从简单线性回归中打印和导出循环
的过程如下：
- 首先，简单线性回归是一种统计分析方法，用于建立两个变量之间的线性关系模型。它通过拟合一条直线来描述自变量（通常为一个）与因变量之间的关系。
- 在进行简单线性回归分析时，可以使用各种编程语言来实现，如Python、Java、C++等。下面以Python为例进行说明。
- 首先，需要导入相关的库和模块，如numpy、pandas和sklearn等。这些库提供了实现简单线性回归的函数和方法。
- 接下来，需要准备数据集。数据集应包含自变量和因变量的值。可以使用pandas库中的DataFrame来存储数据。
- 然后，使用sklearn库中的线性回归模型来拟合数据。可以创建一个线性回归对象，并使用fit()方法来拟合数据。
- 在拟合完成后，可以使用模型对象的coef_属性和intercept_属性来获取回归系数和截距。
- 如果想要打印回归方程，可以将回归系数和截距代入方程y = mx + b中，其中m为回归系数，b为截距。
- 如果想要导出循环，可以将回归方程转化为字符串，并将其保存到文件中。可以使用Python的文件操作函数来实现。
总结起来，从简单线性回归中打印和导出循环的过程包括导入相关库和模块、准备数据集、拟合数据、获取回归系数和截距、打印回归方程、将回归方程导出为文件。具体实现可以参考以下示例代码：
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.linear_model import LinearRegression
# 准备数据集
data = pd.DataFrame({'x': [1, 2, 3, 4, 5], 'y': [2, 4, 6, 8, 10]})
# 拟合数据
regression = LinearRegression()
regression.fit(data[['x']], data['y'])
# 获取回归系数和截距
coef = regression.coef_[0]
intercept = regression.intercept_
# 打印回归方程
equation = f"y = {coef}x + {intercept}"
print(equation)
# 导出回归方程
with open('regression_equation.txt', 'w') as file:
file.write(equation)以上代码演示了如何从简单线性回归中打印回归方程并将其导出为文件。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要根据具体需求进行适当的修改和扩展。
腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：
- 腾讯云机器学习平台（https://cloud.tencent.com/product/tensorflow）
- 腾讯云人工智能开发平台（https://cloud.tencent.com/product/ai）
- 腾讯云数据库（https://cloud.tencent.com/product/cdb）
- 腾讯云服务器（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云对象存储（https://cloud.tencent.com/product/cos）
- 腾讯云区块链服务（https://cloud.tencent.com/product/bcs）
- 腾讯云音视频处理（https://cloud.tencent.com/product/mps）
- 腾讯云物联网平台（https://cloud.tencent.com/product/iot）
- 腾讯云移动开发平台（https://cloud.tencent.com/product/mpe）
- 腾讯云云原生应用引擎（https://cloud.tencent.com/product/tke）
- 腾讯云网络安全（https://cloud.tencent.com/product/ddos）
- 腾讯云音视频通信（https://cloud.tencent.com/product/trtc）
- 腾讯云元宇宙（https://cloud.tencent.com/product/vr）
- 腾讯云云计算（https://cloud.tencent.com/product/cvm）
- 腾讯云云服务器备份（https://cloud.tencent.com/product/image）
相关·内容
我计算了两种证券收益的最小方差对冲比率(MVHR)：
用样本计算最优h* = Cov(S，F) / Var(F)
