** 本文内容来自于吴恩达深度学习公开课 1.概述 加权移动平均法,是对观察值分别给予不同的权数,按不同权数求得移动平均值,并以最后的移动平均值为基础,确定预测值的方法.采用加权移动平均法,是因为观察期的近期观察值对预测值有较大影响,它更能反映近期变化的趋势. 指数移动加权平均法,是指各数值的加权系数随时间呈指数式递减,越靠近当前时刻的数值加权系数就越大. 指数移动加权平均较传统的平均法来说,一是不需要保存过去所有的数值:二是计算量显著减小. 2.算法理解 引入一个例子,例子为美国一年内每天的温

首先感谢吴恩达老师的免费公开课,以下图片均来自于Andrew Ng的公开课 指数加权平均法 在统计学中被称为指数加权移动平均法,来看下面一个例子: 这是伦敦在一些天数中的气温分布图 Vt = βVt-1 + (1 - β)θt  β指的是加权系数 0<β<1 θt 指的是当前时刻的温度 当β=0.9的时候 1/1-β = 10 所以看到上图的红线其实就是考虑了10天之内的平均气温,其拟合度较好 当β=0.98的时候 1/1-β = 50 所以上图中的绿线是考虑了50天之内的平均气温,于是这种平

Python进阶----网络通信基础 ,OSI七层协议() ,UDP和TCP的区别 , TCP/IP协议(三次握手,四次挥手) 一丶CS/BS 架构 C/S: 客户端/服务器    定义:       这里的客户端一般泛指客户端应用程序EXE,程序需要先安装后,才能运行在用户的电脑上对用户的电脑操作系统环境依赖较大    比如:       qq.微信.网盘.优酷这一类是属于需要安装的桌面应用 ​    优点:       安全性高,个性化设置,功能全面,响应速度快    缺点:       开

常见样式问题七.word-break.word-wrap.white-space区别:https://blog.csdn.net/c11073138/article/details/79534394 首先推荐下MDN网站,在上面可以学习html.css.js.对于css而言,可以查看详细的语法.使用案例.浏览器兼容性.附上链接:https://developer.mozilla.org/zh-CN. 一.基本介绍 1.word-break MDN上显示语法: normal | break-all

七.TCP与UDP的区别 1.面向连接VS无连接 TCP面向连接而UDP面向无连接的,TCP是和单对单传送数据,UDP适合多波发布 2.可靠性 TCP利用握手,确认,重传机制提供了可靠性保证,UDP可能会丢失,不保证数据可靠 3.有序性 TCP利用序列号,保证了消息的顺序交付,虽然到达可能无序,但是TCP最终会排序,UDP不具备有序性 4.速度 UDP速度快 5.量级 TCP属于重量级而UDP属于轻量级

上回在Panel的应用中我们应该能大致区分开conteEl和renderTo,这回我们从定义中区分. 在Panel的API中, contentEl:String指定一个现有的HTML元素或者id作为此组件的内容.这个config选项是用来利用现有的HTML元素,并将其放置在一个新的组件的布局元素(它只是将指定的DOM元素移动到,已经被渲染的组件之中当内容使用)注意:在其他配置的HTML被插入到组件之后,指定的HTML元素被追加到组件的布局元素中,document中将不再包含此元素.这个指定的HT

Session和Cookie的区别 从存储方式上比较 Cookie只能存储字符串,如果要存储非ASCII字符串还要对其编码. Session可以存储任何类型的数据,可以把Session看成是一个容器 从隐私安全上比较 Cookie存储在浏览器中,对客户端是可见的.信息容易泄露出去.如果使用Cookie,最好将Cookie加密 Session存储在服务器上,对客户端是透明的.不存在敏感信息泄露问题. 从有效期上比较 Cookie保存在硬盘中,只需要设置maxAge属性为比较大的正整数,即使关闭浏览

1.OSI七层网络模型介绍 OSI(Open System Interconnection,开放系统互连)七层网络模型称为开放式系统互联参考模型 ,是一个逻辑上的定义,一个规范,它把网络从逻辑上分为了7层.每一层都有相关.相对应的物理设备,比如路由器,交换机. OSI七层模型是一种框架性的设计方法,建立七层模型的主要目的是为解决异种网络互连时所遇到的兼容性问题,其最主要的功能就是帮助不同类型的主机实现数据传输.它的最大优点是将服务.接口和协议这三个概念明确地区分开来,通过七个层次化的结构模型使不

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

拟合练习: function f = curvefun(x, tdata) f = (x()*x()*x()) / (x()-x()) * ( exp(-x()*tdata)/(x()-x()) + exp(-x()*tdata)/(x()-x()) - (/(x()-x())+/(x()-x()))*exp(-x()*tdata) ); %数据输入 tdata = [ ]; vdata = [ ]; %拟定估计值 x0 = [ ]; x = lsqcurvefit('curvefun', x0

