linear

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    我很苦惱以下設置。 我的數據如下: Group ID Wt Coeff Coeff*Wt ------ --- ------ ------- ------- Group1 A 10.00% 1.00000 0.100 Group1 B 10.00% 1.00000 0.100 Group1 C 10.00% 3.00005 0.300 Group2 D 10.00% 1.000

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    我正在研究machine learning book, written by Boštjan Kaluža, Pact publishing。 下面是代碼的簡短定義。 ,旨在調查加熱和冷卻負載基於它們的結構 特性,如表面,牆壁和屋頂面積,高度,起霧 區域的建築物 要求的代碼,和compactness.The研究人員用模擬器來設計不同的房屋配置,同時改變18個建築物的 特性。我們的第一個目標是系統地

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    我在參加Coursera的計算神經科學課。到目前爲止,它一直很棒!但是,我遇到了一個測驗問題。 我沒有參加這個課程的證書或任何東西。純粹是爲了好玩。我已經參加了測驗,過了一段時間,我猜對了答案,所以這甚至不會回答測驗。 問題的框架如下: 假設我們有一個包含5個輸入節點和5個輸出節點的線性遞歸網絡。讓我們說,我們的網絡的權重矩陣W是:(。從本質上講,所有0.1,除了0​​.6對角線上) W = [0

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    我有一個問題,當我用我的模型做一些預測時,R顯示這條消息Warning message prediction from a rank-deficient fit may be misleading,我該如何解決它?我認爲我的模型是正確的是預測失敗,我不知道爲什麼。 在這裏你可以走一步看一步,我做什麼,模型的總結: myModel <- lm(margin~.,data = dataClean[tr

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    我的問題如下: 我已經定義了一個三點的三點。 座標系的定義是這樣的: X軸頭向右 Y軸頭向上了我的屏幕 Z軸頭 這是OpenGL中使用的最常見的座標系(我認爲)。 現在我得到了我的三角形。每個點的X和Z值是不同的。 我需要通過給出X和Z座標來找到我的三角形上的Y座標。 有人寫了這個方法,稱之爲barryCentric(A點,B點,C點點POS)(我敢肯定,他的意思是「重心」,但罰款。 public

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    我正在使用quadproglink來查找最優權重組合。 到目前爲止,我已成功地實現長僅約束(即權值不能小於零w >= 0 and w1 + w2 + ... wN = 1)如下: FirstDegree = zeros(NumAssets,1); SecondDegree = Covariance; Aeq = ones(1,NumAssets); beq =

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    我剛開始學習Python,我想知道我怎麼能與時間序列的價格數據的(例如,收盤價,其中有隻有Ÿ因素) import pandas as pd import pandas_datareader.data as web import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime start=datetime(2015,1,1)

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    我想知道爲什麼np.dot(U,SV)!= np.dot(A,B)當我相信A = U且B = SV時,甚至儘管我在使用SVD恢復矩陣U和SV時手動輸入A和B的條目。下面的代碼重現了怪異。 import numpy from numpy.linalg import svd In [121]: fullSet = np.array([[100,50,50],[50,100,100],[20

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    我有一個列有幾列。最左邊的列是我的x軸數據,而其餘的是各種y數據集。 我想爲每個列生成線性迴歸,但僅針對x中的特定範圍,然後通過0,0強制進行線性迴歸。最後提取所述線性迴歸的線斜率。以下是我的一些數據的例子。 x y1 y2 y3 y4 1 2.495 -1e-04 -1e-03 -1e-04 0e+00 2 2.995 -2e-04 -7e-04 -2e-04 0e+00 3 3.

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    我已經給出了一個任務,將行分成單詞,然後根據空格和換行符將行分開。我想出了一個不完整的解決方案,因爲它不會打印最後一個字。因此我只能使用線性搜索的基本方法。謝謝。 line = raw_input() while line != "end": i = 0 while i < len(line): i = 0 while i < len(line) an