自变量

挖掘建模 经过数据探索于数据预处理,得到了可以直接建模的数据..根据挖掘目标和数据形式可以建立分类与预测,聚类分析,关联规则,时序模式和偏差检测等模型.帮助企业提取数据汇总蕴含得商业价值,提高企业得竞争力. 分类和预测问题得两种主要类型,分类主要是预测分类标号(离散属性),而预测主要是建立连续值函数模型,预测给定自变量对应得因变量得值 实现过程: 分类: 分类是构造一个分类模型,输入样本得属性值,输出对应得类别,将每个样本映射到预先定义好 得类别. 分类模型建立再已有类标记得数据集上,模型再已有样本上得准确率可以方便得计算,所以分类属于有监督得学习. 预测 预测是指建立两种或两种以上变量相互依赖得函数模型(线性回归...),然后进行预测或控制 实现过程: 分类和预测得实行过程类似, 分类算法有两步过程:第一步是学习步,通过归纳分析训练样本集来建立分类规则;第二步是分类步,先用已知得测试样本集评估分类规则得准确率,如果准确率是可以接受的,则使用该模型对未知类标号的待测样本集进行预测. 预测模型的实现也有两步,第一步是通过训练集建立预测属性(数值型)的函数模型,第二步再模型通过检验后进行预测或控制 常用的分类与预测算法 算法名称 算法描述 回归分析 回归分析是确定预测属性(数值型)与其他变量之间相互依赖的定量关系最常用的统计学方法,包括线性回归,非线性回归,Logistic回归,岭回归

#include <iostream> #include <cmath> using namespace std; //递归 //每个递归函数都必须有一个非递归初始值 //递归的第二式都是用较小自变量的函数值来表达较大自变量的函数值 //1.factorial 阶乘 //n! = 1 当 n=0 //n! = n(n-1);当n>0 //算法复杂度O(n) static int factorial(int n) { if (n == 1) return 1; return n * factorial(n - 1); } int main() { for (int i=1;i<=100;i++) { cout <<"i="<<i<<":"<< factorial(13) << endl; } cout << "hello world" << endl; return 0; } 来源： https://www.cnblogs.com/tailiang/p/11712603.html

程序函数递归原理讲解 一、在说函数递归的时候,顺便说一下栈的概念。 栈是一个后进先出的压入(push)和弹出(pop)式数据结构。在程序运行时,系统每次向栈中压入一个对象,然后栈指针向下移动一个位置。当系统从栈中弹出一个对象时,最近进栈的对象将被弹出。然后栈指针向上移动一个位置。程序员经常利用栈这种数据结构来处理那些最适合用后进先出逻辑来描述的编程问题。这里讨论的程序中的栈在每个程序中都是存在的,它不需要程序员编写代码去维护,而是由运行是系统自动处理。所谓的系统自动维护,实际上就是编译器所产生的程序代码。尽管在源代码中看不到它们,但程序员应该对此有所了解。 再来看看程序中的栈是如何工作的。当一个函数(调用者)调用另一个函数(被调用者)时,运行时系统将把调用者的所有实参和返回地址压入到栈中,栈指针将移到合适的位置来容纳这些数据。最后进栈的是调用者的返回地址。当被调用者开始执行时,系统把被调用者的自变量压入到栈中,并把栈指针再向下移,以保证有足够的空间存储被调用者声明的所有自变量。当调用者把实参压入栈后,被调用者就在栈中以自变量的形式建立了形参。被调用者内部的其他自变量也是存放在栈中的。由于这些进栈操作,栈指针已经移动所有这些局部变量之下。但是被调用者记录了它刚开始执行时的初始栈指针,以他为参考,用正或负的偏移值来访问栈中的变量。当被调用者准备返回时,系统弹出栈中所有的自变量

目录：（来源：百度百科等） 一、一元线性回归 二、多元线性回归 一、一元线性回归 　　一元线性回归是分析只有一个自变量（自变量x和因变量y）线性相关关系的方法。一个经济指标的数值往往受许多因素影响，若其中只有一个因素是主要的，起决定性作用，则可用一元线性回归进行预测分析。回归分析是研究某一变量（因变量）与另一个或多个变量（解释变量、自变量）之间的依存关系，用解释变量的已知值或固定值来估计或预测因变量的总体平均值。 　　一元线性回归分析预测法，是根据自变量x和因变量Y的相关关系，建立x与Y的线性回归方程进行预测的方法。由于市场现象一般是受多种因素的影响，而并不是仅仅受一个因素的影响。所以应用一元线性回归分析预测法，必须对影响市场现象的多种因素做全面分析。只有当诸多的影响因素中，确实存在一个对因变量影响作用明显高于其他因素的变量，才能将它作为自变量，应用一元相关回归分析市场预测法进行预测。 预测模型为： 式中， x t 代表t期自变量的值； 代表t期因变量的值；a、b代表一元线性回归方程的参数。a、b参数由下列公式求得（用代表）： 建立模型 ： 1、选取一元线性回归模型的变量 ； 2、绘制计算表和拟合散点图 ； 3、计算变量间的回归系数及其相关的显著性 ； 4、回归分析结果的应用 模型的检验： 1、经济意义检验：就是根据模型中各个参数的经济含义

