java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; /** * @program: simple_tools * @description: 数学-一次函数...new LinearFunction(); } } } } /** * 功能描述: * 〈创建一次函数
二元谓词— 谓词–>bool 二元----仿函数里面的参数个数 #include using namespace std; #include #include //二元谓词--- 谓词-->bool 二元----仿函数里面的参数个数 class compare { public: bool operator()(int v1,int v2)
文章目录 一、 二元关系 二、 二元关系记法 三、 A 到 B 的二元关系 四、 A 到 B 的二元关系个数 五、 A 到 B 的二元关系举例 一、 二元关系 ---- n 元关系 : 元素 都是 有序...---- 如果 F 是二元关系 ( F 是有序 2 元组集合 ) 则有 : \in F \Leftrightarrow x 与 y 有 F 关系 \Leftrightarrow...---- A 到 B 的二元关系概念 : A \times B 的 任意子集 是 A 到 B 的二元关系 \Leftrightarrow R \subseteq A \times B...A 到 B 的二元关系个数 ---- A 到 B 的二元关系个数 : |A| = m , |B| = n A 集合元素个数 m 个 , B 集合元素个数 n 个 ; 有序对个数...: |A \times B| = mn 二元关系 个数 : |P(A \times B) = 2^{mn}| , 即 上述 mn 个有序对总集合的 幂集 个数 ; A 到 B 的二元关系个数
文章目录 一、 A 上二元关系 二、 A 上二元关系个数 三、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) 四、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) 一、 A 上二元关系 ---- A...上二元关系 : 是 A \times A 卡氏积的任意子集 R 是 A 上的二元关系 \Leftrightarrow R \subseteq A \times A \Leftrightarrow...1 个元素 , A 上的二元关系有 2^{1^2} = 2 个 ; 如果 A 集合中有 2 个元素 , A 上的二元关系有 2^{2^2} = 16 个 ; 如果 A...集合中有 3 个元素 , A 上的二元关系有 2^{3^2} = 512 个 ; 三、 A 上二元关系 示例 ( 集合中有两个元素 ) ---- B = \{ b \} 集合 B 的元素个数是...2^{1^2} = 2 个 ; 0 个 有序对 的二元关系 : R_1 = \varnothing 1 个 有序对 的二元关系 : R_2 = \{ b , b \} 四、 A 上二元关系 示例
17:14 [logc@a005.client.hadoop.qingdao.youku]$ a=1
本文分析：HanLP版本1.5.3中二元核心词典的存储与查找。...封面.jpg 源码实现 二元核心词典的加载 二元核心词典在文件：CoreNatureDictionary.ngram.txt，约有46.3 MB。...注意：biMap和map是不同的，map保存整个二元核心词典，而biMap保存某个词对应的所有后缀(这个词 @ 后的所有条目) map中保存二元核心词典示意图如下： 图1.png 二元核心词典主要由CoreBiGramTableDictionary.java...二元核心词典的总个数还是很多的，比如在HanLP1.5.3大约有290万个二元核心词条，如果每查询一次 idA@idB 的词共现频率就要从290万个词条里面查询，显然效率很低。...比如添加一个新的二元词共现词条 到 二元核心词典中去，这时就需要注意：添加的新词条需要存在于一元核心词典中，否则添加无效。
二元变量 II . 二元变量 可能性表 III . 对称 二元变量 ( 恒定相似度 ) IV . 简单匹配系数 ( 恒定相似度计算 ) V . 不对称 二元变量 ( 非恒定相似度 ) VI ....二元变量 相似度 计算实例 I . 二元变量 ---- 1 ....二元变量 的 相似度 计算方法 : 使用 区间标度变量 求样本间距离的方式 处理二元变量 , 误差很大 , 因此这里引入 二元变量可能性表 , 来计算样本的二元变量属性的相似度 ; II ....二元变量 可能性表 ---- 二元变量 可能性表 : 计算 两个样本 二元变量属性相似度 ; ① 前提 : 二元变量 属性的权重 相同 ; ( 该二元变量权重又称为 恒定相似度 ) ② 表中值的含义 :...不对称二元变量 概念 : 样本的属性值取值类型 是 二元变量 , 其取值为 0 或 1 , 这两个取值的权重不同 , 那么称该二元变量是 不对称二元变量 ; 2 .
