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__future__是py2的概念，對應py2，py3就是future，這是爲了在是py2的時候還能用到一些新版本的特性而做成的包。意思禁用py2的import特性改成用py3的import的特性如下列出部分： from futur

2018-10-13 05:09:45

轉載請聲明出處：http://blog.csdn.net/zhongkelee/article/details/44064401 一、PCA簡介 1. 相關背景上完陳恩紅老師的《機器學習與知識發現》和季海波老師的《矩陣

2018-10-06 05:52:18

文章目錄代碼一代碼二代碼三代碼四代碼五代碼六代碼七代碼一 import tensorflow as tf # 創建一個常量 op, 產生一個 1x2 矩陣. 這個 op 被作爲一個節點 # 加到默認圖中. # # 構造器的返回值代

2018-10-04 05:05:12

tensorflow學習加python複習第一課對於快速學習tensorflow和python送上三個網址tensorflow中文官方手冊、python官方模塊索引網址、python教程第一個代碼下面是tensorflow中文官

2018-09-26 04:58:08

Newton法說明： Newton法R程序：其中部分說明練習題1 代碼結果練習題2 結果 DONE！！！ Newton法說明： Newton法R程序：例 {x21+x22−

2018-08-24 05:38:25

問題問題一列火車從A站開往B站，某人每天趕往B站趕火車．他己瞭解到火車從A站到B站的運行時間是服從均值爲30分鐘．標準差爲2分鐘的正態分佈．火車大約13點離開A站．此人大約13:30到達B站．火車離開A站的時刻及概率和此人到達B站的

2018-08-24 05:38:23

1. 渡口模型問題描述: 問題分析: 模型建立: 模擬程序設計: matlab代碼其中函數說明結果 2. 趕火車問題描述: 變量說明問題分析與假設: matlab代碼結果 DONE！！！ 1.

2018-08-24 05:38:23

問題從0-9中隨機不放回選4個數，求組成偶數的概率．分別作理論和模擬分析．直接R模擬（大數定律） eventest<-function(n){ m<-0 for(i in 1:n){ x<-sample(x = 0:

2018-08-24 05:38:23

極大似然估計（直接上典例） R代碼 library(MASS);attach(geyser);hist(waiting,freq = F) # mnf<-function(pa,data){ x<-dnorm(data,pa[2

2018-08-24 05:38:23

問題問題一顆股子投4次至少得到一個六點與兩顆般子投24次至少得到一個雙六點，這兩個事件哪一個概率更大？直接R模擬（大數定律）注意括號各種英文輸入，R語言編寫時候看不出明顯區別 sice<-function(n){ p1=0;

2018-08-24 05:38:23

矩估計說明： R代碼結果 DONE！！！矩估計說明：就是把求方程解的Newton法過渡到統計學裏面，達到參數估計的目的，其實也是對於方程的求解。直接上例題 R代碼 #矩估計 #下面是之前的Newtons代碼

2018-08-24 05:38:23

蒙特卡羅方法介紹問題1 其中函數說明結果問題2 結果問題3 結果問題4 結果問題5 結果問題6 結果 DONE！！！蒙特卡羅方法介紹問題1 ∫10sin(x

2018-08-24 05:38:23

這裏主要對於matlab優化工具箱進行整理 linprog求解線性規劃： intlinprog求解求解整數或混合整數規劃。例題1：例題2 例題3 例題4 例題5 fminbnd求一元函數在定區間上最小值(有導數），傳統優化算法

2018-08-24 05:38:23

題目 R代碼 #l=0 data=rcauchy(n=1000,location = 0,scale = 10) f<-function(pa){ result= -log(pi*pa*(1+((data)/pa)^2)) -s

2018-08-24 05:38:23

問題盒中有12個乒乓球．其中9個是新的，第一次比賽時從中選出3個，比賽後仍放回盒中，第二次比賽時再從盒中選出3個．(1）求第二次取出的球都是新球的概率；(2）又已知第二次取出的球都是新球，求第一次取出的球都是新球的概率．分別作理論和模擬

2018-08-24 05:38:22