R多部分公式在数学术语中的含义是什么？

R多部分公式在数学术语中的含义是指将一个复杂的函数或方程拆分成多个部分进行计算和求解的方法。这种方法可以简化复杂问题的处理过程，提高计算效率和准确性。

R多部分公式常用于数值计算、统计分析、数据建模等领域。通过将复杂的问题分解为多个简单的部分，可以更好地理解和解决问题。同时，R多部分公式也可以提高代码的可读性和可维护性，使得程序的开发和调试更加方便。

在实际应用中，R多部分公式可以用于拟合曲线、解决优化问题、进行数据预处理等。通过将问题分解为多个部分，可以针对不同的子问题采用不同的算法和技术，从而得到更好的结果。

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统计学(一) Z 分数与Z检验先修

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数学菜鸟的AI学习攻略 | 数学符号轻松入门

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扒一扒那些叫欧拉的定理们（十二）——经济学里的欧拉定理

在本系列文章的收尾部分，我们就来介绍一下，在现代经济学中一个非常重要的理论——边际生产力分配理论，也叫经济学欧拉定理。...经济学欧拉定理内容这个欧拉定理，相比上面响当当的名号，要逊色不少，主要是其在数学世界的价值不高，但是作为数学模型引入经济学领域的一个重要结论，其在经济学中也是有足够地位的。...此时，厂商和消费者都被动地接受市场形成的价格，又常常称之为外生变量（exogeneous variable，很长时间我都不理解这个词在数学上的意义是什么，其实约莫等于模型的系统参数，常量，环境不变量）。...定理中还提到了一个概念，规模收益不变，这是什么意思呢？...接着我们重点看一下规模报酬不变在数学背景下的含义，这对应的是函数r齐次的意思，即： f(tx1, tx2, ......, xn) = t ^ r * f(x1, x2, ......, xn) 而对于生产函数规模收益不变就是指的自变量

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一元线性回归的细节

最小二乘法求出直线的斜率a和斜率b 有了这个公式，对于广告费和销售额的那个例子，我们就可以算出那条拟合直线具体是什么，分别求出公式中的各种平均数，然后带入即可，最后算出a=1.98，b=2.25 最终的回归拟合直线为...在统计学中有一个术语叫做R^2（coefficient ofdetermination，中文叫判定系数、拟合优度，决定系数，简书不能上标，这里是R^2是“R的平方”），用来判断回归方程的拟合程度。...，反映了y的总偏差中由于x与y之间的线性关系引起的y的变化部分，是可以由回归直线来解释的。...如果在R=0，则说明X和Y没有线性关系，注意，是没有线性关系，说不定有其他关系。就如同这两个概念的符号表示一样，在数学上可以证明，相关系数R的平方就是判定系数。...其实如果懂一点真正的统计学，生活中会多一些看问题的角度，还是挺有意思的。

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《数据科学家访谈录》总结·4

“数据科学”这个术语有点荒唐 “数据科学”的组成就是两个含糊不清的词汇，并没有真正代表我大部分时间在做的事情。...统计学的学习大学最后一年学习过统计学入门课程。在奥斯汀为IBM工作时，学习了基本的统计学知识，并有机会加以利用。...数据科学是一门从一组数据中提取价值的艺术和科学，无论数据大小都是。叫作“艺术”，因为没有一种万能的方法或者公式可以帮助你回答所有你想问的数据问题。...数据科学家的目标是从最有效的资源利用和时间限制中创造出可操作、可使用的智能价值。...如何接触数据科学的？读博期间的项目是分析中微子信号模式，使用了大量的神经网络技术。Kaggle刚开始出现的时候，就参与其中。自学了R语言，参加各种Meetup。

