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原创 python 学习笔记02

006斐波那契数列$\textcolor{Red}{啊啊啊还是得做些标记才行，⭐表示不理解，❤表示重要知识点} $斐波那契数列（Fibonacci sequence），从1,1开始，后面每一项等于前面两项之和。法一：递归def Fib(n): return 1 if n<=2 else Fib(n-1)+Fib(n-2)print(Fib(int(input())))#这个语法也很意外！ a if else b法二：循环target=int(input())res=0a

2021-08-06 23:31:50 256

原创 python 学习笔记01

一直一直以来想自学python，几乎每次都只停留在收藏。偶尔一次也学了几天便放弃。希望这次暑期自己可以坚持下来，没有什么要求，只希望每天都能学会一点点东西。直接通过简单的例子学习基础语法题库来自于：Python基础训练100题（带答案） - 知乎 (zhihu.com)001：数字组合1、2、3、4，能组成多少个互不相同且无重复数字的三位数？total=0for i in range(1,5): for j in range(1,5): for k in range(1

2021-08-05 22:28:47 325

原创线性回归-box-cox和显著差异

《线性回归》作业1、(1)应用最小二乘法求经验回归方程直接用spss里面的回归可得可得线性回归方程为：Y=−0.831+0.004∗XY=-0.831+0.004*XY=−0.831+0.004∗X(2)残差图、Gauss-Markov检验残差图：可以看到残差均匀分布在0的上下方，故Gauss-Markov是适用的。(3)因变量变化线性回归方程为：U=0.582+0.001∗XU=0.582+0.001*XU=0.582+0.001∗X可以看到残差均匀分布在0的上下方，故Gau

2021-08-05 17:38:58 950

原创数值计算偏重分析-插值和Newton-Cotes-matlab

《数值计算偏重分析》作业1、用三次样条插值splinex=1:12y=[5,8,9,15,25,29,31,30,22,25,27,24]xx=1:0.1:12p=spline(x,y)yy=ppval(p,xx)插值结果为：5 5.624206104 6.154452386 6.598956604 6.965936515 7.263609878 7.500194451 7.683907991 7.822968257 7.925593008 8 8.054406992 8.097031

2021-08-05 17:37:22 287

原创差分方程-兔子和汉诺塔

1、兔子对数的递推关系列表可得：2、药物代谢差分方程易得为：x(n)=A0+(1−k)x(n−1)x(n)=A_{0}+(1-k)x(n-1)x(n)=A0+(1−k)x(n−1)对应齐次方程：x(n)=(1−k)x(n−1)x(n)=(1-k)x(n-1)x(n)=(1−k)x(n−1)的通解为：x(n)=(1−k)nx(n)=(1-k)^nx(n)=(1−k)n设其特解x(n)=cx(n)=cx(n)=c,则有：c=A0+(1−k)cc=A_{0}+(1-k)cc=A0+(1−k)

2021-08-05 17:35:08 653

原创数值计算-一维搜索收敛速度比较-matlab

为西电数模《数值计算方法》作业1、几种方法求根的收敛速度逐步搜索法：代码如下：clear;clf% %逐步搜索法x0=0%任意初始点h=1%搜索步长eps=1e-4%精度%比较10次i=1while(abs(funct(x0))>=eps) x1=x0+h y1(i)=abs(x1-0.7391)/0.7391 i=i+1 if(i==11) break end if(abs(funct(x1))<abs(fu

2021-08-03 12:59:39 2270

原创 matlab最小二乘-分类、矩阵完备、图像恢复

前言为西电数模培训《机器学习》-最小二乘法作业1. warm start固定了θ\thetaθ，研究γ\gammaγ取值变化时等值线的变化规律可以看出，对应θ\thetaθ同号的点附近的取值更接近，在图1，2，3中，（1，1）和（1，-1）对应θ\thetaθ同号，另外两个同号，则等高线明显分成左右两部分，在图4，5，6中，则明显分成上下两部分。且随着γ\gammaγ增大，等高线越向取定的四个点靠近。代码如下：x=[1,1;1,-1;-1,1;-1,-1]'X=-2:0.1:2Y=X

2021-08-02 00:02:51 1156 1

原创《Time Series》 Lecture1

一、 Definitiona time series is a set of random variables(observations){X_{t}}t是连续or离散二、Examplesenergy consumption、telephone calls、 Internet traffic三、General approach of prediction∥x1−x2∥p=(E∣x1−x2∣p)1/p\Vert x_{1}-x_{2}\Vert_{p} = (E\vert x_{1}-x{2

2021-07-30 01:00:55 97

原创数模笔记01---熵权法和TOPSIS

数模笔记01—熵权法和TOPSIS前言正准备九月国赛，前几天写了2020年国赛C题《中小微型企业的信贷策略》。一、熵权法1、评价矩阵假定给了m个指标，每个指标有n个数据，就构造出n*m矩阵X2、数据标准化对于正向指标，标准化公式为：Y=(X-min(X))./(max(X)-min(X))对于负向指标，标准化公式为：Y=(max(X)-X)./(max(X)-min(X))3、求各指标的信息熵二、使用步骤1.引入库通过2020年国赛C题《中小微型企业的信贷策略》接触到的。首

2021-07-29 20:40:38 2609

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