在开发中，有时需要实现页面的局部打印功能，不打印页面上不需要的区域， 例如页面： aaaaaaaaaaaaaaaaaaa bbbbbbbbbbbbbbbbbbb</...，两种实现方法如下： 方法一、替换body 代码： function print(){ var bdhtml...2、body来回替换的过程中，如果原页面中有较为复杂的js渲染效果，可能会受影响 方法二：jquery.PrintArea.js局部打印 步骤： 1、引入js 因为PrintArea依赖于jquery...ps： PrintArea还提供一些打印时的附加优化功能，例如： 1.mode：模式，当点击打印按钮时触发模式，默认为iframe，当设置为popup则会新开一个窗口页面打印。...2.popTitle：设置新开窗口的标题，默认为空。 3.popClose：完成打印后是否关闭窗口，默认为false。 具体可参考官方API
这使我们能够估计真实直线的斜率。 我们将使用我们熟悉的母亲和她们的新生儿的样本，来开发估计真实直线的斜率的方法。...然后绘制所有生成的斜率的直方图，并打印由斜率的“中间 95%”组成的区间。...你会注意到，虽然真实直线的斜率为 0，但回归线的斜率通常不为 0。回归线有时会向上倾斜，有时会向下倾斜，每次都给我们错误的印象，即这两个变量是相关的。...它还打印基于穿过原始散点图的回归线的预测值。...一个简单的方法就是，按照我们在本节所做的操作，即绘制两个变量的散点图，看看它看起来是否大致线性，并均匀分布在一条线上。 我们还应该使用残差图，执行我们在前一节中开发的诊断。
p=33436 尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。...而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型（点击文末“阅读原文”获取完整代码数据）。 相关视频 线性回归 在此示例中，我们将帮助客户从最简单的 GLM – 线性回归开始。...我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预测变量提供。...__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点...后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。
尽管贝叶斯方法相对于频率主义方法的理论优势已经在其他地方进行了详细讨论，但其更广泛采用的主要障碍是“可用性”。而使用贝叶斯方法，客户可以按照自己认为合适的方式定义模型。...我们上面的线性回归可以重新表述为： 换句话说，我们将Y其视为一个随机变量（或随机向量），其中每个元素（数据点）都根据正态分布分布。此正态分布的均值由具有方差sigma的线性预测变量提供。...__version__}") az.style.use("arviz-darkgrid") 数据 本质上，我们正在创建一条由截距和斜率定义的回归线，并通过从均值设置为回归线的正态采样来添加数据点。...后验预测图从后验图（截距和斜率）中获取多个样本，并为每个样本绘制一条回归线。我们可以直接使用后验样本手动生成这些回归线。...y_model="y_model") ax.set_title("Posterior predictive regression lines") ax.set_xlabel("x"); 我们估计的回归线与真正的回归线非常相似
回归分析在统计学中非常重要，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测研究者感兴趣的变量。...最小二乘法拟合线性模型解释父母身高与孩子身高的关系，令回归线经过原点，即截距为0，这条线可用 表示。令 为父母身高，最适合的线性模型的斜率?使实际观测值与预测值之间的残差平方和 最小。...值的残差平方和变化 可以看到，斜率?=0.64时，残差平方和最小。可以用 预测孩子的身高。 在R中可以用lm()函数快速拟合线性模型。...若已知 预测 ，此时回归线斜率为 如果将数据居中， ，回归线斜率相同，并经过原点 如果标准化数据，，斜率为 y<-galton$child x<-galton$parent beta1<-cor...lm()函数拟合回归线得到的结果一样。
1、是一款让你更好的书写API文档的规范且完整框架。 2、提供描述、生产、消费和可视化RESTful Web Service。 3、是由庞大工具集合支撑的形式化规范。...二：使用 方法一：使用第三方依赖（最简单的方法） 1、在pom.xml文件中添加第三方swagger依赖（） com.spring4all</groupId...方法二：使用官方依赖+配置类 1、在pom.xml文件中添加swagger相关依赖 <!...,这是扫描注解的配置，即你的API接口位置。...ApiModelProperty(value = "Topic列表", required = false, hidden = true) controller 建议不加value 加operation的描述方法
使用此算法，通过拟合最佳行来建立独立变量和因变量之间的关系，这个最合适的线被称为回归线。...这个回归线是使用线性表达式， 其中包括： Y —— 因变量 a —— 斜率 X —— 自变量 B —— 截距 通过最小化数据点和回归线之间的距离的方差的和来导出系数a和b。...机器学习算法3：SVM（支持向量机） 在本机器学习算法中，可以将每个数据项目绘制为n维空间中的一个点，并且每个要素的值由特定坐标的值表示。...例如，如果您只具有两个特征（如个体的身高和体重），则可以先在二维空间中绘制这两个变量。在这个二维空间中，每个点都有两个坐标，称为支持向量。...接下来应该找到一条将数据分成两组不同分类的线，这条线是两组中最近点的最远距离。 机器学习算法4：朴素贝叶斯 这是基于贝叶斯定理的分类算法，假设预测器之间是独立的。
