01 — 如何理解formula中y~.和y~x:z的含义？ y~. 和 y~x:z 是一个简单的formula。~和 : 是formula中的运算符，但它们与通常理解的数学运算符存在一定的差距。...常见于线性/一般线性模型（如lm(),glm()），树方法（如rpart()）和图形表示（如coplot()）以及其它一些场合（如table()）。...- ：-表示从模型中移除某一项，y~x-1表示从模型中移除常数项，估计的是一个不带截距项的过原点的回归方程。此外，y~x+0或y~0+x也可以表示不带截距项的回归方程。...(←是大写的i不是小写的L） y~x+I(z^2）的含义： y~x+z^2的含义： （因为z没法和自己交互） 那么，y~x+w+z和y~x+I(w+z)有什么区别呢？...y~x+w+z的含义： y~x+I(w+z)的含义： 可以发现，第二个公式将w+z作为一个整体估计这一变量的参数。
###Z=X+Y型概率密度的求解### @(概率论) Z = g ( X , Y ) Z = g(X,Y) Z=g(X,Y) 总结过一次，一般方法是可以由分布函数再求导得到概率密度，计算一定更要小心才能得到正确的解...设随机变量(X,Y)的概率密度是： f ( x , y ) = { 3 x , 0 y y) = \begin{cases} 3x,...&0yy)={ 3x,0,0y<x,其他 求随机变量Z = X-Y的概率密度 f Z ( z ) f_Z(z...我们以积分变元为横轴，当然也可以是纵轴，只是要熟悉背后的道理。 阴影部分区域是二者互相限制后形成的可积分的区域。...现在不是求二重积分而是一重积分，但是可以用二重积分的思想：认为是对z积分以后现在再对x积分，因此，x的取值是在垂直于z的取值范围内画一条红线，穿过阴影区域的上下限值，因此是(z,1)，这才是真正的完整的解法
然而我遇到了需要提取验证集y_pred的需求，在网上没有找到现有的功能实现方法，于是自己对源码进行了微调，实现了可配置提取验证集模型预测结果的功能，记录如下。...原理简介 通过查看源代码，发现Keras调用了model.evaluate_generator验证数据，该函数最终调用的是TensorFlow（我用的后端是tf）的TF_SessionRunCallable...gt_per_batch = [] # 新建 y_true 的 list pr_per_batch = [] # 新建 y_pred 的 list 在核心循环while...outs = to_list(outs) outs_per_batch.append(outs) ## 加入预测功能，保存preds和y_true..._write_logs Keras的Tensorboard会记录logs中的内容，但是他只认识 int, float 等数值格式，我们保存在log中的复杂字典他没办法写入tesnorboard，需要对
2024-02-28：用go语言，有一个由x轴和y轴组成的坐标系， "y下"和"y上"表示一条无限延伸的道路，"y下"表示这个道路的下限，"y上"表示这个道路的上限， 给定一批长方形，每一个长方形有(x1...像素点是水平或竖直方向连接的。 给你两个整数 x 和 y 表示某一个黑色像素的位置。 请你找出包含全部黑色像素的最小矩形（与坐标轴对齐），并返回该矩形的面积。...采用二分查找方法，在给定的行row中从左边界到右边界之间查找，直到找到第一个出现黑色像素的位置。...采用二分查找方法，在给定的行row中从左边界到右边界之间查找，直到找到最后一个出现黑色像素的位置。...8.在main函数中，定义一个示例图片image和给定的点(x, y)，调用minArea函数并将结果打印出来。
Introduction： 线性回归可能是统计学，机器学习和科学中最重要的算法之一。 它是最常用的算法之一，了解如何实现它和其各种avors是非常重要的。...这里我们将说明L1和L2损失函数如何影响线性回归中的收敛。...Getting ready： 如果最小二乘线性回归最小化到线的垂直距离，Deming回归最小化到线路的总距离。 这种回归最小化了y值和x值的误差。...Getting ready： 逻辑回归是将线性回归转换为二进制分类的一种方法。 这是通过将Sigmoid函数中的线性输出变换为0和1之间的输出来实现的。...由于我们预测零或1之间的数字，所以如果预测高于指定的截止值，则预测将被分类为类别1“，否则为0。 为了这个例子的目的，我们将把切断指定为0.5，这将使得分类简单地舍入输出。
