"传送门" 做这道题的时候超级有画面感…… 这道题其实不是很难……只要掌握了结论就不是什么问题，不过我因为推错了还是做了好长时间…… 题目其实就是要求你重复多次求 $$\sum_{i=0}^n \times i^{m+1}$$以前有大神写论文告诉我们，这个式子是一个以$n$为自变量的$k+1$（$k ...
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2018-12-12 11:18:19
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4858: 多项式输出 描述 一元 n 次多项式可用如下的表达式表示： 其中，a_i?x^i 称为i次项，a_i称为i 次项的系数。给出一个一元多项式各项的次数和系 数，请按照如下规定的格式要求输出该多项式： 1. 多项式中自变量为x，从左到右按照次数递减顺序给出多项式。 2. 多项式中只包含系数不 ...
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2018-12-10 11:30:48
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非线性最小二乘 定义：简单的非线性最小二乘问题可以定义为 $$ \min_{x} \frac{1}{2}||f(x)||^2_2 $$ 其中自变量$x \in R^n$,$f(x)$是任意的非线性函数，并设它的维度为$m$,即$f(x) \in R^m$. 对于一些最小二乘问题，我们可以利用目标函数 ...
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2018-12-08 15:37:51
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方差分析是研究一种或多种因素的变化对试验结果的观测值是否有显著影响，从而找出较优的试验条件或生产条件的一种数理统计方法。 方差分析按 影响分析指标 的因素（自变量）个数的多少 ，分为单因素、多因素方差分析； 方差分析按分析指标（因变量） 的个数的多少， 分为一元、多元方差分析。 详细说，多因素方差分 ...
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2018-12-02 12:58:37
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机器学习包含监督学习、非监督学习、以及强化学习三大部分。 监督学习分为分类和回归两大类。 分类：例如 经过大量水果图片训练，识别新水果图片中是否含有苹果 回归：例如 经过大量 面积-房价 的数据的训练，预测某个面积的房价 回归分析中，又依据描述自变量与因变量之间因果关系的函数表达式是线性的还是非线性 ...
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2018-11-25 22:16:19
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一般说来，机器学习有三种算法：1. 监督式学习监督式学习算法包括一个目标变量（因变量）和用来预测目标变量的预测变量（自变量）。通过这些变量我们可以搭建一个模型，从而对于一个已知的预测变量值，我们可以得到对应的目标变量值。重复训练这个模型，直到它能在训练数据集上达到预定的准确度。 属于监督式学习的算法 ...
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2018-11-25 14:48:06
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机器学习分为有监督学习和无监督学习。 有监督学习分为回归问题和分类问题。 Regression 回归问题是指我们想要预测连续的数值输出 Classification 分类是指我们设法预测一个离散值输出（0 or 1），有时也可以存在有两个以上的可能的输出值。 设有一组数据，x为自变量，y为因变量，( ...
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2018-11-24 18:54:39
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普通最小二乘法 损失函数： 权重计算： 1、对于普通最小二乘的系数估计问题，其依赖于模型各项的相互独立性。 2、当各项是相关的，且设计矩阵 X的各列近似线性相关，那么，设计矩阵会趋向于奇异矩阵，这会导致最小二乘估计对于随机误差非常敏感，产生很大的方差。 例如，在没有实验设计的情况下收集到的数据，这种 ...
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2018-11-16 22:35:22
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这是进入中科院计算所的第一周，周一的时候参加第一次组内学习班，发现自己在机器学习和深度学习方面的基础真的是很薄弱，于是决定认真从头看完台大李宏毅《机器学习与深度学习》课程的完整视频学习。 所为机器学习，其实可以类比于我们在数学中的函数，在学习函数时，我们会根据自变量与因变量寻找他们之间的函数关系，其 ...
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2018-11-15 21:18:37
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凭借记忆和百度复习一下以前学的，不断更 1：统计学三大分布，呵呵，没有正态，F，T，卡方分布 F分布（F检验）用来检验方差齐性，可用直方图和p-p图来检验（spss/R），如果方差随自变量x变大而变大，说明方差不齐，各个样本的数据可能不是来自一个整体， 比如汽车拥有量，大城市的样本多，小城市样本少， ...
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2018-11-14 15:32:49
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