我们在推导机器学习公式时,常常会用到各种各样的对数,但是奇怪的是--我们往往会忽略对数的底数是谁,不管是2,e,10等. 原因在于,lnx,log2x,log10x,之间是存在常数倍关系. 回顾学过的数学知识,换底公式如下: 则有 故我们不用纠结对数公式中底数究竟是谁,常数倍关系往往对最后结果不产生影响

本文仅求对数的整数部分: int log(int n, int base){ int i = 1, cnt = 0; while (i*base < n){ i *= base; ++cnt; } return cnt; }

每每以为攀得众山小,可.每每又切实来到起点,大牛们,缓缓脚步来俺笔记葩分享一下吧,please~ --------------------------- R语言的基础包中提供了两种类型的时间数据,一类是Date日期数据,它不包括时间和时区信息,另一类是POSIXct/POSIXlt类型数据,其中包括了日期.时间和时区信息.基本总结如下: 日期data,存储的是天:时间POSIXct 存储的是秒,POSIXlt 打散,年月日不同:日期-时间=不可运算. 一般来讲,R语言中建立时序数据是通过字符型转

本文对应<R语言实战>第4章:基本数据管理:第5章:高级数据管理 创建新变量 #建议采用transform()函数 mydata <- transform(mydata, sumx = x1 + x2, meanx = (x1 + x2)/2) 重编码 < 小于 <= 小于或等于 > 大于 >= 大于或等于 == 严格等于(比较浮点类型时慎用,易误判) != 不等于 !x 非x x | y x或y x & y x和y isTRUE(x) x是否为TRUE

Leftmost Digit Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others) Memory Limit: 65536/32768 K (Java/Others) Total Submission(s): 2519 Accepted Submission(s): 1101   Problem Description Given a positive integer N, you should output the leftmost digit of N^N.   In

回归诊断 回归诊断 1.样本是否符合正态分布假设? 2.是否存在离群值导致模型发生较大误差? 3.线性模型是否合理? 4.误差是否满足独立性.等方差.正态分布等假设条件? 5.是否存在多重共线性 正态分布检验:函数shapiro.test() P>0.05,正态分布 例题1 Anscomber数据 数据 1-3 1 2 3 4 4 号 X Y Y Y X Y 1 10.0 8.04 9.14 7.46 8.0 6.58 2 8.0 6.95 8.14 6.77 8.0 5.76 3 13.0 7

转自:http://blog.fens.me/r-math-derivative/ 前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学

数据结构用于存储数据,不同的数据结构对应不同的操作方法,对应不同的分析目的,应选择合适的数据结构.在处理数据时,为了便于检查数据对象,可以通过函数attributes(x)来查看数据对象的属性,str(x)函数用于查看R对象的内部结构,通过print(x)函数,显示数据对象存储的内容,该函数把数据打印到控制台上,另外,RStudio提供了一个可视化查看数据的函数View(x). 一,处理数据的函数 标量通常是常量,每一个标量都有特定的数据类型,常用的数据类型是数值类型,字符类型,逻辑类型和日期类

R语言  ggplot2包的学习   分析数据要做的第一件事情,就是观察它.对于每个变量,哪些值是最常见的?值域是大是小?是否有异常观测? ggplot2图形之基本语法: ggplot2的核心理念是将绘图与数据分离,数据相关的绘图与数据无关的绘图分离ggplot2是按图层作图ggplot2保有命令式作图的调整函数,使其更具灵活性ggplot2将常见的统计变换融入到了绘图中.ggplot的绘图有以下几个特点:第一,有明确的起始(以ggplot函数开始)与终止(一句语句一幅图):其二,图层之间的叠加

已有 1849 次阅读 2012-8-2 15:15 |系统分类:科研笔记|关键词:矩阵 480 window border center Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2 3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2 3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(142536) A=[1 2 3;4

R是面向对象的语言,它跟其他编程语言的数据类型差不多,有四种,分别为:数值型,复数型,逻辑性和字符型 数值型:即数字,分为整数型和双精度型.数字可以用科学技术法表示,形式为Xe+m,意为x乘10的m次方.m为正表示10的正次方,m为负表示10的负次方.特殊的数值为inf(正无穷),-inf(负无穷),NaN(不存在). 数值型之间的计算包括加+,减-,乘*,除/,整除%/%,取余%%,乘方(^2),开方sqrt,指数^,对数log(n,base=m)(以m为底n的对数),log2,log10分别