因此，回归线的方程可写为： 在数据的原始单位下，就变成了： 原始单位的回归线的斜率和截距可以从上图中导出。 下面的三个函数计算相关性，斜率和截距。...请注意，散点图中的连续垂直条形相距 1 英寸，因为高度已经舍入到最近的英寸。 另一种考虑斜率的方法是取两个相连的条形（相隔 1 英寸），相当于两组身高相差 1 英寸的女性。...假设观察到的相关性r为 0.5，并且这两个变量的汇总统计量如下表所示： average SD height 14 inches weight 50 pounds 为了计算回归线的方程，我们需要斜率和截距...斜率是正值，重要的是要注意，这并不表示我们认为，如果体重增加巴塞特猎狗就会变得更高。 斜率反映了两组狗的平均身高的差异，这两组狗的体重相差 1 磅。...解释这个结果的更标准的方法是，回想一下： 因此，对结果的两边取平方：
# 使用多种方法快速交换两个变量的值 1、利用元组的快速交换变量值 2、引入新的变量来交换 3、使用加减法交换变量值 4、利用元组从一个函数中返回两个不同的值 # 代码 # 1....利用元组的快速交换变量值 a = 5 b = 8 a, b = b, a print(a, b) # 2. 引入新的变量来交换 c = b b = a a = c print(a, b) # 3....利用元组从一个函数中返回两个不同的值 def get_error_details(): return (2, 'details') errnum, errstr = get_error_details
#Tips：lm()函数的原始输出格式非常简单。你能看见的只有估计出来的截距α与斜率β。...Warning信息里提醒我们：这个预测边界不能用来考察我们做回归线所使用的已观测数据。...皮尔逊相关系数 相关系数的计算可以使用cor()函数，但是如果对thuesen中的两个向量也进行这样简单的操作，就会发生下面状况： > cor(blood.glucose,short.velocity)...斯皮尔曼相关系数和肯德尔等级相关系数 与前面的部分所讲的单样本和双样本问题一样，相关问题也有非参数的方法，这些方法的优点在于不需要假设数据的正态分布性，而且结果也不会受到单调变换的影响。...message: In cor.test.default(blood.glucose, short.velocity, method = "kendall") : 无法给连结计算精確p值 #Tips：注意，这两个非参数方法的相关系数在
本文实例讲述了Android编程实现计算两个日期之间天数并打印所有日期的方法。...分享给大家供大家参考，具体如下： 以下代码是计算两个日期之间的天数，并打印所有日期 注：开始时，增加天数时，一天的毫秒数直接用24*60*60*1000来逐步增加天数，再测试时发现，当两个日期之间的天数超过...24天时，打印的日期反而在开始日期之前了，(如打印2016/12/18-2017/1/23，打印的日期反而有2016/12/1)，后来发现原因在于24*60*60*1000是一个int值，int值的取值范围在...long ONE_DAY_MS=24*60*60*1000 /** * 计算两个日期之间的日期 * @param startTime * @param endTime */ private void...,Utils.getCustonFormatTime(startTime,"yyyy-MM-dd")); } } Utils.getCustonFormatTime()方法代码如下： /** *
线性回归是一种统计方法，用于建模具有给定自变量集的因变量之间的关系。注意：在本文中，为简单起见，我们将因变量作为响应和自变量引用作为特征。...为了提供线性回归的基本理解，我们从最基本的线性回归版本开始，即简单线性回归。 简单线性回归 简单线性回归是一种使用单个特征预测响应的方法。假设这两个变量是线性相关的。...上面数据集的散点图如下所示： ? 在，任务是在上面的散点图中找到最适合的线，以便我们可以预测任何新特征值的响应。（即数据集中不存在的x值）该行称为回归线。回归线的方程表示为： ?...这里， h（x_i）表示第i次观察的预测响应值。 b_0和b_1是回归系数，分别代表回归线的y轴截距和斜率。 要创建我们的模型，我们必须“学习”或估计回归系数b_0和b_1的值。...然而，在其他潜在变化可能影响数据的情况下，该方法缺乏科学有效性。 2.经济学：线性回归是经济学中主要的经验工具。
最近一直在学习ETCD，搭建一个快速的学习环境是最重要的，官方给了一些搭建的方法，通过git 的方式。这边没有采用，还是使用传统的老的方法。...etcdutl， 老的ETCD 版本只有两个文件，服务执行文件 etcd 和 客户端文件 etcdutl ，这边新的版本添加了 etcdutl 其中部分功能代替了 etcdctl 的部分功能。...目前ETCD 支持两个版本 V2 V3 ，V2 提供的是纯内存的方式进行数据存储，V3 采用的方法是对数据持久化的数据存储方式。...，这个方法好的地方是安装简单方便，但不好的地方是每次启动和关闭都比较麻烦。...下面是第二种安装的方法, 这个方法本身是通过service中的配置进行的，加粗的地方是需要根据服务器的状态进行变化的 cat /lib/systemd/system/etcd.service