运行OLS回归并获得beta值
这两个值略有不同，例如，我得到h* = 0.9547和beta = 0.9537。但他们应该是一样的。为什么是这样？
下面是我的代码：
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
var = np.var(secRets, ddof = 1)
cov_denom = len(secRets) - 1
for i in range (0, len(secRets)):
cov
浏览 1提问于2014-07-16得票数 0
回答已采纳
2回答
我是R的新用户，如果我的问题很愚蠢，希望你能容忍我。我想使用R中的最大似然估计器来估计以下模型。
y= a+b*(lnx-α)
其中a、b和α是要估计的参数，X和Y是我的数据集。我试着使用我从网络上得到的以下代码：
library(foreign)
maindata <- read.csv("C:/Users/NUNU/Desktop/maindata/output2.csv")
h <- subset(maindata, cropid==10)
library(likelihood)
modelfun <- function (a, b, x) { b *(
浏览 1提问于2012-12-30得票数 4
情境:一家商店销售A& B服务，我们有每项服务的每日销售/收入/利润的历史数据。该商店感兴趣的是，他们是否应该为更多的服务A或服务B在未来的员工。他们有固定的员工基础(不能雇用或解雇)，但雇员可以在执行服务A和服务B之间进行交换。此外，从历史上看，每项服务的员工总数变化不大，例如一家商店全年可能有3名服务A和4名服务B，然后第二年有5名服务A和4名服务B。
目标:就如何为服务A和服务B分配员工提供建议，以使未来利润最大化。
想法:我们拥有的数据是时间序列格式的，所以ARIMA模型可以预测销售额，但是我如何计算服务A和服务B之间的分配呢？
浏览 0提问于2021-09-14得票数 1
我正在学习如何使用Azure ML Studio执行机器学习。目前，我只尝试过使用Python进行机器学习。 我使用Azure ML和Python运行了相同的机器学习项目，以查看每个产品的结果与均方根误差(RMSE)有多接近。到目前为止，Azure ML和Python的RMSE有很大不同。 我不明白为什么RMSE离得这么远。我能想到的唯一原因是因为Python在训练数据上‘拟合’模型的方式。Python使用以下代码来拟合训练数据 lr = LinearRegression(labelCol='xxxx')
lrModel = lr.fit(train_data) 然而，我不知
浏览 17提问于2019-12-28得票数 0
假设一个数据集有五个预测变量和一个目标变量，通过散点图，我观察到三个预测变量与目标变量具有线性关系，另外两个预测变量具有非线性关系。
如何建立广义线性回归模型，从而解释这两个变量的非线性以及其他三个变量之间的线性关系？
浏览 0提问于2020-04-23得票数 1
编辑:我目前正在写我的硕士论文，主题是某种杀虫剂对大黄蜂群体的影响。例如，我正在检查与对照相比，接触杀虫剂的蜂群中是否更普遍地出现了受损/发病的蜜蜂。
研究设计是分层的。根据景观特征配对了16个样地。在每一对中，随机分配一个区域进行杀虫剂处理，而另一个区域为对照区域。每块地有2个盒子，每个盒子里有2个大黄蜂蜂箱。每一次性交，我的蜂巢里最多有十个蜂巢里的幼虫。
我的数据是这样的：
structure(list(pair = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L
浏览 35提问于2015-08-05得票数 0
我试图根据训练数据集来预测测试数据集的值，它是预测值(没有错误)，但是预测结果偏离了原始值很多。即使预测值在-356左右，尽管原始值都没有超过200 (也没有负值)。这个警告让我很困扰，因为我认为由于这个警告，这些值偏离了很多。
Warning message:
In predict.lm(fit2, data_test) :
prediction from a rank-deficient fit may be misleading
有什么办法可以摆脱这个警告吗？代码很简单
fit2 <- lm(runs~., data=train_data)
prediction<-pre
浏览 0提问于2016-07-15得票数 1
Azure ML如何在训练线性回归模型期间处理分类列？线性回归模型采用连续值。然而，即使我没有更改这些分类列中的任何内容，Azure ML也没有错误地训练线性和逻辑回归。所以我想知道Azure ML是如何在幕后处理分类列的。谢谢!
