文章目录 1、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 2、线性回归算法2.1 线性回归的假设是什么？2.2 如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3 如何处理线性回归中的异常值？ 3、逻辑回归算法3.1 什么是逻辑函数?3.2 逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3 如何解释逻辑回归中的系数？ 4、支持向量机（SVM）算法4.1 优点4.2 缺点 5、结语 1、机器学...

使用两种方法计算一元线性回归，一种使用GEE本身自带的函数，另一种使用自己编写代码的方式进行，对比两者结果的差异。 简介 一元线性趋势分析是指利用一元线性回归模型来分析一组数据的趋势性。在一元线性回归模型中，我们假设自变量（x）和因变量（y）之间存在一定的线性关系，通过回归分析，求解出回归方程（y = a + bx），进而预测未来的趋势。 在一元线性趋势分析中，需要进行以下步骤： 1. 收集数据并绘制...

我们把玻璃杯摆成金字塔的形状，其中 第一层 有 1 个玻璃杯， 第二层 有 2 个，依次类推到第 100 层，每个玻璃杯 (250ml) 将盛有香槟。 从顶层的第一个玻璃杯开始倾倒一些香槟，当顶层的杯子满了，任何溢出的香槟都会立刻等流量的流向左右两侧的玻璃杯。当左右两边的杯子也满了，就会等流量的流向它们左右两边的杯子，依次类推。（当最底层的玻璃杯满了，香槟会流到地板上） 例如，在倾倒一杯香槟后，最顶...

线性表 线性表定义线性表基本操作线性表的物理表示顺序表单链表双链表循环链表静态链表 顺序表与链表的比较存取方式逻辑结构与物理结构查找、插入与删除空间分配 怎样选取存储结构基于存储基于运算基于环境 线性表定义 线性表是具有相同数据类型的 n n n 个数据元素的有限序列，其中 n n n 为表长。当 n = 0 n=0 n=0 时线性表是一个空表。若用 L L L 命名线性表，表示为： L = ( a...

线性表-顺序存储-动态分配-王道课后练习 代码实现 代码实现 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<stdbool.h>#include<string.h> //线性表元素数据类型#define ElemType int//线性表初始长度#define InitSize 100 //线性表typedef struct { //数据元素 ...

文章目录 1、机器学习算法简介1.1 机器学习算法包含的两个步骤1.2 机器学习算法的分类 2、线性回归算法2.1 线性回归的假设是什么？2.2 如何确定线性回归模型的拟合优度？2.3 如何处理线性回归中的异常值？ 3、逻辑回归算法3.1 什么是逻辑函数?3.2 逻辑回归可以用于多类分类吗？3.3 如何解释逻辑回归中的系数？ 4、支持向量机（SVM）算法4.1 优点4.2 缺点 5、结语 1、机器学...

课程地址和说明 线性回归的从零开始实现p3 本系列文章是我学习李沐老师深度学习系列课程的学习笔记，可能会对李沐老师上课没讲到的进行补充。 线性回归的从零开始实现 不使用任何深度学习框架提供的计算功能，只使用PyTorch提供的Tensor来实现线性回归 我们将从零开始实现整个方法，包括数据流水线、模型、损失函数和小批量随机梯度下降优化器。 首先我们要安装李沐老师提供的一个d2l包，安装方法见视频评论...

线性表-顺序存储-动态分配 代码实现 代码实现 #include<stdio.h>#include<stdlib.h>#include<stdbool.h> //线性表初始分配的长度#define InitSize 3 //线性表元素的数据类型#define ElemType int typedef struct { //定义线性表的元素数据，虽然是指针，实际上物理内存也是连续出存储的 El...

目录 专题一 线性回归假设与分位数函数讲解 专题二 线性分位数回归 【代码实践】 专题三 贝叶斯分位数回归【代码实践】 专题四 超越线性分位数回归（一）【代码实践】 专题五 超越线性分位数回归（二）【代码实践】 更多应用 回归是科研中最常见的统计学研究方法之一，在研究变量间关系方面有着极其广泛的应用。由于其基本假设的限制，包括线性回归及广义线性回归在内的各种常见的回归方法都有三个重大缺陷：(1)对于异...

根据数据结构中各数据元素之间前后关系的复杂程度，一般将数据结构分为两大类型：线性结构与非线性结构。线性链表，顾名思义类似于一条链子的表，与线性链表相对的是线性顺序表，二者的区别是，线性顺序表需要在内存中开辟一块连续的区域，因此存储的数据在内存中的状态是连续的，而线性链表在内存中的存储是随机的，数据之间的连接靠的是指针。 (推荐学习：web前端视频教程）如果一个非空的数据结构满足下列两个条件：①有且只...