示矩阵乘法(matrix multiplication)。学习过前面文章的朋友,可能已经意识到乘法矩阵在Excel公式中有很多应用。
本文实例讲述了Python Excel表格创建乘法表。分享给大家供大家参考,具体如下:
当你在逛超市的时候,你有没有想过商场里的商品的摆放方式有什么讲究?随着新零售时代的到来,超市如今已经开始逐渐转向精细化运营时代。面对成千上万商品,通过数据收集和分析技术不断提升销售效率是零售超市们如今最关心的事情。其中,如何让货架空间最大化是其中的关键因素之一。数据侠Deepesh Singh使用python和贪婪算法告诉你:货架空间优化的奥义就藏在那些简单的数据里。
举个例子吧:D=[345];A=7;fsolve(@(X)sum(10.^(X-D))-A,0)则ans=3.7998就这么简单.(还想补充说明一点,fsolve中第一个变量是一个函数句柄,第二个变量
MATLAB一向是理工科学生的必备神器,但随着中美贸易冲突的一再升级,禁售与禁用的阴云也持续笼罩在高等学院的头顶。也许我们都应当考虑更多的途径,来辅助我们的学习和研究工作。 虽然PYTHON和众多模块也属于美国技术的范围,但开源软件的自由度毕竟不是商业软件可比拟的。
5.矩阵转置 给定:L=[[1,2,3],[4,5,6]] 用zip函数和列表推导式实现行列转def transpose(L): T = [list(tpl) for tpl in zip(*L)] return T
Topsis法,全称为Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution中文常翻译为优劣解距离法,该方法能够根据现有的数据,对个体进行评价排序。根据有限个评价对象与理想化目标的接近程度进行排序的方法,是在现有的对象中进行相对优劣的评价。
造纸术是中国四大发明之一,中国造纸行业常年产销量均位居全球首位,约占全球总量的四分之一。从西汉时期到如今依然为全球的文明传递和生活工作带来极大的便利。造纸是古代汉族劳动人民的重要发明。分有机制和手工两种形式。机制是在造纸机上连续进行,将适合于纸张质量的纸浆,用水稀释至一定浓度,在造纸机的网部初步脱水,形成湿的纸页,再经压榨脱水,然后烘干成纸。
结论一:方程组Ax=b的最小二乘解的通式为x=Gb+(I-GA)y, 其中G\in A\{1, 3\}, y是\mathbb C^n中的任意向量.
Geatpy是一个高性能实用型的Python遗传算法工具箱,提供一个面向对象的进化算法框架,经过全面改版后,新版Geatpy2目前由华南农业大学、暨南大学、华南理工等本硕博学生联合团队开发及维护。
很多同学抱怨自己很想学好Python,但学了好久,书也买不少,视频课程也看了不少,但是总是学了一段时间,感觉还是没什么收获,碰到问题没思路,有思路写不出多少行代码,遇到报错时也不知道怎么处理。
大家不要愁,数值算法很快就会写完,之后会写一些有趣的算法。前面的文章里面写了一些常见的数值算法,但是却没有写LU分解,哎呦不得了哦!主要的应用是:用来解线性方程、求反矩阵或计算行列式。
好不容易学了一门编程语言 Python,又懂一点 Excel 操作,感觉自己无所不能了。直到有一天遇到了凑数最优问题,看似很简单,但始终无法解决。
这里举个例子,有一个学生structure,包含姓名、邮箱、学号、成绩,应该如何创建这个structure
特点:xlwings 是开源且免费的,预装了 Anaconda 和 WinPython,可在 Windows 和 macOS 上运行。通过 Python 脚本或 Jupyter notebook 自动化 Excel,通过宏从 Excel 调用 Python,并编写用户定义的函数(UDF 仅适用于 Windows)
这里说了,就是装maple的锅,估计是32位的Maple替换了原本64位matlab自带的maple库,我还能遇到这种事情???