浏览 1提问于2015-10-31得票数 1
1回答
卷积神经网络不收敛
、、、、
我一直在看一些关于深度学习/卷积神经网络的视频，比如和，我试着用C++实现我自己的网络。在我的第一次尝试中，我试图保持输入数据相当简单，所以我的想法是区分一个交叉和一个圆，我有一个小的数据集，每个大约25张(64*64张图片)，它们看起来如下：
网络本身有五个层：
Convolution (5 filters, size 3, stride 1, with a ReLU)
MaxPool (size 2)
Convolution (1 filter, size 3, stride 1, with a ReLU)
MaxPool (size 2)
Linear Regression
浏览 1提问于2016-02-04得票数 2
我用sci学习开始机器学习，并在机器学习中遇到了各种各样的模型。
在每个模型中，都有一个fit()函数。
虽然我读了很多博客文章，并且了解到fit()帮助我们找到模型的参数。
例如，在线性回归模型中，fit()函数有助于找到斜率和截距。
但是我仍然不能理解fit()函数背后的逻辑。
浏览 1提问于2018-02-28得票数 0
我一直在修改增强的树，并且我看到对于公共库，可以设置一个参数来确定L1正则化。我将原来的特征集加倍到130个左右，因此它包含了一些噪声，一些新的有用的特征，以及高度的多重共线性，而且在几个实验中，模型的性能明显地差了。
我想知道，如果L1收缩导致特性集中的稀疏性，为什么会出现这种情况。我希望模型能够抛弃噪音，保留新的有用特性，从而提高性能，但事实并非如此。为什么会这样呢？
浏览 0提问于2022-11-04得票数 1
2回答
我有一个名为CMemCfg的类，它是一个单例，CMemCfg类有很多存储配置数据的数据成员。如果我将CMemCfg放在server.exe中，那么其他dlls应该使用uesd回调函数来访问CMemCfg中的函数(从数据成员中获取数据)。所以我想把CMemCfg类(也是一个单例)放在一个动态链接库中，但这会引起另一个问题，CMemCfg的每个函数都应该有一个导出函数，这会导致代码的重复。我应该只导出CMemCfg(单例)类吗？有没有其他解决方案可以在同一进程中的dll之间共享内存？任何帮助都将不胜感激。
浏览 0提问于2011-02-22得票数 2
1回答
我正试图建立一个分类模型来预测纽约出租车出行的价格(2018年)。数据源页面
由于原始文件非常大(112 234 626行)，所以我构建了较小的示例文件(1000行)来进行第一次探索性分析。通过使用这个示例文件，我构建了热图图来显示数据集特征之间的相关性。发现模型的因变量(fare_amount)仅与trip_distance变量相关。其他独立变量之间没有明显的相关性。
这是否意味着我使用的数据集不适合于分类任务？
还是我没有正确地解决这个任务？
有多少自变量应该与因变量相关，才能计算出“足够好”以供进一步分析？
对于特征选择和维数检测，我应该选择哪种方法？应该是热图，PCA还是别的什么？
我
浏览 0提问于2019-06-04得票数 0
3回答
线性回归模型
、、
我是机器学习的新手，我想学的第一个概念是线性回归。我读过，要应用线性回归，我需要使用线性模型。从这个假设出发，我知道这是一个简单的线性回归模型：
y = w0 + w1x
线性回归的定义是，因变量y应该是参数w的线性组合(但对于自变量x则不一定相同)。
所以我们可以说，这也是一个线性回归模型：
y = w0 + w1x1 + w2(x2)^2
在这种情况下，我应该说这是一个线性回归模型，因为对于定义来说，w0、w1和w2在表达式中仍然是线性的。即使存在自变量x2的二次项。
现在，我有个问题。如下所示的模型：
y = w1 x1 + w2 x2 + w3 x3 + w4 x1x2 + w5 (
浏览 0提问于2018-06-26得票数 2
1回答
上面的说法是真的吗？bias和\beta_0都是独立于输入的权重，因此允许模型添加一些常量值。