[梯度下降算法] 几点说明 给定数据集即样本点 求出拟合的直线，给定模型f(x)=kx+b,k,b为要求的参数 定义损失函数(Loss function)，回归问题里常用的是平方损失函数 初始化模型f...: '''Error function''' diff = np.dot(X, theta) - y return (1./(2*m)) * np.dot(np.transpose...) - y return (1.0/m)* np.dot(np.transpose(X), diff) def gradient_descent(X, y, alpha): '''Perform...(1,20,100) fx=optimal[1,0]*x+optimal[0,0] plt.plot(x,fx) plt.scatter(np.transpose(X1),np.transpose(y...)) plt.xlabel('x') plt.ylabel('y') plt.title('Graph') plt.show() 拟合效果： [myplot.png]
由于观测数据中包括系统中的噪声和干扰的影响，所以最优估计也可看作是滤波)过程。 ...假设小明和甲都静止不动，小明有个激光测距仪告诉小明与甲的距离分别为9.9m。 由于肉眼测量与激光测距仪的数据都不能确定为真值，那我们有没有办法结合他们的数据找个更准确的值呢？...) K_1 = P @ np.transpose(H) @ np.linalg.inv(np.dot(np.dot(H, P), np.transpose(H)) + R_n) X =...时间间隔1s sigma_a = 0.2 # 加速度误差0.2m/s2 sigma_x, sigma_y = 3, 3 # x、y测量距离误差3m F = np.array...[i]]) # 更新后的X，P 状态矩阵、状态协方差矩阵 result = updata_kalman([X_Z[i], Y_Z[i]], result)
def computerCost(X,y,theta): m = len(y) J = 0 J = (np.transpose(X*theta-y))*(X*theta-y)...(theta1),theta1) J = (-np.dot(np.transpose(y),np.log(h))-np.dot(np.transpose(1-y),np.log(1-h))+temp...和求和符号不同 协方差矩阵对称正定（不理解正定的看看线代） 大小为nxn,n为feature的维度 实现代码： Sigma = np.dot(np.transpose(X_norm),X_norm)/m...7、使用建议 不要使用PCA去解决过拟合问题Overfitting，还是使用正则化的方法（如果保留了很高的差异性还是可以的） 只有在原数据上有好的结果，但是运行很慢，才考虑使用PCA 8、运行结果 2维数据降为...，会自动捕捉到feature之间的关系 参数估计实现代码 # 参数估计函数（就是求均值和方差） def estimateGaussian(X): m,n = X.shape mu = np.zeros
(theta1),theta1) J = (-np.dot(np.transpose(y),np.log(h))-np.dot(np.transpose(1-y),np.log(1-h))+temp...注意这里的Σ和求和符号不同 协方差矩阵对称正定（不理解正定的看看线代） 大小为nxn,n为feature的维度 实现代码： Sigma = np.dot(np.transpose(X_norm),X_norm...计算p(x),若是P(x)的概率的临界值threshold 这里只是单元高斯分布，假设了feature之间是独立的，下面会讲到多元高斯分布，会自动捕捉到feature之间的关系...，即：正确预测正样本/真实值为正样本 总是让y=1(较少的类)，计算Precision和Recall ?...可以看出对应的p(x1)和p(x2)的值变化并不大，就不会认为异常 因为我们认为feature之间是相互独立的，所以如上图是以正圆的方式扩展 多元高斯分布 ?