优化算法通常只考虑最小化目标函数。其实，任何最大化问题都可以很容易地转化为最小化问题，只需令目标函数的相反数为新的目标函数即可。 由于优化算法的目标函数通常是一个基于训练数据集的损失函数，优化的目标在于降低训练误差。而深度学习的目标在于降低泛化误差。为了降低泛化误差，除了使用优化算法降低训练误差以外，还需要注意应对过拟合。 深度学习中绝大多数目标函数都很复杂。因此，很多优化问题并不存在解析解，而需要使用基于数值方法的优化算法找到近似解，即数值解。本书中讨论的优化算法都是这类基于数值方法的算法。为了求得最小化目标函数的数值解，我们将通过优化算法有限次迭代模型参数来尽可能降低损失函数的值。 两个挑战 ，即局部最小值和鞍点。 梯度下降和随机梯度下降 def train_2d(trainer): # 本函数将保存在d2lzh包中方便以后使用 x1, x2, s1, s2 = -5, -2, 0, 0 # s1和s2是自变量状态，本章后续几节会使用 results = [(x1, x2)] for i in range(20): x1, x2, s1, s2 = trainer(x1, x2, s1, s2) results.append((x1, x2)) print('epoch %d, x1 %f, x2 %f' % (i + 1, x1, x2)) return results

热门数据挖掘模型应用入门（一）: LASSO回归 2016-10-10 20:46 作者简介： 侯澄钧，毕业于俄亥俄州立大学运筹学博士项目， 目前在美国从事个人保险产品(Personal Line)相关的数据分析，统计建模，产品算法优化方面的工作。 目录： 模型简介 线性回归 Logistic回归 Elstic Net模型家族简介 学习资料 1.模型简介 Kaggle网站 （https://www.kaggle.com/ ）成立于2010年，是当下最流行的进行数据发掘和预测模型竞赛的在线平台。 与Kaggle合作的公司可以在网站上提出一个问题或者目标，同时提供相关数据，来自世界各地的计算机科学家、统计学家和建模爱好者，将受领任务，通过比较模型的某些性能参数，角逐出优胜者。 通过大量的比赛，一系列优秀的数据挖掘模型脱颖而出，受到广大建模者的认同，被普遍应用在各个领域。 在保险行业中用于拟合广义线性模型的LASSO回归就是其中之一。 LASSO回归的特点是在拟合广义线性模型的同时进行变量筛选(Variable Selection)和复杂度调整(Regularization)。 因此，不论目标因变量(dependent/response varaible)是连续的(continuous)，还是二元或者多元离散的(discrete)， 都可以用LASSO回归建模然后预测。

分段函数 Problem Description 函数是一种特殊的映射，即数集到数集的映射。对于给定的每个自变量都能给出一个确定的值，这是一件多么牛的事情呀。其实不是函数牛，而是因为它具有这种性质我们的数学家才这么定义了它。函数有很多类型，虽然本质都是映射，但为了方便研究和应用，数学家们做了很多分类。比如线性函数，非线性函数，随机函数，还有一些具有特殊性质的函数等等。 今天我们要关注的是分段函数，所谓分段就是对于整个定义域来说，函数的值域是不连续的。很明显的一个就是绝对值函数，类似于y=|x|,(x,y属于R)。不连续是按照自变量的连续变化函数值的变化不连续而已，但函数仍然不离不弃的给了每个自变量一个值。 总之，函数就是按照规则对自变量进行操作得到相应的值。而程序里的函数就更牛了，它可以对我们的输入（自变量）进行各种我们想做的操作，最后得到输出（值），很好玩吧。 今天，就希望你能用程序里的函数实现数学里的分段函数，加油哦。 这个分段函数长得是这个样子的： F(x) = log2(x) 0<x<10 = |x|+sin(x) x<0 = 0 x=0 = x^2 x>=10 Input 输入第一行给出数据的组数T。 接下来T行每行一个实数X。 Output 输出T行，每行一个函数值，四舍五入保留到小数点后两位。 希望你能根据函数的表达式，对于给定的每个自变量不离不弃的计算出它的值。