浏览 12提问于2019-08-02得票数 0
回答已采纳
1回答
我用R-Studio。我运行了这个线性回归模型：
gn<- lm(NA.~ I(PC^0.25) + I(((PI)^2)),data=DSET)
然后，我使用以下命令添加了模型的前11个元素：
newgn<-update(gn,subset=-c(1:11))
我想看看控制台的前11个元素，这些元素都是从模型中剔除的。
浏览 1提问于2014-01-22得票数 0
回答已采纳
我正在开发一个艺术网站，用户可以发布不同类型的艺术:图像、文学、字体等等。我的问题是关于Work表的数据库结构。
每一项工作都有基本相同的字段(id、所有者、名称、描述)，但也有一些独特的字段：
图像：image_path，album_id (relation)
文献：text，book_id (relation)
字体：file_path
什么是最好的桌子结构？请记住，我将让Comments和其他关系表指向Work
单表继承
Pros：易于管理和使用。不需要加入。
Cons：不分离唯一字段(FontWork将具有book_id、album_id等)
类表继承
Pros：每个表将只有它的唯一字
浏览 5提问于2012-06-06得票数 0
我有这样一个数组
array(3) {
[14]=> float(0.50547994217896)
[16]=> float(0.4579451429427)
[17]=> float(0.6121066479873)
}
和javascript
data : [
<?php echo ......... ;?>, // value from index [14]
<?php echo ......... ;?>, // valu
浏览 2提问于2015-05-24得票数 1
回答已采纳
1回答
当我在线性回归中规范因变量而不是自变量时，会发生什么？我将如何解释这个模型，而不是规范因变量和自变量。
谢谢!！
浏览 0提问于2018-10-26得票数 2
2回答
这是我的第一篇帖子，所以我很抱歉，如果我能做更好的事情，请告诉他;)
我目前正在练习算法和数据结构，我们需要计算时间和空间复杂性。由于某些原因，我发现这很难，如果我走错了方向或完全走错了路，我就无法得到任何确认/指导。所以我想在这里试一试。
我要解决的第一个方法是：
static void f1(int n) {
for (int i = 0; i < n; i++) {
for (int j = i; j < i * i; j++) {
for (int k = 2; k < j; k++) {
System.out.println(
浏览 0提问于2020-11-04得票数 0
回答已采纳
2回答
理解Weka的代码
、、、
我正在学习。
下面是代码的简单定义。
该规范旨在根据建筑表面、墙体和屋顶面积、高度、遮阳面积等建筑特点，研究建筑的热负荷和冷却负荷要求。compactness.The研究人员使用模拟器设计了12种不同的房屋结构，同时还设计了18种不同的建筑特性。我们的第一个目标是系统地分析每个建筑物特征对目标变量，即加热或冷却负荷的影响。我们将使用线性回归模型进行估计。线性回归模型构造了一个将输入变量线性组合来估计供热负荷的函数。
下表显示了我们分析的数据：
以下是代码：
public static void main(String[] args) throws Exception {
Bu
浏览 3提问于2016-12-28得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个回归模型，它是针对一系列特征和归一化目标进行训练的，所以当我使用该模型对新输入进行预测时，输出也是标准化的(不是规范化本身，但不是我期望看到的)。我该怎么处理呢？我尝试在sklearn中使用inverse_transform函数，这在大多数标度器中都是如此，但它并没有给出正确的结果。这可能是因为它还没有安装在这些数据上，因此不知道如何进行反求。我能做什么?