[min, zhi, exitflag] = fminbnd(dh, 1, 10) 以上是一元函数，接着看二元函数 首先单独建一个函数脚本写一个函数，我命名为“peach”，脚本名称最好与函数名相同 function
二元表达式： wide=1 new_w = 299 if not wide else 28 print(new_w) new_w = 299 if wide>0 else 28 print(new_w
一元函数高斯积分的积分区域为[-1,1]，二元函数的高斯积分区域为 ，也就是一个边长为2的正方形区域，称为标准区域。 ?...考虑二重积分 利用累次积分和一元函数的高斯积分公式可以得到： 或者 这就是二元函数的高斯积分公式。其中W表示积分点权重，n表示积分点数目。n随着被积函数阶次增加而增加。
当我们对两个不同长度的numpy数组作二元计算（如相加，相乘）的时候，broadcasting就在背后默默地工作。本文我们就来介绍下numpy的broadcasting。...用图的形式表示这个过程，如下 broadcasting的规则 对两个numpy数组之间的作二元计算，broadcasting须遵循一下规则： 1、如果两个数组维数不相等，维数较低的数组的shape会从左开始填充...我们来举例说明一下上面的规则 例1 a = np.arange(3) b = np.ones((2, 3)) 这两个数组的shape分别是 a.shape = (3,) b.shape = (2, 3) 对这两个数组作二元计算...: operands could not be broadcast together with shapes (3,2) (3,) 总结 broadcasting在numpy数组的计算中无处不在，任何二元运算的
1 问题 在对复杂的二元函数进行绘图的时候，往往无法手动绘制出图像。那么该如何通过Python绘制出二元函数图像呢？...使用上述的两个库，即可通过Python绘制出简单的二元函数图像。...Y,Z,rstride=1,cstride=1,cmap='rainbow') # 绘制3D图，后面的参数为调节图像的格式 plt.show() # 展示图片 3 结语 对于如何使用Python绘制出二元函数图像的问题...，经过测试，发现使用Matplotlib库和NumPy库是有效的，可以绘制出所需的二元函数图像。
1 问题 二元函数比之一元函数会多一个z轴，所以二元函数的图像也是立体的，那么怎么用Python来绘画二元函数的图像呢？...* y)ax.plot_surface(x, y, z, rstride=1, cstride=1, cmap='rainbow')pyplot.show() 3 结语 针对如何利用python绘画二元函数的问题...本文方法并不是唯一方法，未来可以尝试用其他的方法绘画二元函数图像。
中文分词和二元分词综合对比 为了测试中文分词和二元分词的差异，现将初步的测试数据做了对比。关于二元分词可以参考车东先生的相关文章。...采用中文分词每1M产生1.55M的索引文件，膨胀率1.55；每1M用时大约10秒；采用二元分词每1M产生2.21M的索引文件，膨胀率2.21；每1M用时大约7秒； 从搜索结果来看，两者可以大致相同数量的搜索结果...对文本进行中文分词的目的是要提高文档检索的相关性，由于相关性的算法（如下图）涉及到很多因素，所以对二元切分和中文分词切分显示结果到底谁更相关（人理解的意义相关？），还无法得出结论。...图中的数据是出现频率第100至120个Term情况，二元分词产生了大量的没有意义的Term。...31.50 2.218 384488.00 27076.62 87 6.126 中文 4.73 7.54 1.594 84895.00 17948.20 50 10.570 二元 4.73 11.00
数据分析真不是一门省油的灯，搞的人晕头转向，而且涉及到很多复杂的计算，还是书读少了，小学毕业的我，真是死了不少脑细胞， 学习二元Logistic回归有一段时间了，今天跟大家分享一下学习心得，希望多指教...二元Logistic，从字面上其实就可以理解大概是什么意思，Logistic中文意思为“逻辑”但是这里，并不是逻辑的意思，而是通过logit变换来命名的，二元一般指“两种可能性”就好比逻辑中的“是”或者...）进行检验，则 v=1. wald 检验，用u检验或者X平方检验，推断各参数βj是否为0，其中u= bj / Sbj, X的平方=（bj / Sbj), Sbj 为回归系数的标准误 这里的“二元...”主要针对“因变量”所以跟“曲线估计”里面的Logistic曲线模型不一样，二元logistic回归是指因变量为二分类变量是的回归分析，对于这种回归模型，目标概率的取值会在（0-1），但是回归方程的因变量取值却落在实数集当中...回归模型的线性模型： 还是以教程“blankloan.sav”数据为例，研究银行客户贷款是否违约（拖欠）的问题，数据如下所示： 上面的数据是大约700个申请贷款的客户，我们需要进行随机抽样，来进行二元