导读:Python本身的数据分析功能并不强,需要安装一些第三方扩展库来增强其相应的功能。本文将对NumPy、SciPy、Matplotlib、pandas、StatsModels、scikit-learn、Keras、Gensim等库的安装和使用进行简单的介绍。
根据样本数据是否带有标签值,可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值,它从训练样本中学习得到一个模型,然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。
在之前的推文中,我们学习了单纯形法,顺利解决了约束条件都是“≤”的线性规划问题。同时为了讲解方便,我们都是使用约束方程系数矩阵中带单位矩阵、约束符号为“=”的算例。那肯定有人会问小编:更加常规的线性规划问题如何求解呢?为了响应群众号召,今天,小编就来带大家了解一下人工变量法!学会之后,“≤”“≥”或“=”型的约束的线性规划问题都顺利解决,妥妥的~
最近在做一个叫交通最小通勤计算问题,需要用到线性规划来解决,因此在网上搜了一下啊线性规划工具,因为不想装MATLAB,(实在是太大了,电脑c盘剩下不到4g了)就找了一个开源的线性规划小工具,感觉还蛮实用的,(GNU Linear Programming Kit, GLPK)[http://gnu.april.org/software/glpk/] 一个开源的线性规划工具,再这里给大家介绍介绍。
线性规划(linear programming)和整数规划(integerprogramming)的主要区别是决策变量的约束不同,其中线性规划的变量为正实数,而纯整数规划的变量为正整数。如果决策变量中一部分为整数,另一部分可以不取整数,则该问题为混合整数规划 (mixedinteger linear programming)。线性规划和整数规划都可以视为混合整数规划的特例,用矩阵和向量表示混合整数规划的数学模型如下:
导读:现有的Excel分为两种格式:xls(Excel 97-2003)和xlsx(Excel 2007及以上)。
本文是机器学习和深度学习习题集答案的第2部分,也是《机器学习-原理、算法与应用》一书的配套产品。此习题集可用于高校的机器学习与深度学习教学,以及在职人员面试准备时使用。
DDE输出也是我最近get到的新技能,由于之前一直Tagsets输出Excel发现Tagsets输出有一些弊端,在数据量非常大的时候运行时间长,而且文件也会被放大。最近恰巧从朋友那儿看到了DDE输出相关的程序,然后就开始学习研究,目前也是一直半解,如有不当之处还望指正。
开放数据库连接(Open Database Connectivity,ODBC)是为解决异构数据库间的数据共享而产生的,现已成为WOSA(The Windows Open System Architecture(Windows开放系统体系结构))的主要部分和基于Windows环境的一种数据库访问接口标准ODBC 为异构数据库访问提供统一接口,允许应用程序以SQL 为数据存取标准,存取不同DBMS管理的数据;使应用程序直接操纵DB中的数据,免除随DB的改变而改变。用ODBC 可以访问各类计算机上的DB文件,甚至访问如Excel 表和ASCI I数据文件这类非数据库对象。
前些天发现了一个巨牛的人工智能学习网站,通俗易懂,风趣幽默,忍不住分享一下给大家,(ノ´▽`)ノ♪-》点击这里->一个宝藏级人工智能教程网站。
回溯法可以看成蛮力法的升级版,它从解决问题每一步的所有可能选项里系统地选择出一个可行的解决方案。回溯法非常适合由「多个步骤」组成的问题,并且每个步骤都有多个选项。
目标规划(goal programming) 是运筹学中的一个重要分支,它是为解决多目标决策问题而发展起来的一种数学方法。目标规划可以按照确定的若干目标值及其实现的优先次序,在给定约束条件下寻找偏离目标值最小的解的数学方法。它在处理实际决策问题时,承认各项决策要求 (即使是冲突的)的存在有合理性;在做最终决策时,不强调其绝对意义上的最优性。由于目标规划在一定程度上弥补了线性规划的局限性,因此,目标规划被认为是一种较之线性规划更接近于实际决策工程的工具。
1. 前言 熟悉机器学习的童鞋都知道,优化方法是其中一个非常重要的话题,最常见的情形就是利用目标函数的导数通过多次迭代来求解无约束最优化问题。实现简单,coding 方便,是训练模型的必备利器之一。这篇文章主要总结一下使用导数的最优化方法的几个基本方法,梳理相关的数学知识,本人也是一边写一边学,如有问题,欢迎指正,共同学习,一起进步。 2. 几个数学概念 1) 梯度(一阶导数) 考虑一座在 (x1, x2) 点高度是 f(x1, x2) 的山。那么,某一点的梯度方向是在该点坡度最陡的方向,而梯度的大小告诉我
社区的小伙伴们大家好,我是你们的新朋友牛稳稳。今天继续给大家分享我花了将近2周时间整理的Python自动化办公库。
今天跟大家分享excel数据分析工具库系列三——回归分析! 主要内容有: 相关系数 协方差矩阵 回归 相关系数: 原数据区域是我用randbetween函数生成的随机数: 打开数据分析——相关系数,在
我们使用简单的测试用例来对各种高级编程语言进行比较。我们是从新手程序员的角度来实现测试用例,假设这个新手程序员不熟悉语言中可用的优化技术。我们的目的是突出每一种语言的优缺点,而不是宣称一种语言比其他语言更优越。计时结果以秒为单位,精确到四位数,任何小于 0.0001 的值将被视为 0 秒。
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