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口碑销量双爆的数据分析丛书再添新成员！

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花了一周，我总结了120个数据指标与术语。

数据分析总是离不开各种指标和术语，最近我花了一周整理了共120个数据分析指标与术语：用户数据指标、行为数据指标、业务数据指标、数据分析术语、统计学常用语、数据报告常用术语。...相对数的计算公式：相对数=比较值（比数）/基础值（基数）百分比和百分点百分比：是相对数中的一种，它表示一个数是另一个数的百分之几，也称为百分率或百分数。...频率：某一事件发生的次数与总的事件数之比。频率通常用比例或百分数表示。比例与比率比例：是指在总体中各数据占总体的比重，通常反映总体的构成和比例，即部分与整体之间的关系。...比率：是样本(或总体)中各不同类别数据之间的比值，由于比率不是部分与整体之间的对比关系，因而比值可能大于1。变量变量来源于数学，是计算机语言中能储存计算结果或能表示值抽象概念。...r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的绝对值越大表明相关性越强。数据报告常用术语倍数和番数倍数：用一个数据除以另一个数据获得，倍数一般用来表示上升、增长幅度，一般不表示减少幅度。

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掌握机器学习数学基础之线代（二）

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时间序列分析中 5 个必须了解的术语和概念

如果能够成为该领域的专家，那么获得数据科学家工作的机会可能会大大增加。在本文中，我们将介绍时间序列分析中 5 个必须了解的术语和概念。...它比较两个随机变量与其平均值（或预期）值的偏差。随机变量X和Y的协方差公式：如果 X 和 Y 的值沿相同方向变化（即它们都增加或减少），则它们之间的协方差将为正。...在统计学中，特定时间序列或者连续信号Xt的自协方差是信号与其经过时间平移的信号之间的协方差。...我们可以很容易地使用R中的acf程序计算中的自协方差系数。让我们首先创建一个具有50个值的随机时间序列。...总结时间序列分析在数据科学中被广泛应用。我们通过涵盖5个基本术语和概念来介绍时间序列分析。

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向量搜索与ClickHouse-Part I

对于那些已经熟悉基本矢量搜索概念并想直接跳到如何在ClickHouse中完成矢量搜索的读者，您可以在这里找到第二部分。...这一在20世纪70年代进行的简单观察，构成了术语频率/逆文档频率（TF/IDF）公式的基础，该公式虽然简单，但通常是有效的。以上是一个简化。...它假设术语之间存在逻辑与，并且每个术语的分数被简单地求和。多术语搜索可以不那么严格，例如OR，使用更复杂的评分函数，例如BM25和组合术语分数的方法。...虽然ANN算法可能并不总是返回确切的K个最近邻，但对于许多应用程序来说，它们通常足够准确。ANN算法在数据集较大且需要快速执行搜索的应用中是有益的。...问答-问答系统历来具有挑战性，因为用户很少使用与问题相同的术语。然而，等效的含义可以用接近的向量编码，例如X和Y。

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「经验」时间序列预测神器-Prophet『理论篇』

01 预测在工作中的价值不知是否有同学会有这样的疑问：“预测在数据分析中的定位是什么样？它能给业务带来的价值又是什么？” 首先，预测在数据分析中的定位是什么样？...此种方式的统计学原理比较简单，所以在预测的场景中也是比较通用。...目前可以通过Python和R进行实现，该模型可以通过简单的参数配置，实现高精准的时间序列预测。...（附上公式及趋势图）非线性模型公式非线性模型趋势图 2、周期项在时间序列的预测中，周期项是避不开的一部分，周期包括但不限于：季度、月、周、日。这里可采用傅里叶级数的方式近似表示这一项。...（附上公式）周期项公式 3、节假日项除了常规的趋势和周期以外，在我们日常生活中，还会遇到节假日及特殊时点，这些节点会直接影响数据的变化程度，例如：双十一订单量会激增。

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AI 技术讲座精选：数学不好，也可以学习人工智能（六）——巧用数学符号

