自变量专题
编写函数isprime（int a），用来判断自变量a是否为素数，若是素数，函数返回整数1，否则返回0
int main(){int isprime(int x);int x;printf("请输入一个数\n");scanf("%d", &x);if (isprime(x)){printf("%d是素数\n",x);}else{printf("%d不是素数\n",x);}}int isprime(int a){int i;for (i = 2; i < a / 2; i++){if (a%i
python回归问题数据处理问题--自变量
用各种回归模型进行建模之前最重要的就是处理数据，今天我想对机票价格和时间进行建模，自变量是时间。我用了list放时间数据，同样用list放价格数据。看下时间数据的数据格式： 然后进行fit clf=linear_model.Ridge(alpha=1.0) for j in range(T):clf.fit(label0,minprice)发现会报错： 大概意思就是我
使用遗传算法优化的BP神经网络实现自变量降维
大家好，我是带我去滑雪！ 在现实生活中，实际问题很难用线性模型进行描述。神经网络的出现大大降低了模型建立的难度和工作量。只需要将神经网络当作一个黑箱子，根据输入和输出数据，神经网络依据相关的学习规则，便可以建立相应的数学模型。但是，当数学模型的输入自变量（即影响因素）很多、输入自变量不是相互独立的时候，利用神经网络容易出现过拟合现象，从而导致所建立的模型精度低、建模时间长
matlab怎么画两个自变量的图_商业模型怎么画？模型图的基本画法详解
商业模型是展示各个商业元素关系以描述特定公司的商业模式的理论模型图示。Osterwalder认为商业模型由9个不同的模块组成：客户细分、价值定位、用户获取渠道、客户关系、收益流、核心资源、催生价值的核心活动、重要合伙人和成本架构；商业模式类型主要有直供商业模式、总代理制商业模式、联销体商业模式、仓储式商业模式等等。因此做商业模型需要根据具体的模式框架来作图。 商业模型常见用途 商业模型在生产及商
从变化率的角度认识一下梯度及在自变量的角度上认识梯度下降
本文内容 函数的回顾方向导数的回顾从变化率的角度认识一下向量从变化率的角度认识一下梯度梯度下降的另一种认识 一直以来我对于梯度这个更多是几何概念的物体和偏导数（变化率）的联系充满了困惑，最近重新学习线性回归，在复习梯度下降的时候，查阅了一些资料，重新在变化率的角度上认识了向量，充分理解了梯度和偏导数的联系。故根据一些感悟，书写此文，供大方之家批评指导 写在最前 最近在看《西学门径》，其中有
Logistic Regression -- 单自变量
Why 传统的回归过程如线性回归解决的是 Y Y为连续实数的情况。Logistic 回归是解决离散的分类问题，换句话说，要求YY是0或者1。 名字来自于指数分布家族中的Logistic 分布。 What 我们处理的是0-1分类问题. 输入n个样本, 第 i i个样本为Xi,YiX_i, Y_i. Xi X_i是有限的离散空间, Yi Y_i是 0 0或11. 当 X=xi X= x_i
统计教程｜PASS实现单因素二元Logistic回归分析且自变量为二分类的优势比检验的样本量估计
在对临床数据的探索分析工作中，我们经常会使用Logistic回归分析去探索影响疾病的发生、发展的重要影响因素，或应用Logistic回归模型进行相关的预测分析。但是在进行Logistic回归分析时，样本含量的估计常常是令临床科研工作者最头痛的一件事了。常常纠结选哪些作为自变量或选多少个合适，因为大家通常采取的办法是选取研究中拟纳入的协变量个数的10～15倍（也有教科书上指出：经验上病例和对照的人数
scipy.optimize.minimize 自变量有边界的回归
已知多元函数为real_function(x0,x1,...,xn，arg1，arg2,...,argm)，arg1，arg2,...,argm为输入参数，x0,x1,...,xn是自变量，我们要知道使real_function最小的x0,x1,...,xn的一组值，在每个自变量有边界，即ai<xi<bi的条件下。 bds_ = [(a0,b0),(a1,b1),...,(an,bn)]