凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/  某糖果厂用原料A、B和C按不向比率混合加工而成甲、乙、丙三种糖果(假设混合加工中不损耗原料)。原料A、B、C在糖果甲、乙、丙中的含量、原料成本、加工成本、原料限量及糖果售价如表所示。 问该厂对这三种糖果各...

 凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/某公司现有资金30万元可用于投资，5年内有下列方案可供采纳：  1号方案：在年初投资1元，2年后可收回1.3元；  2号方案；在年初投资1元，3年后可收回1.45元； &nbs...

  凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/说明：Lingo版本：               某工厂明年根...

作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1． 借助矩阵按模最大特征值，判断解方程组的Jacobi迭代法所得迭代序列的敛散性。2． 会在Jacobi迭代法所得迭代序列收敛时，用修改后的Gauss-Seidel迭代法。3． 会逐次超松驰迭代法。用...

作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/三、实验程序五、解答（按如下顺序提交电子版）1.(程序)(1)LU分解源程序：function[l,u]=lu12(a,n)fork=1:n-1fori=k+1:na(i,k)=a(i,k)/a(k,k);forj=k+1:na(i...

作者：凯鲁嘎吉-博客园http://www.cnblogs.com/kailugaji/1.(程序)（1）二分法：求  在区间（1，2）之间的根，取（a）bipart.m:function[x,m]=bipart(fun,a0,b0,tol)a=a0;b=b0;m=1+round(round(log...

如前所述，在20世纪50年代，感知器(Rosenblatt,1956,1958)成为第一个能根据每个类别的输入样本来学习权重的模型。约在同一时期，自适应线性单元(adaptivelinearelement,ADALINE)简单地返回函数f(x)本身的值来预测一个实数(WidrowandHoff,1960)，并且它还可以学...

数学中的回归是指，现实中的变量之间存在一种函数关系，通过一批样本数据找出这个函数关系，即通过样本数据回归到真实的函数关系。线性回归/LinearRegression是指，一些变量之间存在线性关系，通过一批样本数据找出这个关系，线性关系函数的图形是一条直线。线性函数的方程如下：y=wx+by=wx+b线性回归就是根据一批...

NumPy中包含了numpy.linalg模块，提供线性代数运算功能。下表描述了该模块中的一些重要功能。SN函数描述1dot()两个数组的点积2vdot()两个向量的点积3inner()两个数组的内积4matmul()两个数组的矩阵乘积5det()计算矩阵的行列式6solve()解线性矩阵方程7inv()求矩阵的乘法逆...

回归分析（RegressionAnalysis）是统计学的数据分析方法，目的在于了解两个或多个变量间是否相关、相关方向与强度，并建立数学模型以便观察特定变量来预测其它变量的变化情况。线性回归算法（LinearRegression）的建模过程就是使用数据点来寻找最佳拟合线。公式，y=mx+c，其中y是因变量，x是自变量，...

代码实现：importnumpyasnpdefcompute_error_for_line_given_points(b,w,points):totalError=0foriinrange(0,len(points)):x=points[i,0]y=points[i,1]#computermean-squared-er...

SciPy线性代数包是使用优化的ATLASLAPACK和BLAS库构建的，具有高效的线性代数运算能力。线性代数包里的函数，操作对象都是二维数组。SciPy.linalg与NumPy.linalg与NumPy.linalg相比，scipy.linalg除了包含numpy.linalg中的所有函数，还具有numpy.lin...

在 TensorFlow 实现简单线性回归的基础上，可通过在权重和占位符的声明中稍作修改来对相同的数据进行多元线性回归。在多元线性回归的情况下，由于每个特征具有不同的值范围，归一化变得至关重要。这里是波士顿房价数据集的多重线性回归的代码，使用13个输入特征。波士顿房价数据集可从http://lib....

本节将针对波士顿房价数据集的房间数量（RM）采用简单线性回归，目标是预测在最后一列（MEDV）给出的房价。波士顿房价数据集可从http://lib.stat.cmu.edu/datasets/boston处获取。本小节直接从 TensorFlow contrib数据集加载数据。使用随机梯度下降优化器...

先讲一下线性插值：已知数据(x0,y0)与(x1,y1)，要计算[x0,x1]区间内某一位置x在直线上的y值（反过来也是一样，略）：y−y0x−x0=y1−y0x1−x0y=x1−xx1−x0y0+x−x0x1−x0y1上面比较好理解吧，仔细看就是用x和x0，x1的距离作为一个权重，用于y0和y1的加权。双线性插值本质...