这两种方法之间的根本区别在于，随机梯度下降法随机化了整个数据集并对每个单独的训练样本进行权重和参数的更新，而批量梯度下降是在分析了整个训练集之后对参数进行更新。...好的，这两种方法都有一些明显的优缺点，那么到底哪种方法更适合你的机器学习模型？这也不是什么很难的问题——都不是！ 第三种变体：迷你批量梯度下降 再接下来进入……迷你批次梯度下降！...权重向量存在于 x-y 平面中，将对应每个权重的损失函数的梯度与学习率相乘，然后用向量减去二者的乘积。...梯度表示图形切线的斜率，该斜率指向函数最大增长率的方向。这个导数代表了成本函数的趋势或斜率值。 本质上，任何给定函数 f 的梯度（通常用∇f表示）可以解释为一个向量所有偏导数的集合。...代表期望值和实验值之间误差的线称为回归线，每个残差值都可以通过与其方差与最佳拟合线连接的垂直线段描绘出来。
---- 什么是一元线性回归 回归分析（Regression Analysis)是确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法。...因此，对于函数Q，分别对于a和b求偏导数，然后令偏导数等于0，就可以得到一个关于a和b的二元方程组，就可以求出a和b了。这个方法被称为最小二乘法。...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...，是不能用回归线来解释的。...当R=1，说明X和Y完全正相关，即可以用一条直线，把所有样本点（x,y）都串起来，且斜率为正，当R=-1，说明完全负相关，及可以用一条斜率为负的直线把所有点串起来。
这两种方法之间的根本区别在于，随机梯度下降法随机化了整个数据集并对每个单独的训练样本进行权重和参数的更新，而批量梯度下降是在分析了整个训练集之后对参数进行更新。...好的，这两种方法都有一些明显的优缺点，那么到底哪种方法更适合你的机器学习模型？这也不是什么很难的问题——都不是！ 3、第三种变体：迷你批量梯度下降 再接下来进入……迷你批次梯度下降！...权重向量存在于 x-y 平面中，将对应每个权重的损失函数的梯度与学习率相乘，然后用向量减去二者的乘积。...梯度表示图形切线的斜率，该斜率指向函数最大增长率的方向。这个导数代表了成本函数的趋势或斜率值。 本质上，任何给定函数 f 的梯度（通常用∇f表示）可以解释为一个向量所有偏导数的集合。...代表期望值和实验值之间误差的线称为回归线，每个残差值都可以通过与其方差与最佳拟合线连接的垂直线段描绘出来。
简单线性回归(Simple Linear Regression) 很多做决定过过程通常是根据两个或者多个变量之间的关系 回归分析(regression analysis)用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联...简单线性回归介绍 简单线性回归包含一个自变量(x)和一个因变量(y) 以上两个变量的关系用一条直线来模拟 如果包含两个以上的自变量，则称作多元回归分析(multiple regression) 4....简单线性回归方程 E(y) = β0+β1x 这个方程对应的图像是一条直线，称作回归线 其中，β0是回归线的截距，β1是回归线的斜率 ，E(y)是在一个给定x值下y的期望值（均值） 6....估计的简单线性回归方程 ŷ=b0+b1x 这个方程叫做估计线性方程(estimated regression line) 其中，b0是估计线性方程的纵截距 b1是估计线性方程的斜率 ŷ是在自变量...简单线性回归模型举例： 汽车卖家做电视广告数量与卖出的汽车数量： ? 12 .1 如何练处适合简单线性回归模型的最佳回归线？ ? 使 ? 最小 12 .2 计算 ? 计算b1 ?
不同的颜色代表不同的肌群协同。 计算每个个体上提取的肌群协同与基协同之间的协同向量相似度；相似度的代表性计算如图4所示。较高的相似度意味着协同向量通常更接近基线。 图4. 相似度的计算。...采用线性混合效应模型分析了负荷大小与协同相似度之间的关系。如图5所示，在负斜率的情况下，发现了显著的负相关，这意味着z变换后的相似性每磅降低0.0287。 图5....采用带随机截距的线性混合效应模型拟合荷载对协同相似性的影响。结果表明，肌群协同控制策略在不同负载量级之间存在显著的负相关。(A)所有受试者的样本回归线显示了总体趋势。...位于BA4的7个通道中有4个通道(CH7、8、15和18)在z-转换协同相似性和β系数之间表现出显著的线性相关性，且斜率为负。...本研究绘制了简单的回归线来显示总体趋势。使用一般线性模型(随机截距)拟合协同相似性和β之间的线性关系。(A) BA4的相关性。(B) BA6的相关性。
该直线到这三个点偏差最小，正如前面所说的，线性回归方法即找出一条直线，使得各个点到这条直线上的误差最小。 接下来介绍一下LinearRegression。...训练后的输入端模型系数，如果label有两个，即y值有两列。...X的奇异值。仅在X为稠密时可用。 方法 fit(X, y[, sample_weight]) 拟合线性模型。 get_params([deep]) 获取此估计器的参数。...这里，特别介绍一下score方法 score (X, y, sample_weight=None) 返回给定测试数据和标签的平均精确度。...最后调用util类中的学习曲线方法。
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