2013年05月03日

本文介绍了一个用于数值计算的区间插值算法实现。该算法能够根据不同输入月份返回对应的一个数值,通过考虑不同区间的线性变化来计算结果。适用于在特定范围内进行平滑过渡的数据处理场景。
int soft_plan(int m,int moshu1,int shuzhi1,int moshu2,int shuzhi2,int xianzhi)
{
int mont;
if(m<=moshu1)
{
m=moshu1-m;
m=(int)m*(shuzhi2-shuzhi1)/(moshu2-moshu1);
m=shuzhi1-m;
if(m>shuzhi1)m=0;
return(m);
}
if(m>=moshu2)
{
m=m-moshu2;
m=(int)m*(shuzhi2-shuzhi1)/(moshu2-moshu1); 2013年05月03日
m=m+shuzhi2;
if(m>xianzhi)m=xianzhi;
return(m);
}
if((m>=moshu1)&&(m<=moshu2))
{
m=m-moshu1;
m=m*(shuzhi2-shuzhi1)/(moshu2-moshu1);
m=m+shuzhi1;
if(m>xianzhi)m=xianzhi;
return(m);
}
return 0;
}
2013年05月03日

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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