文章目录 一、二元谓词 1、二元谓词简介 2、 std::sort 算法简介 3、 代码示例 - 为 std::sort 算法设置 二元谓词 排序规则 一、二元谓词 1、二元谓词简介 " 谓词 ( Predicate...函数指针 重载了 函数调用操作符 的 函数对象 / 仿函数 , 有 operator() 函数 ; " 谓词 ( Predicate ) " 通常被设计成可以接受一定数量的参数 一元谓词 : 接受一个参数 二元谓词...: 接受两个参数 谓词的 函数体 中 根据 传入的 参数 进行计算 , 并返回 true 或 false 布尔值 ; " 二元谓词 " 就是 接受 两个 参数 的 谓词 , " 谓词 " 是 返回 布尔...bool 类型值 的 函数对象 , " 函数对象 " 是 重载 函数调用操作符 () 函数 的类 ; 下面的结构体类 函数对象 , 就是一个 " 二元谓词 " , 其作用是将传入的两个 int 参数...排序规则 在下面的代码中 , 定义了 二元谓词 Compare ; //函数对象 类重载了() template class Compare { public: bool
二元决策树就是基于属性做一系列的二元（是/否）决策。每次决策对应于从两种可能性中选择一个。每次决策后，要么引出另外一个决策，要么生成最终的结果。一个实际训练决策树的例子有助于加强对这个概念的理解。...代码清单6-1为使用Scikitlearn的DecisionTreeRegressor工具包针对红酒口感数据构建二元决策树的代码。图6-1为代码清单6-1生成的决策树。...1.4 二元决策树的过拟合 上节介绍了如何训练任意深度的二元决策树。那么有没有可能过拟合一个二元决策树？本节介绍如何度量和控制二元决策树的过拟合。二元决策树的过拟合原因与第4章和第5章的有所不同。...二元决策树的参数（树的深度、最小叶节点规模等等）可以用来控制模型的复杂度，类似过程已经在第4章和第5章看到。 二元决策树过拟合的度量 图6-8展示了决策树的深度增加到6会发生什么。...本节了提供二元决策树的背景知识，二元决策树本身就是一个很好的预测工具，值得深入研究。但是这里提出的目的是将其作为集成方法的背景。集成方法包含了大量的二元决策树。
5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 平面网格绘制好后，只要计算网格值并绘出即可，下面给出完整实例： %绘制二元函数...*exp(-X.^2-Y.^2);%计算网格点的值 mesh(X,Y,z);%绘制二元函数 colormap([0 0 0]);%指定颜色 其他的二元绘图函数： meshc 除了生成网格图外，还在...xy平面生成曲面的等高线； meshz 除了生成网格图外，还在曲线下面加上个矩形垂帘； meshc(X,Y,z); meshz(X,Y,z); 绘制等高线 %绘制二元函数 z=x*exp(-x
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推荐阅读时间：10min~12min 文章内容：解读二元分类模型各种评估指标 在分类模型中，有很多关于模型性能的评估指标（evaluation metric），比如 accuracy、precision...对于常见的二元分类，它的混淆矩阵是 2x2 的。 假设要对 15 个人预测是否患病，使用 1 表示患病，使用 0 表示正常。...上图展示了一个二元分类的混淆矩阵，从该混淆矩阵可以得到以下信息： 样本数据总共有 5 + 2 + 4 + 4 = 15 个 真实值为 1 并且预测值也为 1 的样本有 5 个，真实值为 1 预测值为 0...二元分类问题可以获得 True Positive（TP，真阳性）、False Positive（FP，假阳性）、 False Negative（FN，假阴性） 和 True Negative（TN，真阴性...这四个值分别对应二元分类问题的混淆矩阵的四个位置。 小技巧：上面的这四个概念经常会被搞混淆（难道混淆矩阵的名称就是这么来的？），这里有个小方法帮你记住它。在医学上，一般认为阳性是患病，阴性是正常。
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