  局部加权线性回归  [转载时请注明来源]:http://www.cnblogs.com/runner-ljt/ Ljt 作为一个初学者,水平有限,欢迎交流指正. 线性回归容易出现过拟合或欠拟合的问题. 局部加权线性回归是一种非参数学习方法,在对新样本进行预测时,会根据新的权值,重新训练样本数据得到新的参数值,每一次预测的参数值是不相同的. 权值函数: t用来控制权值的变化速率(建议对于不同的样本,先通过调整t值确定合适的t) 不同t值下的权值函数图像: 局部加权线性回归R实现: #Local

关于插值原理,这篇文章里总结过. 插值,是在有限个数据点的情况下,模拟出更多的点来适应实际问题的需要. 拟合,是在已知数据点基础上,以已知点处最小误差为标准,模拟出近似函数. 二者有似,实则不同,matlab提供了基本完整的解决方案. 一.插值 1. 一维插值 (1)拉格朗日插值 经典的拉格朗日插值并没有现成的函数.自行编写如下: input: 相同维度的已知点x0,y0 output:x点处的插值y function y = lagrange(x0,y0,x) % 函数:已知点组(x0,y0)

目录 OSI七层网络模型与TCP/IP四层模型介绍 1.OSI七层网络模型介绍 2.TCP/IP四层网络模型介绍 3.各层对应的协议 4.OSI七层和TCP/IP四层的区别 5.交换机工作在OSI的哪一层 6.路由器工作在OSI的哪一层 7.PING命令使用OSI哪一层协议 参考文档 OSI七层网络模型与TCP/IP四层模型介绍 1.OSI七层网络模型介绍 OSI(Open System Interconnection,开放系统互连)七层网络模型称为开放式系统互联参考模型 ,是一个逻辑上的定义,

Array.Boolean.Date.Number等对象都具有toString().toLocaleString().valueOf()三个方法,那这三个方法有什么区别??? 一.JS Array 例子: var array = new Array("niu","li","na"); console.log(array.valueOf()); console.log(array.toString()); console.log(array.toL

关于解决使用numpy.ployfit进行多项式拟合的时候请注意数据类型,解决问题的思路就是统一把数据变成浮点型,就可以了.这是numpy里面的一个bug,非常low希望后面改善. # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',hea

机器学习中的预测问题通常分为2类:回归与分类. 简单的说回归就是预测数值,而分类是给数据打上标签归类. 本文讲述如何用Python进行基本的数据拟合,以及如何对拟合结果的误差进行分析. 本例中使用一个2次函数加上随机的扰动来生成500个点,然后尝试用1.2.100次方的多项式对该数据进行拟合.拟合的目的是使得根据训练数据能够拟合出一个多项式函数,这个函数能够很好的拟合现有数据,并且能对未知的数据进行预测. 代码如下: import matplotlib.pyplot as plt import 

摘要:本论文先介绍了多项式数据拟合的相关背景,以及对整个课题做了一个完整的认识.接下来对拟合模型,多项式数学原理进行了详细的讲解,通过对文献的阅读以及自己的知识积累对原理有了一个系统的认识.介绍多项式曲线拟合的基本理论,对多项式数据拟合原理进行了全方面的理论阐述,同时也阐述了曲线拟合的基本原理及多项式曲线拟合模型的建立.具体记录了多项式曲线拟合的具体步骤,在建立理论的基础上具体实现多项式曲线的MATLAB实现方法的研究,采用MATLAB R2016a的平台对测量的数据进行多项式数据拟合,介绍了M

多项式均表示为数组形式,数组元素为多项式降幂系数 1.      polyval函数 求多项式在某一点或某几个点的值. p = [1,1,1];%x^2+x+1 x = [-1,0,1];y = polyval(p,x); 另外求函数在某一点或某几个点的值可以用函数feval. x = [-1,0,1]; y = feval(@(x)exp(x),x);%注意用的乘法和乘法都改用.运算符 2.      roots函数 求多项式的零点. p = [1,-3,2,0];x0 = roots(p);

1.多项式拟合 对散点进行多项式拟合并打印出拟合函数以及拟合后的图形import matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npx=np.arange(1,17,1) #生成散点列表作为x的值y=np.array([4.00, 6.40, 8.00, 8.80, 9.22, 9.50, 9.70, 9.86, 10.00, 10.20, 10.32, 10.42, 10.50, 10.55, 10.58, 10.60]) #给定y的散点值#用3次多项式拟合z

一.MongoDB简介 什么是MongoDB ?MongoDB 是由C++语言编写的,是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统.在高负载的情况下,添加更多的节点,可以保证服务器性能.MongoDB 旨在为WEB应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案.MongoDB 将数据存储为一个文档,数据结构由键值(key=>value)对组成.MongoDB 文档类似于 JSON 对象.字段值可以包含其他文档,数组及文档数组. 主要特点MongoDB的提供了一个面向文档存储,操作起来比较简单和容易.你可以在