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
1回答
我有一个名为ndvi的数据文件，如下所示：
Year Running NDVI
0 1984 0 0.423529
1 1984 48 0.664205
2 1984 112 0.341656
3 1985 367 0.477519
4 1985 399 0.588417
5 1986 434 0.669474
6 1986 466 0.698148
7 1987 469 0.566785
8 1987 485 0.50123
浏览 1提问于2018-05-28得票数 1
回答已采纳
1回答
目前我正在学习数据科学，我还处于初级阶段。我多次看到我们在数据帧中添加了一个“常量”列，该列的所有行单元格都具有值1。
我需要知道我们为什么这么做。如果我们不使用它会发生什么。
谢谢。
浏览 0提问于2019-07-13得票数 0
回答已采纳
有什么方法可以直观地判断特定特征的套索惩罚是小的还是大的？考虑以下情况：
假设我们在100个功能[X_1, X_2, X_3, ..., X_{100}] 的数据集上使用Lasso回归。现在，如果我们取一个特征，并将其值放大10倍，例如X_1 = X_1 * 10，然后在新的数据集上拟合lasso回归，以下哪一个可能是正确的？
X1可能会被排除在拟合模型之外。
X1可能会包括在拟合模型中。
有人告诉我2是真的。不知怎么的，对X_1的操作会减少对X_1的套索惩罚，因此很有可能保留这一特性。
我不明白为什么。有谁能说出这句话的开头是否不正确，或者其中是否有一些事实？
浏览 0提问于2018-12-12得票数 0
回答已采纳
1回答
我现在有一组数据，结果是连续计数数据，但不遵循正态分布。IV分析依赖于线性回归，其中正态性是一个重要的假设。我能用IV分析结果不正常吗？
浏览 9提问于2022-06-23得票数 0
我正在学习机器学习，对“预测”和“标签”的定义感到非常困惑，我想知道它们之间的关系是什么？
我的理解是：“预测”是你要根据“标签”进行预测的东西。
例如，label = MCQ1 MCQ2，prediction = Final_term_mark
它可以根据学生的MCQ1和MCQ2成绩来预测他/她的期末成绩。
对吗？
浏览 4提问于2018-10-30得票数 0
1回答
有人能像我五岁一样解释一下为什么多重共线性不影响神经网络吗？
我做了一些研究，神经网络基本上是线性函数，在中间叠加着激活函数，如果原始输入变量高度相关，这不意味着多重共线性的发生吗？
浏览 0提问于2022-03-04得票数 3
回答已采纳
我刚找到一份初级php开发人员的工作，我正在努力解决一个问题。我需要在下拉列表中打印出结果，执行此操作的现有函数返回的结果如下：
return [1 => 'test'];
现在它在下拉列表中返回值'test‘。我需要做的是在foreach中创建该格式，以打印出下拉列表中的所有类别。如下所示：
$cat = '';
foreach ($categories as $category) {
$cat = array($category->getId() => $category->getName());
}
return $
浏览 12提问于2017-08-27得票数 0
回答已采纳
1回答
在某些事件(生物临床成功、红利、并购等)之前和之后，我有三个月的股票价格。
我想利用这些数据分析特定事件发生后的趋势，并在此基础上分析等待特定事件的新股走势。
但我不确定该用哪种算法。
我应该使用哪种算法，LSTm还是ARIMA等？
浏览 2提问于2022-05-21得票数 0
回答已采纳
我正在努力学习R后，学习SPSS和使用SPSS作为我的统计在几篇论文。我一直在用我的数据来帮助我学习和理解R以及。在我的数据中，我不得不在SPSS中找到一些线性回归，用逐步比较来消除那些不符合模型的变量。我试着将stepAIC和批量包一起使用，因为我认为它是等价的，得到了一些完全不同的输出，以及一些我不明白的东西，我不得不去查找。我的问题是，在SPSS和stepAIC中逐步的区别是什么？(逐步比stepAIC更保守吗？)是否有一种方法可以编写相当于逐步执行的stepAIC代码？还是有不同的包裹可以帮我？
这是我的代码：
mydata <- read.csv("Eric.csv&#
浏览 10提问于2014-07-19得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个数据集，我正在尝试使用lm()拟合一个线性模型。这部分很简单。
我还可以使用abline( lm( x ~ y ) )将这种拟合绘制到散点图的图形上。
