前言之前写的”真值表 && 逻辑表达式“表达有误，代码没有问题，但是化简没有达到最简，另外，代码的输入有点反人类，这里也更新一下一. 逻辑表达式转真值表（代码更新）改为采用符号表达，其中以exp = Ad + AcD + acd + abC + abcD为例，s[0]表示a/A，s[1]表示b/B，以此类推。 取反不再使用字母的大小写表达，而是采用取反符号。import csv
在宏观计量经济研究中，通常会使用VAR模型研究多个时间经济变量之间的数量关系情况，当数据不平稳但满足同阶单整时，通常使用协整检验研究长期均衡关系。与此同时，还可使用误差修正模型ECM（error correction model）研究短期波动情况。误差修正模型的使用通常是在协整检验后，协整检验研究长期均衡关系，误差修正模型ECM研究短期波动情况。1 背景当前有一项美国宏观联邦基金利率、通
转载
2023-12-18 11:49:03
88阅读
我们先来看一下PV,AC,EV都是什么：PV（Planed Value），计划值，又叫计划工作量的预算费用。是指项目实施过程中某阶段计划要求完成的工作量所需的预算工时（或费用）。记忆技巧：PLaned，计划，Value，数值，简写是PVAC（Actual Cost），实际成本，又叫已完成工作量的实际费用，指项目实施过程中某阶段实际完成的工作量所消耗的工时（或费用）。主要反映项目执行的实际消耗指标。
一、真实值、观测值、预测值（1）真实值表示真实世界中的数据（总体），是肉眼看到的，没有任何误差的。 （2）观测值表示机器学习模型的样本数据（样本），是模型的输入，但不一定是真实世界中的数据（可以来自真实世界）。eg. 如果是图像的话，就是模型摄像头通过图像传感器的输入。 （3）预测值表示学习模型预测出的数据。二、随机扰动项、误差和残差（1）随机扰动项指的是数据本身的不确定性带来的误差，通常我们假设
转载
2023-11-08 21:30:34
597阅读
# 实际值与预测值绘图方案
## 问题描述
在数据分析和机器学习中，常常需要对实际值与预测值进行比较和评估。为了直观地了解实际值与预测值之间的差异，我们可以通过绘制图表来展示它们的关系。
## 方案概述
本方案将使用Python中的matplotlib库来绘制实际值与预测值的关系图。我们将使用散点图和线图来展示实际值和预测值的对比情况，并通过添加误差线来表示其差异。
## 方案步骤
###
原创
2023-09-11 09:24:18
1719阅读
文章目录一. 插值算法和拟合算法的区别二、Hermite和三次样条插值三.拟合算法线性最小二乘法用平方项计算的原因：拟合优度（只针对线性拟合）：R^2结论使用拟合工具箱来实现拟合 一. 插值算法和拟合算法的区别1.函数拟合是求出一个具体的函数形式使得该函数尽可能近距离地靠近这些已知数据点 而插值是根据已知数据点得到未知数据点处的函数值，不需要获得一个具体的函数 2.拟合以及插值还有逼近是数值分析
在进行编程算法的设计学习的时候，有一个问题是不可避免的，那就是数据类型的表示和其编码。因为要想使代码能够高效运行，就必然需要了解其特性。因此我又拿出了本科的《微机原理与接口技术》（姚琳等编著，清华大学出版社出版），重新学习一下数值的表示方法，并记录在此。基本概念1.编码将非二进制形式表示的数值型数据转化为二进制形式表示，并最终实现在计算机的存储和处理的过程。 为什么需要进行编码这个问题就很简单了
hasNext()： hasNext() 方法用于检查输入流中是否还有下一个标记（token）。标记可以是任何类型的值（整数、字符串、浮点数等）。 如果输入流中还有下一个标记，则 hasNext() 返回 true；否则返回 false。 例如，当输入流中还有下一个整数、字符串或其他类型的值时，hasNext() 将返回 true。 hasNextInt()： hasNextInt() 方法用于检
一、机器学习方法：拟合预测曲线我们可以使用机器学习来挖掘它们之间的关系（见下图的「最佳拟合预测曲线」），即给定一个不属于数据点的特征值，我们可以准确地预测出输出（特征值和预测线的交点）。选择一个模型（1）模型种类1、线性模型2、指数模型为了使用机器学习来做预测，我们需要选择一个能够拟合收集到的数据的最佳模型。我们可以选择一个线性（直线）模型，并通过改变其陡度/梯度和位置对其进行调整，从而匹配数据点
转载
2023-11-12 13:05:48
965阅读
卡方检验最基本的思想就是通过观察实际值与理论值的偏差来确定理论的正确与否。偏差越大，我们认为原假设越有问题，从而接收原假设的反面。那如何计算偏差程度？假设变量X，所有的观测值为X1,X2,...,Xn，理论值就是E(X)了（可以是其他合理的假设），那么偏差就是 sigma:i(1-n){ (Xi-E(x))^2 / E(x) }。所谓“理论”，就是指我们的原假设。对（以DF视角分析）文本分类而言，
主要用于填表时，空值要用“—”填充，但涉及对单格的计算会#VALUE! 此时自定义格式，填写 [=0]"—";;; 即可 ...
