一.理论知识部分 第九章 集合 1.数据结构介绍：线性结构：线性表，栈，队列，串，数组，文件。非线性结构：树，图。 散列表：又称为哈希表。 散列表算法的基本思想是：以结点的关键字为自变量，通过一定的函数关系（散列函数）计算出对应的函数值，以这个值作为该结点存储在散列表中的地址。当散列表中的元素存放太 ...
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2018-11-11 15:00:09
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boolean add(Object) ＊保证集合内包含了自变量。如果它没有添加自变量，就返回 false（假） boolean addAll(Collection) ＊添加自变量内的所有元素。如果没有添加元素，则返回 true（真） void clear() ＊删除集合内的所有元素 boolean ...
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2018-11-08 23:21:07
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线性回归（Linear Regression） 是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是一个或多个称为回归系数的模型参数的线性组合（自变量都是一次方）。只有一个自变量的情况称为简单回归，大于一个自变量情况的叫做多元回归。线性回归的模型函 ...
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2018-10-23 23:16:12
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摘自 https://www.cnblogs.com/xiaobajiu/p/7867162.html 调和平均数的代数形式（通俗）: 应用场景：样本自变量（身高）和因变量（胖瘦）的乘积相等的情况下，改变每个样本的因变量（胖瘦），而不改变因变量的总和（井宽），所得自变量为调和平均数。 上图也可以看成 ...
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2018-10-16 15:51:58
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3.8.1梯度法 定义： 梯度是一个向量，它的最重要性质就是指出了函数f在其自变量y增加时最大增长率的方向。 负梯度指出f的最陡下降方向 利用这个性质，可以设计一个迭代方案来寻找函数的最小值。 采用梯度法求解的基本思想 对感知器算法 式中的w(k)、xk随迭代次数k而变，是变量。 定义一个对错误分类 ...
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2018-10-15 12:16:46
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1）简介 自变量，因变量，线性关系，相关系数，一元线性关系，多元线性关系（平面，超平面） 2）使用线性回归算法的前提 3）应用例子 沸点与气压 浮力与表面积 ...
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2018-10-14 21:57:02
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模拟退火是一种求函数最值问题的随机算法。 给定一个函数的某一初始坐标，可以拟定一个“温度”（这里主要是借用退火的物理意义），这里的温度可以理解成自变量可以取值的范围。之后在当前最优解对应的自变量的基础上， 随机产生一组附加量 ，用当前自变量加上附加量构成一个新的点，计算该点的函数值，若该点函数值比最 ...
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2018-10-14 01:47:34
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"sklearn.preprocessing.PolynomialFeatures原文" 多项式生成函数： 参数说明： ：默认为2，多项式次数(就同几元几次方程中的次数一样) ：是否包含单个自变量 n(n 1)特征数据标识，默认为False，为True则表示去除与自己相乘的情况 ：是否包含偏差标识， ...
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2018-10-07 17:58:26
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概念： 神经网络：全称为人工神经网络，是一种模仿生物神经网络（动物的中枢神经系统，特别是大脑）的结构和功能的数学模型或计算模型 生物神经网络：神经细胞是构成神经系统的基本单元，称为生物神经元，简称神经元 一般采用三到五层 首先导入自变量和因变量 1 import pandas; 2 from pan ...
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2018-10-04 20:29:45
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概念 针对因变量为分类变量而进行回归分析的一种统计方法，属于概率型非线性回归 优点：算法易于实现和部署，执行效率和准确度高 缺点：离散型的自变量数据需要通过生成虚拟变量的方式来使用 在线性回归中，因变量是连续性变量，那么线性回归能根据因变量和自变量存在的线性关系来构造回归方程，因变量变成分类变量后就 ...
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2018-10-04 18:28:29
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