更改windows下的cmd的字符集编码

最新推荐文章于 2025-11-25 19:30:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-11-25 19:30:00 发布 · 322 阅读

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本文详细介绍了如何在Windows CMD中更改字符集编码，包括英文、日文、简体中文、韩文和繁体中文等，以及如何切换到UTF-8编码。

更改windows下的cmd的字符集编码


chcp 437 /* 英文 */ 
chcp 932 /* 日文 */
chcp 936 /* 简体中文 */
chcp 949 /* 韩文 */
chcp 950 /* 繁体中文 */
chcp 65001 UTF-8

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最小二乘法（看完即会）

qlkaicx的博客

02-18

2万+

其中，X是数据矩阵，每一行是一个数据点，每一列是一个自变量（包括截距项），Y是观测值向量，β是待求的系数向量。为了找到使S最小的a和b的值，我们需要对S求关于a和b的偏导数，并令它们等于零。最小二乘法的数学公式通常用于线性回归问题，其中目标是找到一条直线（或更高维度的超平面），使得这条直线与给定数据点的误差平方和最小。同样地，通过求偏导数和令偏导数等于零，我们可以得到一个线性方程组，解这个方程组可以找到最优的b_0, b_1, …+ b_m*x_m，其中b_0是截距，b_1到b_m是各个自变量的系数。

最小二乘法推导及求解

qq_43016560的博客

06-01

1万+

本文主要简述了最小二乘法的定义、推导和求解，并通过python代码的方式展示了最小二乘法的矩阵求解方式。

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最小二乘法推导.pdf

08-02

拟合的常用算法之最小二乘法的推导，其中包含了一些重要的矩阵求导公式证明，通过对最小二乘法的数学矩阵推导，我们对其算法的原理应用有更深的理解

一个实际问题讲明白最小二乘法LS（含公式推导）

最新发布

种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在

11-25

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本文介绍了最小二乘法（LS）的基本原理及其在信号恢复中的应用。LS通过最小化预测值与观测值之间的误差平方和来估计未知参数，适用于线性模型y=Ax+n。文章详细推导了LS的求解过程，包括目标函数展开、矩阵求导和法方程求解，最终得到x̂=(AᵀA)⁻¹Aᵀy的解。同时指出了LS的局限性：要求A列满秩（测量数≥未知数），且不考虑信号的空间相关性、稀疏性等先验信息。该方法适用于基础线性问题，但对复杂结构信号恢复存在不足。

最小二乘法 来龙去脉

bitcarmanlee的博客

06-05

7万+

最小二乘是每个上过大学的同学都接触过的概念与知识点(当然可能纯文科的同学没接触过，但是一般纯文科的同学也不会看这篇文章好像)。最小二乘理论其实很简单，用途也很广泛。但是每次说到最小二乘，总感觉差了点什么似的，好像对于最小二乘的前世今生没有一个特别详细与系统的了解。so，本博主趁着周末的时间，赶紧给详细整理整理，力争把最小二乘是个什么鬼做一个特别详细的说明，争取让学英语学中文学历史学画画唱歌的同学都

曲线拟合的最小二乘原理

孙悟空

06-29

8175

本文详细叙述了什么是曲线拟合的最小二乘法、怎样进行最小二乘，并通过一个示例帮助大家进一步理解曲线拟合中的最小二乘法

数据分析——最小二乘法建立线性回归方程（最简单的一元线性模型为例）

人的抱怨源自，自我无能的愤怒

01-10

11万+

概述别看公式多，其实很简单 最小二乘法其实又叫最小平方法，是一种数据拟合的优化技术。实质上是利用最小误差的平方寻求数据的最佳匹配函数，利用最小二乘法可以便捷的求得未知的数据，起到预测的作用，并且是的这些预测的数据与实际数据之间的误差平方和达到最小。一般应用在曲线拟合的目的上。原理本篇文章不考虑其他方面的应用，我们用最简单的实例说明最小二乘法的工作原理与其内在含义。当我们在研究两个...

最小二乘法

wangprince2017

11-09

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最小二乘法不永远是最优的方法。对于不同数据形式和建模需求，需要能自行选择合适的建模方式。本文会对比最小二乘法(MSE)和最小绝对值法(MAE)来比较两者的性质。两者定义我们首先来理清楚最小二乘法和最小绝对值法分别是什么。它们都是用来衡量线性回归模型效果的方式。不同的是，最小二乘法(MSE, Mean Square Error)将误差的平方求和，而最小绝对值法(MAE, Mean...

最小二乘法求回归直线方程的推导过程

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在数据的统计分析中，数据之间即变量x与Y之间的相关性研究非常重要，通过在直角坐标系中做散点图的方式我们会发现很多统计数据近似一条直线，它们之间或者正相关或者负相关。虽然这些数据是离散的，不是连续的，我们无法得到一个确定的描述这种相关性的函数方程，但既然在直角坐标系中数据分布接近一条直线，那么我们就可以通过画直线的方式得到一个近似的描述这种关系的直线方程。当然，从前面的描述中不难看出，所有数据都分布

最小二乘法推导及实现

weixin_46557333的博客

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在上文一文让你彻底搞懂最小二乘法（超详细推导）中我们提到过，发明最小二乘法的勒让德认为，让误差的平方和最小估计出来的模型是最接近真实情形的(误差=真实值-理论值)。换句话说，勒让德认为最佳的拟合准则是使 yiy_{i}yi与 f(xi)f(x_{i})f(xi)的距离的平方和最小，即： L=∑i=1n(yi−f(xi))2L=\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-f(x_i))^{2}L=i=1∑n(yi−f(xi))2 这个准则也被称为最小二乘准则。勒让德在原文中提到：使误差平方和达到最小

最小二乘法拟合直线，用线性回归法、梯度下降法实现

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对于每个数据点，预测值为最小化所有数据点的误差平方和：最终目标就是找到使总误差S最小的a、b，这可以通过S分别对a、b求偏导，并令偏导数 = 0来实现梯度下降（Gradient Descent）是一种迭代优化算法，通过不断沿损失函数负梯度方向更新参数，逐步逼近最优解。

最小二乘法-拟合平面方程

weixin_44623642的博客

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一、最小二乘法(Least Square Method) 1.1 线性回归概念【转自百度百科】线性回归是利用数理统计中回归分析，来确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系的一种统计分析方法，运用十分广泛。其表达形式为y=wx+εy = wx+ \varepsilony=wx+ε，ε\varepsilonε为误差服从均值为0的正态分布。在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。这种函数是

机器学习-线性回归方法之最小二乘法和梯度下降法

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这里写自定义目录标题前言实现原理工具准备1，线性回归最小二乘参数估计使用python计算最小二乘法的线性回归检验前言本次知识来自贾俊平《统计学》第七版，初次学习，如有纰漏，请各位多多包含。诸位之意见笔者会一一听取实现原理通过实验或调查获得测量数据后，可假定-一个函数关系，通过一定的方法确定其各项系数，即求取有关数量之间关系的经验公式从几何上看，就是要选择一条曲线，使之与所获得的数据更好地吻合.因此，求取经验公式的过程也就是曲线拟合的过程.怎样才能正确地获得与实验数据配合的最佳曲线呢?常用的方法有:

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线性拟合笔记之：最小二乘法

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线性拟合之最小二乘法关于最小二乘法一元线性回归模型求解最小二乘实现一元最小二乘法 关于最小二乘法 以下是百度百科的解释：最小二乘法（又称最小平方法）是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的数据，并使得这些求得的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。最小二乘法还可用于曲线拟合。其他一些优化问题也可通过最小化能量或最大化熵用最小二乘法来表达...