也许学数学符号的最大理由是：它能够让你以简洁的方式表达复杂的想法。如果没有数学符号，我们就需要用很多多余的页面来解释每个方程的含义。即使拥有所有资源，面对一连串的陌生字符仍然会让我们充满压力。...事实上，大部分人不擅长解释。然而又很多时候，人们要用更多的数学术语来定义当下的数学术语。这就产生了一种无限循环的误解，就像用“大象像大象”来定义大象这个词一样。很好！现在我明白了！不能这样！...无论是大的集合还是小的子集，都可以包含在更大的集合中，如： ? 这种情况下，我们会说 Z（整数）是 R（实数）的子集。我们可以这样写： A 是（包含在）B 中的一个子集： ?...我们来看一个操作中的视觉表征。 ? 现在我们将这些数字插入到公式中： ? 这是输出矩阵中下一个数字的另一个例子。 ? ? 做完所有的数学后，这就是最后的矩阵： ?...如果你跳过一个不明白的术语，最终还得回头看。所以停下来，花些时间查看一下你不明白的每一个符号。这是一个缓慢而且有时令人沮丧的做法。但是随着你积累了越来越多的知识，你会学的越来越快。

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被Nature科学家封杀的P值，到底有什么意义？

显然，这种为了发表文章而人为地达到p<0.05要求的做法，是严重违背实事求是的科学精神和学术道德的，当然也严重损害了假设检验的声誉。那么P值的真正含义是什么呢？...——维基百科所以P值的真正含义是什么呢？到了现在，尤其是当我进入数据科学领域之后，我才慢慢理解了p值的含义，以及它是如何在某些实验成为决策制定工具的一部分的。...因此，我决定讲清楚p值是什么，以及如何将它们用于假设检验，以期有助于你更加直观透彻地理解p值，显然我们不能跳过对其他相关概念和p值定义的基本理解，但我保证会以一种直观的方式进行解释，而不是直接向你扔去一堆技术术语...步骤5中用来计算测试数据的公式对于P值的思考不可否认的是，p值本来就让很多人困惑不已。...作为一名数据科学家，Admond Lee也是花了很长时间才真正理解了p值的含义以及如何将它应用到决策过程中去。但是不要过度依赖p值，因为它只能帮助到我们整个决策中的一小部分而已。

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【数据科学】数据科学中隐藏的数据智慧

“数据智慧”一词是我对应用统计学核心部分的重新定义。这些核心部分在伟大的统计学家（或者说是数据科学家）John W. Tukey 和 Geogre Box 的文章中有详细阐述。...，因为它比“应用统计学”这个术语能更好概括其核心成分。...2.数据收集什么样的数据与（1）中要回答的问题最相关？实验设计（统计学的一个分支）和主动学习（机器学习的一个分支）中的方法对解决这个问题有所帮助。...谁收集的？用什么设备收集的？中途操作人员和设备被更换过吗？总之，试着想象自己亲身在数据收集现场。 3.数据含义数据中的某个数值代表了什么含义？它测量了什么？它是否测量要测量的？...通常情况，为了找到大数据的模式，可视化在建立某些模型之后使用最有用，比如，计算残差并进行可视化展示。 8.随机性统计推断的概念，比如p值和置信区间，都依赖于随机性。那数据中的随机性是什么含义呢？

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《3D计算机视觉：原理、算法及应用》一本全搞定

调查结果表明，计算机视觉市场可能会从2019年的109亿美元增长到2024年的174亿美元。对于个人而言，全球劳动力市场的压力意味着职场中的机遇，计算机视觉的岗位需求将持续增加。...所有自我检测题都附有提示，读者可获得更多的信息以进一步理解题目的含义。...全书共有文字（包括图片、绘图、表格、公式等）50 万字，共有编了号的图228 个、表格22 个、公式565 个。为便于教学和理解，本书给出示例68 个、自我检测题157 道（全部附有提示和答案）。...另外，书末列出了直接相关的100 多篇参考文献和用于索引的500 多个术语（中英文对照）。本书的先修课程知识涉及三个方面。...一是数学，包括线性代数和矩阵理论，以及有关统计学、概率论和随机建模的基础知识；二是计算机科学，包括对计算机软件技术的掌握、对计算机结构体系的理解，以及对计算机编程方法的应用；三是电子学，包括电子设备的特性原理及电路设计等内容