但是现在我想沿着这条线来写fit的参数，比如adjusted r-squared。
因此，如果我悬停绘制不同的数据集及其各自的拟合，我应该能够沿着直线打印拟合的一些值。
在R中可以做到这一点吗？
浏览 0提问于2012-12-15得票数 4
1回答
写出递推方程
、、
我搞不懂第二项T(n) = 2T(n/2) + THETA(n)是从哪里导出的。
在Coursera类中，第二个术语是由递归调用之外发生的情况造成的。所以我猜是因为循环的2，每个都会上升到n/2，所以总数会计算到n：
function mergesort(m)
var list left, right
if length(m) ≤ 1
return m
else
middle = length(m) / 2
for each x in m up to middle
add x to left
浏览 4提问于2015-06-24得票数 0
我使用来自的预训练网络，并通过两个完全连接的层传递输出向量。我用He初始化初始化权重矩阵，用0初始化偏差。
损失函数表现得很奇怪。此外，它确实在一定程度上更新权重矩阵，但主要是偏差。
有人知道如何提高学习效果吗？
提前感谢！
with tf.name_scope('tf_hub'):
module = hub.Module("https://tfhub.dev/google/imagenet/pnasnet_large/feature_vector/2")
tf_hub_features = module(X) # Feat
浏览 1提问于2018-08-22得票数 0
1回答
所以我用y= mx+b从头到尾写了线性回归，并运行了50个历次的算法，以最小化成本，得到最佳的参数。
当我使用Scikit学习，我只是调用线性回归方法和拟合数据集，然后开始预测。适合方法运行的时间是多少？这不仅适用于线性回归，也适用于一般的其他ML方法。
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
我目前正在研究网络广告主题，我想知道这是否有意义，比方说，比较两个逻辑的权重？
让我们以一个例子为例，在不同的模型中输入变量是相同的。变量的权重为0.22作为第一个logit的结果，而0.08的权重是第二个logit的结果(所有其他变量保持不变，它们的权重可能会发生明显的变化)。
我是否可以得出结论，这个变量对于解释第一个数据集中的隐藏模式非常重要，或者这种比较是被禁止的？(事实上，当我思考这个问题时，我找不到任何明显的错误.)
浏览 0提问于2018-01-11得票数 4
回答已采纳
在阅读时，我偶然发现了这句话：
今天使用的最流行的技术中有很大一部分是这两个简单过程的变体。事实上，1近邻，其中最简单的，占据了低维问题市场的很大一部分。
它是参考线性回归和k-最近邻算法.我想知道这句话有多准确。更具体地说，今天使用的流行ML方法不依赖于这两种简单方法的假设和特性？
浏览 8提问于2014-02-03得票数 1
回答已采纳
当我在xml中绑定'name‘属性中的值时，getter似乎在循环中，其中的值在屏幕上连接，直到我停止应用程序。
我还不确定我是否需要使用notifyPropertyChanged()或anotations @set and @get;
2-如果我在没有连接字符串的情况下设置get，它会很好地工作：get() = field;
3-如果我试图返回括号内的get值，问题仍然存在：get(){return "Field: $field"};
这就是模式：
class ContactModel : BaseObservable(){
@set:Bindable
浏览 0提问于2019-01-15得票数 0
回答已采纳
当我向我的同龄人解释线性回归的概念时，我被困在回答这个问题上。为什么在线性回归中我们不使用曼哈顿距离而不是欧几里德距离呢？有人能给出这背后的直觉吗？
浏览 0提问于2018-12-25得票数 1
2回答
我知道线性回归做“回归”，logistic回归做“分类”。当我们实现这两种方法时，我能注意到的唯一不同是损失函数:线性回归使用均方误差这样的损失函数，logistic使用交叉熵。还有什么我不知道的区别吗？
浏览 0提问于2018-09-14得票数 1
回答已采纳
也就是说，每个决策树中的每个叶节点都学习一个线性模型。
有人听说过这种模式吗？更好的是，有人知道实现吗？
浏览 0提问于2021-03-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在做一个使用校园犯罪率作为自变量的项目。数据是高度正向倾斜的。我需要转换数据，以便实现正态分布来运行OLS。然而，我知道如果我做一个对数转换，我将丢失犯罪率为0(表示没有犯罪)的所有实例。其他可能的解决方案是什么？