粗略看看，这两家加速器看起来差不多：这两家都是投资基金，都运作加速器项目，创业企业可以申请为期3个月的项目，获得大约10万美元投资占公司股权5-7%之间，能够接触到创始人和毕业校友的人脉网络。...这些差异反应了这两者之间的理念不同，这有助于解释他们培训的企业所具有的特点—很幸运我所看到的东西为我们厘清这两者的区别提供一定的帮助。...还有更重要的，最后一晚的聚会以及定期和其他团队聚餐给我们很多收获。 和同一批入驻企业近距离办公—和你同一批进入加速器的企业将会是你创业旅途中重要的盟友。和一些非常聪明的创业者一起工作是非常棒的感觉。...你可以和他们畅谈成功和失败的经历，和他们交流公司可能会遇到的波折和瓶颈。我们可以在厨房和回家途中随意交流，谈论我们和哪个投资人见面，我们如何完成了一些交易，或者我们又认识了哪个大佬之类的话题。...Y Combinator (S14 — June 2014) 如果你曾经在旧金山近距离接触过创业企业，或者听过科技电台的新闻，那你肯定听过YCombinator。
P4007 小 Y 和恐怖的奴隶主 题目链接：Luogu P4007 UOJ #340 LOJ #2325 “A fight? Count me in!” 要打架了，算我一个。...小 Y 是一个喜欢玩游戏的 OIer。一天，她正在玩一款游戏，要打一个 Boss。...现在小 Y 可以进行 n 次攻击，每次攻击时，会从 Boss 以及 Boss 的所有随从中的等概率随机选择一个，并扣减 1 点生命值，她想知道进行 n 次攻击后扣减 Boss 的生命值点数的期望。...((x)y)?...(x):(y)) #define max(x,y) ((x)>(y)?
(theta1),theta1) J = (-np.dot(np.transpose(y),np.log(h))-np.dot(np.transpose(1-y),np.log(1-h))+temp*inital_lambda...np.dot(np.transpose(class_y.reshape(-1,1)),np.log(h.reshape(-1,1)))+np.dot(np.transpose(1-class_y.reshape...和求和符号不同 协方差矩阵对称正定（不理解正定的看看线代） 大小为nxn,n为feature的维度 实现代码： Sigma = np.dot(np.transpose(X_norm),X_norm)/m...7、使用建议 不要使用PCA去解决过拟合问题Overfitting，还是使用正则化的方法（如果保留了很高的差异性还是可以的） 只有在原数据上有好的结果，但是运行很慢，才考虑使用PCA 8、运行结果 2维数据降为...feature:xi 参数估计： 计算p(x),若是P(x) 这里只是单元高斯分布，假设了feature之间是独立的，下面会讲到多元高斯分布，会自动捕捉到feature之间的关系 参数估计实现代码 #
MySQL和Postgres的最新版本略微消除了两个数据库之间的性能差异。 在MySQL中使用旧的MyISAM 引擎可以非常快速地读取数据。不幸的是，在最新版本的MySQL中尚不可用。...好消息是，MySQL不断得到改进，以减少大量数据写入之间的差异。 甲数据库基准是用于表征和比较的性能（时间，存储器，或质量）可再现的试验框架数据库在这些系统上的系统或算法。...这种实用的框架定义了被测系统，工作量，指标和实验。 在接下来的4部分中，我们将概述MySQL和PostgreSQL之间的一些关键区别。...JSON查询在Postgres中更快 在本节中，我们将看到PostgreSQL和MySQL之间的基准测试差异。...- InnoDB的多版本- MySQL的MVCC 结论 在本文中，我们处理了PostgreSQL和MySQL之间的一些性能差异。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 线性回归算法能表示为矩阵计算，Ax=b。这里要解决的是用矩阵x来求解系数。 1.导入必要的编程库，初始化计算图，并生成数据。...创建A矩阵，其为矩阵x_vals_column和ones_column的合并。然后以矩阵y_vals创建b矩阵。...>>> x_vals_column=np.transpose(np.matrix(x_vals)) >>> ones_column=np.transpose(np.matrix(np.repeat(1,100...))) >>> A=np.column_stack((x_vals_column,ones_column)) >>> b=np.transpose(np.matrix(y_vals)) 3.将A和b矩阵转换成张量...A_tensor)) >>> solution=tf.matmul(product,b_tensor) >>> solution_eval=sess.run(solution) 5.从解中抽取系数、斜率和y