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数据科学中的6个基本算法，掌握它们要学习哪些知识

如果想从事数据科学，但是又没有数学背景，那么有多少数学知识是做数据科学所必须的？统计学是学习数据科学绕不开的一门数学基础课程，但数据科学也经常会涉及数学中的其他领域。...各个部分具体的含义为： 1、P(A|B)是条件概率，它是事件B发生后事件A发生的概率。 2、P(B|A)也是一个条件概率，它是事件A发生后事件B发生的概率。事件发生的可能性发生了是真的。...需要的数学知识：如果你只想粗略地了解，基础统计学课程就可以了。残差平方和的公式可以在大多数高级统计课程中学到。...该算法通过在数据中查找组来工作，其中组由变量k表示。它根据提供的特征将每个数据点分配给k组中的一个。 K-平均聚类依赖于整个算法中的距离概念，将数据点“分配”到聚类。...在数学中，描述集合中任意两个元素之间距离的指标有两种：欧几里德距离和出租车距离（又叫曼哈顿距离）。 ? 其中，(x1, y1)、(x2, y2 )是笛卡尔平面上的坐标点。

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向量数据库：几何遇见机器学习

那么，是什么推动了这种进化？除了预料之中的数据和计算力的增长，还有一个隐藏的推手：向量数据库。...每个指针都与一个家庭成员相连，而方向编码了各种状态，如“在家”、“行程中”或“生命垂危”。乍一看，人们可能会认为巫师对几何学的理解很差；否则，为什么不同的位置在表盘上会紧挨在一起？...这就是向量表示如何捕获语义关系的方式。可以把向量想象成长度各异的“指针”；而表盘不是二维表面，而是一个被称为表示空间的多维空间。在数学中，邻近性或接近度的概念对理解几何学至关重要。...人工评估可以确保向量数据库对这些问题保持敏感，过滤掉或重新分类可能有问题的内容。行业术语：在法律、医疗保健或工程等专业领域，某些术语具有通用 AI 模型可能无法掌握的特定含义。...这些领域的人工专家可以确保准确地在向量数据库中表达这些术语。歧义消除：语言通常具有歧义性，词的含义可能因上下文而异。人工评估可以帮助区分这些不同的含义，确保向量数据库更有效地处理歧义。

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熟读高数才能理解机器学习？不，初中数学就够了

---- 当下理解我们人工智能的方式通常比较极端，要么通过媒体，越来越耸人听闻的观点让人难以想象。要么通过文献，充满晦涩语言和特定术语的论文让人难以理解。...那AI和相关报道中经常提到的机器学习和深度学习是什么关系，请看下面这张图： ?...有时是高难度的数学，有时需要扩展到计算机科学、统计学等其他领域的知识。但AI的核心是一种数学函数。也就是说，机器学习可以从y=mx+b这个方程式来理解。...就是这样，我们创造一个公式来描述所给的数据，这大体上也是机器学习在做的事情。这之间最有趣的部分就是，怎样教机器选择最适合这些数据的公式。一旦找到这其中的关联，你还可以将它用图表的形式表现出来。 ?...你不懂的数学，拿给机器去做吧 y=1x+1是个非常简单的例子，我们需要机器学习最主要的原因是，人类无法在数百万量级的数据点中找到合适的公式，这就是计算机要去做的事了。

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主动推理与信念-愿望-意图 (BDI)

Ramstead2,3,4,5, and Alex Kiefer5,6 结论在本文中,我们已经解决了主动推理模型可能与民间心理学紧张的问题,因为它们没有在数学描述层面明确包括欲望(或其他意动结构)的术语...然后,我们表明,在主动推理的决策过程的当前形式中,有一些术语可以在心理层面上用意动结构来识别,尽管在数学层面上被称为(贝叶斯)信念。...最后,我们考虑了我们所强调的主动推理的意动成分如何在自由能原理所描述的其他系统中具有部分相似性。...BDI 模型是一个人类能动性的模型,它解释了有意行动的含义。在 BDI 模型中,信念(事实的和工具的) 和欲望结合起来形成意图。...为了解决这个问题,我们首先提供了一个从预测编码到主动推理的历史进程的简要回顾,使我们能够区分运动控制的主动推理公式(在民间心理学中不需要有欲望)和决策过程的主动推理公式(在民间心理学中有欲望)。

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