js语法： 以分号结尾，也可以不写分号，但会占据系统资源。 js会忽略换行和空格，可利用这一点对代码进行格式化。 字面量与变量 字面量是指一些不可改变的值，比如1，2，3，4，5。字面量可以直接使用，但一般不会这么做。 变量可以保存自变量，而且变量的值可以任意改变，变量方便我们使用，一般使用变量去保 ...
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Web程序 时间：
2020-09-17 15:40:03
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MySQL中concat函数使用方法：CONCAT(str1,str2,…) 返回结果为连接参数产生的字符串。如有任何一个参数为NULL ，则返回值为 NULL。 注意：如果所有参数均为非二进制字符串，则结果为非二进制字符串。 如果自变量中含有任一二进制字符串，则结果为一个二进制字符串。一个数字参数 ...
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数据库 时间：
2020-09-03 17:00:27
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1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法，用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系；从机器学习的角度来讲，用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
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编程语言 时间：
2020-09-03 16:55:20
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1 卡方分布（分布） 1.1 定义 设随机变量 X 是自由度为 n 的 χ2 随机变量, 则其概率密度函数为 表示的是一个gamma函数，它是整数k的封闭形式。gamma函数的介绍如下伽马函数的总结。 的密度函数 形状如下图 密度函数的支撑集 (即使密度函数为正的自变量的集合) 为(0, +∞), ...
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2020-07-25 09:53:47
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Mooc上一篇的房屋和价格回归预测使用的一元线性回归，这次该用多项式看看拟合效果有什么变化。 1.多项式原理简单介绍 (1).基本概念 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时，称为一元多项式回归；如果自 ...
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2020-07-16 00:22:32
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第三章．网络布线与数制转换 一、信号概述 1.信号的分类 1.1 模拟信号 模拟信号是连续变化的物理量表示的信息。其信号的幅度、或频率、或相位随时间作连续变化或在一段时间间隔内，其代表信息的特征量可以在任意瞬间呈现为任意数值的信号 2.1 数字信号 数字信号指自变量是离散的，在计算机中，数字信号的大 ...
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2020-07-09 19:11:54
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第三章 线性回归 3.1 问题引入 线性回归就是使用曲线(直线，真曲线)来拟合数据点，进而得到数据中因变量与自变量的关系达到预测的目的。是值到值得预测。 import numpy as np #生成20个点 x = np.linspace(0,10,20) #映射为2纬数据关系 y = np.arr ...
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2020-07-08 23:25:09
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题意： 定义$f_{d}(n)$为所有小于n且与n互质的正整数的d次方之和。 给定$d,n=\prod \limits_{i=1}^{w}{p_{i}^{a_{i}}}$，求$f_{d}(n)$对$10^{9}+7$取模的值。 $d\leq 100,w\leq 1000,p_{i},a_{i}\le ...
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2020-07-06 23:56:19
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1、谈谈啥叫对象成员以及对象成员的构造函数调用调用方式。 在类中定义的数据成员一般都是基本的数据类型。但是类中的成员也可以是对象，叫做对象成员。 C++中对对象的初始化时非常重要的操作，当创建一个对象的适合，C++编译器必须确保调用了所有子对象的构造函数。如果所有的子对象有默认构造函数，编译器可以自 ...
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编程语言 时间：
2020-07-05 19:32:45
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算法原理 朴素贝叶斯是经典的机器学习算法之一，也是为数不多的基于概率论的分类算法。朴素贝叶斯原理简单，也很容易实现，多用于文本分类，比如垃圾邮件过滤。 该算法的优点在于简单易懂、学习效率高、在某些领域的分类问题中能够与决策树、神经网络相媲美。 但由于该算法以自变量之间的独立（条件特征独立）性和连续变 ...
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编程语言 时间：
2020-06-17 20:14:27
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