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...{ color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的...} }, 写一个实例的代码如下： 的Dom --> ...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色
继续对Echarts的属性进行探索，关于如何修改Echarts的x和y轴坐标颜色的问题，继续看，主要修改代码的地方： /*改变xy轴颜色*/ axisLine:...{ color: '#e33b38', width: 1, //这里是为了突出显示加上的...} }, 写一个实例的代码如下： <!...yAxis: { splitLine: { show: false }, /*改变y轴颜色...原文作者：祈澈姑娘 技术博客：https://www.jianshu.com/u/05f416aefbe1 90后前端妹子，爱编程，爱运营，文艺与代码齐飞，魅力与智慧共存的程序媛一枚
最近也没学python,倒是忙着写起了C语言作业，我也分享一下我的作业吧，希望对大家有用。 我就不想分析了，直接上代码好吗？有问题留言好吧。...QQ:2835809579 原题： 定义一个计算两个整数的和的函数int sum(int a,int b)，在主函数中输入两个整数x和y,调用sum(x,y)输出x+y的和。...输入输出示例 输入：5 3 输出：sum = 8 代码： #include int sum(int a,int b) { return a+b; } int main() { int x,y;...printf("Input m.n:"); scanf("%d%d",&x,&y); printf("sum=%d",sum(x,y)); return 0; } 结果：
趋于1，y=1,与预测值一致，此时付出的代价cost趋于0，若 ? 趋于0，y=1,此时的代价cost值非常大，我们最终的目的是最小化代价值 同理 ? 的图像如下（y=0）： ?...(theta1),theta1) J = (-np.dot(np.transpose(y),np.log(h))-np.dot(np.transpose(1-y),np.log(1-h))+temp...))# 计算h(z) theta1 = initial_theta.copy() theta1[0] = 0 grad = np.dot(np.transpose(X),h-y)...data1决策边界和准确度 ?...# 划分为训练集和测试集 x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(X,y,test_size=0.2) 归一化 # 归一化
numpy函数介绍 1. np.transpose(input, axes=None) 在机器学习中经常会碰到各种图像数据集，有的是按照num*height*width*channel来存储的，而有的则是...也想过自己手敲代码实现，但是一方面速度肯定没别人的方法好，另一方面还不一定是对的233。其实numpy已经帮我们都弄好了，我们只要使用np.transpose方法即可。...a = np.transpose(a, [0,3,1,2]) 2. np.concatenate((a1, a2, …), axis=0) 参数1：表示需要叠加的一组矩阵，可以是元组形式 (a1, a2...3. np.newaxis 这个可以用于扩展一个新的维度，例如假设我们的标签y.shape=(10,)，我们想把它变成**(10,1)**该怎么做？...很简单： y = y[:, np.newaxis] # 其实也可以这样 y = np.reshape(y, [len(y),1]) 效果图如下： 实践出真知 现假设我们有一组二维图像数据集，其大小为
在做PM2.5的机器学习的时候，不同的aod数据的利用率问题就显得十分重要，能多要一个数据都显得弥足珍贵，而几个类型的数据中，modis3km的数据较为杂乱，因为他是5分钟的采样时间，也就是一天会产生大于...参照网上的一些方法，利用行列号把数据写入新的栅格，但是出现的偏差很大，因为缺少了投影计算的步骤，所以目前的代码应该还不能用。后期新增这部分应该也算是创新吧。...)/resmax) for x in range(xk): for y in range(yk): raster[y+min(y1,y2),x+min(x1,x2)]=a[y,x] in_ds1=gdal.Open...in range(yk1): raster[yx+min(y3,y4),xx+min(x3,x4)]=a1[yx,xx] raster1=np.transpose(np.transpose(raster...上图的应该镶嵌的形状，下图是代码出来的形状。。。前后有差异，等我更新吧。。。
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