在上一节所介绍的非线性回归分析，首先要求我们对回归方程的函数模型做出推断。尽管在一些特定的情况下我们能够比較easy地做到这一点,可是在很多实际问题上经常会令我们不知所措。依据高等数学知识我们知道，不论什么曲线能够近似地用多项式表示，所以在这样的情况下我们能够用多项式进行逼近，即多项式回归分析。一、...
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2014-07-27 22:06:59
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这道题运用了置换的知识。
题目大意：
用两两交换的方式给一个数列排序，每交换一次的代价是这两个数之和求最小代价。
解题思路：
对于这种情况，我们在数列中找置换环。每个置换环内的数都是可以回归到它应有的位置上并且不影响其他的置换环。
置换环归位的代价有两种，第一种是用环内最小的数与其他数交换，另一种是用整个数列中最小的数与环内最小的数交换，完成环内所有数的归位后在换...
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2014-07-26 15:18:00
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广义线性模型(generalized linear model)正是在普通线性模型的基础上，将上述四点模型假设进行推广而得出的应用范围更广，更具实用性的回归模型。此模式假设实验者所量测的随机变量的分布函数与实验中系统性效应(即非随机的效应)可经由一链结函数(link function)建立起可资解释...
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2014-07-24 22:51:23
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1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展（logistic回归解决的是二分类问题）。 对于训练集，有。 对于给定的测试输入，我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值。也就是说，我们估计得每一种分类结果出现的概率。因此我们的假设函数将...
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2014-07-24 12:09:45
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全面理解面向对象的 JavaScript曾 滢著, 软件工程师, IBM简介：JavaScript 函数式脚本语言特性以及其看似随意的编写风格，导致长期以来人们对这一门语言的误解，即认为 JavaScript 不是一门面向对象的语言，或者只是部分具备一些面向对象的特征。本文将回归面向对象本意，从对语...
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2014-07-22 22:35:53
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我们在上一步做了很多基础性的训练，所以现在我们可以来做一些简单的事情喽。我们要加入全文检索功能（没错，这个真的非常简单！）。同时，我们也会写一个端到端测试，因为一个好的端到端测试可以帮上很大忙。它监视着你的应用，并且在发生回归的时候迅速报告。请重置工作目录：git checkout -f step-...
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2014-07-22 09:13:35
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2014-07-2110:28:34首先PO上主要Python代码(2.7), 这个代码在Deep Learning上可以找到. 1 # allocate symbolic variables for the data 2 index = T.lscalar() # index to...
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2014-07-22 00:29:38
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转自：http://zhidao.baidu.com/link?url=EXZLJdG23DbUvFDaZAG0qOd-_QMIbkdYqUzpmV3VeOGHBoP3oGf2lGwIrld8ePI28Zd2FTb5cv1vuKF19G60nK上钻：从当前数据往上回归到上一层数据。例如：（某数据的分...
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2014-07-22 00:07:34
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二种类别的点在平面上分布，我想找到一条直线，将平面划为两半边，每一边的点类别尽可能的统一，如何找到效果最佳的分界线，这就是最佳拟合问题，也叫作回归问题。 这次，代码很少。logRegres.py #?coding:utf-...
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2014-07-21 10:24:21
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日本统计学家写的统计学入门。深入浅出介绍统计学最常见的几个应用场景：抽样调查，随机对照，回归分析等，挺有趣的。对统计学感兴趣的，想复习统计学的，都可以看看。同意作者在书中表达的一个思想：统计学思维是现代人应该掌握的非常重要的一种常识。个人感觉，在个体遇到医疗健康相关的问题，企业家遇到经营管理问题的....
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2014-07-20 22:36:05
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