Matlab.R向量与矩阵操作   描    述 Matlab R 1 建立行向量v=[1 2  3 4] v=[1 2 3 4] v<-c(1,2,3,4)或v<-scan(),然后输入1 2 3 4,并按Enter 2 建立列向量v=[1 2  3 4]’ v=[1;2;3;4] 同上,R中不区分行列 3 建立矩阵A=(1 4  2 5  3 6  ) A=[1 2 3;4 5 6] A<-matrix(c(1,2,3,4,5,6), nrow=2,byrow=TRUE) 4 访问向

################################################### 问题:基本数学运算   18.4.30 R语言用于初等数学的计算,都怎么表示??加减乘除.余数.取整.绝对值.判断正负.平方.幂.对数.向上向下取整.四舍五入.保留小数点后位数. 解决方案: # 加减乘除 a+b; a-b; a*b; a/b # 余数,整除(向下取整) a%%b;  a%/%b:   19%/%4  #[1] 4 # 绝对值 abs(-a) # 判断正负 sign(-2:3)

前言 高等数学是每个大学生都要学习的一门数学基础课,同时也可能是考完试后最容易忘记的一门知识.我在学习高数的时候绞尽脑汁,但始终都不知道为何而学.生活和工作基本用不到,就算是在计算机行业和金融行业,能直接用到高数的地方也少之又少,学术和实际应用真是相差太远了. 不过,R语言为我打开了一道高数应用的大门,R语言不仅能方便地实现高等数学的计算,还可以很容易地把一篇论文中的高数公式应用于产品的实践中.因为R语言我重新学习了高数,让生活中充满数学,生活会变得更有意思. 本节并不是完整的高数计算手册,仅介

这道题列出不等式后明显是会溢出的大数,但是没有必要写高精度,直接两边取对数(这是很简明实用的处理技巧)得: log2(n!)=log2(n)+log2(n-1)+...+log2(1)<=log2(2k-1)<k 其中k是第y年计算机的位数. 注意C++中log(n)是以e为底的对数,log10(n)是以10为底的对数,若要计算loga(b),用换底公式loga(b)=logx(b)/logx(a)即可. #include<iostream> #include<cstdio&

Java对数函数的计算方法非常有问题,然而在API中却有惊人的误差.但是假如运用了以下的方法,用Java处理数字所碰到的小麻烦就可以轻而易举的解决了. Sun的J2SE提供了一个单一的Java对数方法——double java.lang.Math.log(double),这很轻易使用.请看如下代码: double x = Math.log(5); 等价于:x = ln 5 或 x = loge5,即以e为底的自然对数. 假如你想使用Java来计算机对数,算底不同的对数又该如何做呢?很遗憾,我们还

Java对数函数及Java对数运算 2010-05-17 10:32 中国IT实验室 佚名   关键字:Java   Java对数函数的计算方法非常有问题,然而在API中却有惊人的误差.但是假如运用了以下的方法,用Java处理数字所碰到的小麻烦就可以轻而易举的解决了. Sun的J2SE提供了一个单一的Java对数方法——double java.lang.Math.log(double),这很轻易使用.请看如下代码: double x = Math.log(5); 等价于:x = ln 5 或 x

java对数 先看看Java源码里的对数函数(在Java.lang.Math里) 方法1:log() 作用:返回以自然常数e为底数的对数值 说明: e ≍ 2.71828 18284 59045 23536 02874 71352 66249 77572 47093 69995 95749 66967 62772 40766 30353 54759 45713 82178 52516 64274 public static double log(double a) { return Strict

教程:常用运算函数.对一般数据进行运算的常用函数: 1.round() #四舍五入 例:x <- c(3.1416, 15.377, 269.7) round(x, 0) #保留整数位 round(x, 2) #保留两位小数 round(x, -1) #保留到十位   2.signif() #取有效数字(跟学过的有效数字不是一个意思) 例:略   3.trunc() #取整    floor() #向下取整    ceiling() #向上取整 例:xx <- c(3.60, 12.47, -

python的对数 首先要导入 math 模块: import math import numpy as np math.log(8,2),此为以2为底8的对数 等于 math.log2(8); 等于np.log2(8) 自然对数: 以e为底的对数. e = math.e 约等于 2.718281828459045: x的自然对数为: math.log(x,math.e): 等于np.log(x). Python/Modules/Scipy