如何用r语言求函数极值
新年好！运用二阶导数求极值的步骤：1、先求一阶导数，令一阶导数等于0，解出来的点，可能就是极值点。 这样的点，称为 stationary point，汉语翻译成驻点；2、再求二阶导数，将驻点的坐标代入到二阶导数的表达式。 如果大于0，将驻点
推荐阅读
热门文章
? ? ?=30““一
在中学范围内，这个题目无解，这是由奇数和偶数的性质决定的。奇数（英文：odd）数学术语 ，口语中也称作单数， 整数中，能被2整除的数是偶数，不能被2整除的数是奇数，奇数个位为1，3，5，7，9。偶数可用2k表示，奇数可用2k+1表示，这里k
python如何求平方根
1：二分法求根号5a:折半： 52=2.5b:平方校验: 2.5*2.5=6.25>5，并且得到当前上限2.5c:再次向下折半:2.52=1.25d:平方校验：1.25*1.25=1.5625&
python 矩阵 sqrt什么意思
对矩阵操作sqrt的意思是对矩阵中的每个元素都开方，比如：from numpy import *import numpy as npA = np.matrix([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])B = a
BP神经网络——Python简单实现三层神经网络（Numpy）
我们将在Python中创建一个NeuralNetwork类，以训练神经元以给出准确的预测。该课程还将具有其他帮助程序功能。 1. 应用Sigmoid函数我们将使用 Sigmoid函数 （它绘制一条“ S”形曲线）作为神经网络的
python逻辑回归怎么求正系数
Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度
一文搞懂梯度下降&反向传播
如果把神经网络模型比作一个黑箱，把模型参数比作黑箱上面一个个小旋钮，那么根据通用近似理论（universal approximation theorem），只要黑箱上的旋钮数量足够多，而且每个旋钮都被调节到合适的位置，那这个模型就可以实现
python逻辑回归怎么求正系数
Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度
如何用r语言求函数极值
新年好！运用二阶导数求极值的步骤：1、先求一阶导数，令一阶导数等于0，解出来的点，可能就是极值点。 这样的点，称为 stationary point，汉语翻译成驻点；2、再求二阶导数，将驻点的坐标代入到二阶导数的表达式。 如果大于0，将驻点
r语言求最值问题，急
$objective不是区间最大值，是最大或最小这个值，究竟是多少。optimise的默认是求最小值，如果要求最大，>optimise(f,lower=0,upper=1,maximum=T)结果是$maximum[1] 0.2
c语言牛顿迭代法
#include<stdio.h>#include<math.h>int a,b,c,dfloat f(float x){ float yy=((a*x+b)*x+c)*x+dre
安装Adanms的时候其他都按步骤安装好了，最后打开不了出现下面的问题，怎么解决？？
运行错误程序：D:Adamspythonwin32python.exeR6034 一个应用错误发生在装载 C 运行库时发生。请连接到支持页面查看更多信息.先删除系统安装的Microsoft Visualc++ 2005 2008
c语言牛顿迭代法
把两个子函数都写主函数里头吧！你这样写a、b、c、d都没有传参,害我找了半天。#include<stdio.h>#include<math.h>inta,b,c,da、b、c、d为系数vo
python逻辑回归怎么求正系数
Python 逻辑回归求正系数的方法可以分为两种：1. 使用线性模型的求解方法：可以使用sklearn中的LogisticRegression类来求解正系数，调用其中的fit()方法就可以求解出正系数。2. 使用梯度下降法：可以自己实现梯度
C语言牛顿法求值
参考一下用C语言实现的牛顿法： #include "stdio.h" #include "math.h"float f(float x)float df(float x)void main()
python数据挖掘是什么
数据挖掘（data mining，简称DM），是指从大量的数据中，通过统计学、人工智能、机器学习等方法，挖掘出未知的、且有价值的信息和知识的过程。python数据挖掘常用模块numpy模块：用于矩阵运算、随机数的生成等pandas模块：用于
如何用R语言对一组样本数据进行拟合求出密度函数？
曲线拟合：（线性回归方法：lm）1、x排序2、求线性回归方程并赋予一个新变量z=lm(y~x+I(x^2)+...)3、plot(x,y)#做y对x的散点图4、lines(x,fitted(z))#添加拟合值对x的散点图并连线曲线拟合：（n
如何在R语言中使用Logistic回归模型
logit=glm(y~x1+x2,data=data,family=binomial(link='logit'))glm表示广义线性回归，data表示y,x1,x2所在的数据集，family中的link用来选择回归类型
在r语言矩阵里求每一行的最大值，请问怎么求？
>>A = [1 2 3 44 3 2 17 8 9 6]AMax = max(A')'amin = min(AMax)[id,iv,ie] = find(A == amin)AMax = % 行
尝试python 进行CFD计算
1维线性对流方程是用于学习有关CFD的知识最简单，最基本的模型，其方程表示如下：需要给出方程的初始条件，假设方程具有初速度 c ，且无形状的改变。则初始条件可以表示为，即时间为0时刻时位置为 x 处点的速度。因此，方程可以表示为：利用时