浏览 4提问于2017-03-08得票数 0
我试图更多地理解元音，并在线性回归教程中看到了这个说法。()
“最后，打印了一些更直观的总计。最佳常数和最佳常数的损失只有在使用平方损失时才能工作。平方损失是Vowpal Wabbit默认值。它们计算最佳常数的预测器和最佳常数预测器的损失。
如果平均损失并不比最佳常数的损失好，那么就有问题了。在这种情况下，我们的例子太少，无法概括。“
基于这一背景，我有两个相关问题：
是基于线性回归中零模型损失的最佳常数损失？是“平均损失”不优于适用于所有损失函数的“最佳常数损失”的一般经验规则(因为声明中确实指出“最佳常数”只适用于默认的平方损失函数)？
谢谢您的回复！
浏览 5提问于2020-02-17得票数 1
回答已采纳
我知道这个错误是什么意思，经过两次检查，我的Y变量数据肯定在0,1以内，-I：
Y.max() = 1
Y.min() = 0.7333333
dtype(Y) is float64
我正在使用pandas读取数据。这是我第一次使用statsmodels.api包。对于这个错误我还应该检查什么？
浏览 0提问于2016-01-08得票数 0
var dx = 0.001;
function f(x) {return x*x}
function d(x){return (f(x+(dx/2)) - f(x-(dx/2))) / dx}
function d2(x){return (d(x+(dx/2)) - d(x-(dx/2))) / dx}
function d3(x){return (d2(x+(dx/2)) - d2(x-(dx/2))) / dx}
我有这些函数来计算导数，有没有办法把所有这些都放在一个函数中，这个函数以和x为输入，n为n阶导数？
浏览 7提问于2020-05-23得票数 0
1回答
抱歉，如果这是个粗俗的问题。我搜索并看到了类似的关于消除噪音信号的问题，但我不明白答案，我也不确定它是否适用于我的问题。我只有一点正式的信号处理经验。
在这种情况下，我有一个时间序列，这是我每天使用的热量超过一年的时间序列。另一个时间序列是我所在位置的最高和最小观测温度(以度为单位)。
似乎有一个明显的相关性，随着温度下降，天然气使用量增加。
我有煤气炉和煤气热水器。我想要做的是找到基准使用的温度每天，没有部分波动的温度。我假设与温度有关的波动主要是炉子，剩下的是热水器。我知道热水器也会随外界温度波动，但我假设这是名义上的分析。
我看过“矮胖”和“熊猫”中的相关笑话，做过这样的事情：
浏览 2提问于2021-09-19得票数 1
回答已采纳
我正在寻找一种简单的方法来为我在VS2010中工作的C#项目生成完整的类列表(以及它们的方法和字段)。我发现Doxygen是一个很有用的工具，但我觉得VS2010中应该有一个类似的功能。
谢谢,
下午
编辑:虽然对象浏览器非常有用，但我找不到一种方法让它直接生成可供打印的列表
浏览 3提问于2010-11-10得票数 2
回答已采纳
1回答
有没有可能我完全过多地考虑了一个操作的复杂性，而我只应该把它算作一个呢？这是我班上的一个作业问题。
Algorithm Power(n)
Pre: n :: Integer, n > 0
i = 1
while (i < n)
print i
i = i * 3
done
我对自己完全没有把握，觉得这个问题想得太多了。
简化之前的时间复杂度O(N)将是O(n) =1+ (3n +？+ 1) i= i*3的次数是每个循环一次，但是变量"i“在每次迭代中以加速的速度增长，这真的很重要吗?还是我想得太多了？
它是O(n)，因为它只是一个循环，或者比它更复杂，并且由于
浏览 1提问于2014-01-25得票数 1
回归的问题是最小化平方误差之和，即\sum\limits_{i=1}^n (y_i - \hat{y}_i)^2 = 0。但是，只有在线性回归中，才能使用表达式\hat{y}_i = \beta_0 + \beta_1.x_i，然后将平方误差之和降到最小。\beta_0和\beta_1可以获得以下约束：
\begin{align*} \sum\limits_{i=1}^n x_i(y_i - \hat{y}_i) &= 0 \\ \sum\limits_{i=1}^n \hat{y}_i(y_i - \hat{y}_i) &= 0 \end{align*}
然后利用这些约束条
浏览 0提问于2021-05-21得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频活动推荐
腾讯云开发者
