nima_zhang_b的专栏

统计学习指导学习（评估f）应用预测预测的准确性，不关注解释性股票推断哪些自变量和因变量相关因变量与每个预测因子之间的关系因变量与自变量是否能用一个线性方程概括方法按是否为“参数方法”分类参数方法线性模型（欠光滑，受限的，强解释性）最小二乘法非参数方法薄板样条（光滑的，非受限的，弱解释性）按“光滑度、解释性”分类解释性强lasso回归线性拟合光滑度强半线性广义可加模型（GAM）

1. 去官网下载源码去这里找3.4.1 的opencvhttps://github.com/opencv/opencv/releases去这里找3.4.1的 opencv_contribhttps://github.com/opencv/opencv_contrib/releases2.下载好解压到ubuntu目录下3.根据 官方网站的说明安装 ope...

版本： linux系统的2016B版本的matlab（可以使用更高版本的matlab）第一步：编写一个简单的matlab程序第二步：在command window输入：deploytool 选择LIbrary Compiler ,如下图所示：第三步：进入Matlab Compiler界面，选择c++ share Library，再点击+,选择 matlab文件第四步：然后...

需要改正 cmake文件。cmake_minimum_required(VERSION 3.3)project(ThirdProject)find_package(Armadillo REQUIRED) # <<<include_directories(${ARMADILLO_INCLUDE_DIRS}) # <<<set(CMAKE_CXX_...

#include <armadillo>cube A = randu<cube>(5,4,3);方法一A.reshape(5*4, 3, 1);mat B = A.slice(0);方法二mat C = reshape( mat(A.memptr(), A.n_elem, 1, false), 5*4, 3);

#include <armadillo>float a[100];arma::fmat D(a, 2, 50);总之，float和arma::fmat配对，double和arma::mat配对，不能弄混！

sudo apt-get install liblapack-devsudo apt-get install libblas-devsudo apt-get install libboost-devsudo apt-get install libopenblas-devsudo apt-get install libarpack2-devsudo apt-get install libs...

一个120*1size的矩阵转成 3*4*10的张量，关键代码#include <armadillo>arma::mat A(120, 1);arma::cube B(120, 1,1);B.slice(0)=A;B..reshape(3,4,10);思路，armadillo没有直接从矩阵转成张量的cube构造函数，可以利用slice间接实现。...

数学类经典书籍，深度学习用 线性代数概率与统计线性代数《线性代数及其应用》 David C. Lay ：谁用谁知道，经典中的经典概率与统计《概率论与数理统计》陈希孺 ：用心写成的书，不光是教知识，更是教思维的方法...