1、KMO值在（ ）范围内，因子分析才是有效的。解答：kmo检验统计量是用于比较变量间简单相关系数和偏相关系数的指标，主要用于多元统计的因子分析。当所有变量的简单相关系数的平方和远远大于偏相关系数的平方和时，kmo值越接近于1，原有变量越适合做因子分析。0.7-0.8适合，0.8-0.9很适合，0. ...
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2018-09-06 16:31:52
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思想： 对输入数据 把每个位数平方求和 得到结果如果是1 就返回真 否则 对这个结果递归 啥时候事后返回假： 返回假 说明进入无限循环了。 啥时候会无限循环？ 某一次求平方和的结果，之前得到过这个结果，那就会无限循环了。 所以，我把每次得到的结果 都存起来，如果后面发现某一次得到结果 在之前得到过， ...
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2018-09-05 23:59:38
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https://cn.vjudge.net/problem/HDU-4578 题意 4种操作，区间加，区间乘，区间变为一个数，求区间的和、平方和以及立方和。 分析 明显线段树，不过很麻烦。。看kuangbin大神的代码打的 用sum1,sum2,sum3分别代表和、平方和、立方和。 懒惰标记使用三个 ...
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2018-09-02 18:43:23
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权重衰减是应对过拟合问题的常用方法。 $L_2$范数正则化 在深度学习中，我们常使用L2范数正则化，也就是在模型原先损失函数基础上添加L2范数惩罚项，从而得到训练所需要最小化的函数。 L2范数惩罚项指的是模型权重参数每个元素的平方和与一个超参数的乘积。如：$w_1$,$w_2$是权重参数，b是偏差参 ...
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2018-08-23 00:38:44
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参考 最小二乘法小结 机器学习：Python 中如何使用最小二乘法 什么是” 最小二乘法” 呢 定义：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 作用：利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 ...
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2018-08-21 22:40:16
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一、σ2 的估计 因为假设检验以及构造与回归模型有关的区间估计都需要σ2的估计量，所以先对σ2作估计。 通过残差平方和（误差平方和） （1） 又∵ （2） ∴ （3） 其中 为响应变量观测值的校正平方和。残差平方和有n-2 个自由度，因为两个自由度与得到的估计值与相关。 （4） ∴ σ2的无偏估计量 ...
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2018-08-19 19:07:39
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试题描述 很多物理运动非常有趣，有一种运动叫做匀加速直线运动：其速度会均匀地增加。物体做这种运动有很多规律可循，比如物体从A点到B点做匀加速直线运动，给定了A点的速度为v1，B点的速度为v2，那么线段AB中点的速度是多少呢？如果你有空研究一下会得出结论：中点位移的速度等于v1和v2的平方和的一半再开 ...
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2018-08-16 22:25:03
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在数学中，矩阵的“谱半径”是指其特征值的模集合的上确界。换言之，对于给定的 n 个复数空间的特征值 { a?1??+b?1??i,?,a?n??+b?n??i }，它们的模为实部与虚部的平方和的开方，而“谱半径”就是最大模。 现在给定一些复数空间的特征值，请你计算并输出这些特征值的谱半径。 输入格式 ...
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2018-08-13 00:43:22
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我们把方差公式展开 所以只需要维护一个区间平方和和区间和 当我们更新一个区间加时 所以pushdown就很好写了 具体见代码 ...
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2018-08-05 13:08:55
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编写一个函数来判断一个数是不是“快乐数”。一个“快乐数”定义为：对于一个正整数，每一次将该数替换为它每个位置上的数字的平方和，然后重复这个过程直到这个数变为 1，也可能是无限循环但始终变不到 1。如果可以变为 1，那么这个数就是快乐数 num = input('请输入数字>>>').strip() ...
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2018-08-02 12:24:55
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