转载
2021-09-02 18:30:00
144阅读
2评论
问题：在一些行中包含空值，需要使用非空值来替代这些控制。解决方案：使用coalesce函数用实际的值来替换空置，语句如下：select coalesce(comm,0) from emp讨论：coalesce 函数有一个或多个参数。该函数返回列表中的第一个非控制。在这个解决方案中，只要comm非控，
转载
2017-09-13 23:58:00
100阅读
2评论
本文介绍一些模型中常用的评价模型准确性的指标参考：Various ways to evaluate a machine learning model’s performanceEvaluation Criteria for Machine Learning Models本文针对回归问题和分类问题的不同，介绍对应的一些模型指标回归问题Mean Absolute Error (MAE)它是预测值与实际
转载
2023-10-18 16:46:58
446阅读
# MySQL查询主键自增id值的实际值
在使用MySQL数据库时，很多开发者都会使用自增主键（AUTO_INCREMENT）来为表的行生成唯一的标识。这种方法不仅能够确保数据的唯一性，同时也极大地方便了数据的插入和管理。然而，在某些情况下，我们可能需要查询自增主键的当前实际值。本文将通过多个方面介绍如何查询自增主键的实际值，并给出相关的代码示例。
## 自增主键简介
在MySQL中，自增主
# 一、SPSS神经网络实际值与预测值
## 1. 简介
SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款统计分析软件，广泛应用于科研和商业领域。其中的神经网络功能能够帮助用户进行预测分析，通过训练模型来预测未来的数值。在神经网络模型中，实际值指的是真实的观测值，而预测值是模型基于输入数据预测得出的值。
在本文中，我们将介绍如何使用SP
插值 插值是数学和计算机科学领域中的一种技术，用于在给定一些离散数据点的情况下，估计在这些点之间的数值。插值的目标是通过某种函数（插值函数）来逼近或拟合这些离散数据，从而使得在原始数据点之间的数值也有合理的估计。具体来说，插值可以用于以下情况：数据平滑： 通过在原始数据点之间绘制平滑的曲线，可以去除数据中
注意： VM 模块不进行频率、温度修正时，即可以保证频率 0.1Hz、温度 0.5℃ 的绝对精度，多项式修正仅用于微小的调整使用
原创
2023-01-07 00:12:46
61阅读
振弦采集模块的频率值与温度值的修正
此功能在 SF3.51 版本时增加。
固件版本 V3.51
修改固件版本号为 V3.51_2200827。
增加了频率和温度的多项式修正参数和对应指令。 $STFP、 $GTFP、 $STTP、 $GTTP
增加了 FFT 频幅数据输出功能。设置 ATSD_SEL.[5]为 1。
修正了 VM608 采集 NTC 温度时电阻会小 100 欧姆的 BUG。
测量、
原创
2023-01-06 11:07:47
45阅读
# Python中特殊值用空值替代
在数据处理和分析中，我们常常会遇到特殊值，例如缺失值、无效值或异常值等。正确处理这些特殊值是确保数据质量和分析结果准确的关键之一。在Python中，使用空值（例如`None`、`NaN`等）替代特殊值是一种常见的方法。本文将详细介绍如何在Python中实现这一过程，并通过示例代码来说明。
## 什么是特殊值？
特殊值通常是指在数据集中不符合预期的值。例如：
Python中字符串String去除出换行符和空格的问题，在日常使用Python的过程中，时常碰到要去除字符串中的空格和指定字符的情况，方法汇总如下：一、strip().代表一个空格
"···xyz···".strip() # returns "xyz" 删除字符两端空格
"···xyz···".lstrip() # returns "xyz···"
转载
2023-06-20 22:51:39
611阅读
