题干见官网注意点时间限制：1s解题思路1、暴力嵌套循环 O(n^2) 70分2、排序+前缀和首先我们要知道评价一个阈值好坏的标注：预测正确的数目越大越好 对于一个阈值来说：预测正确数目 = 阈值小于自己且挂科 + 阈值大于等于自己且未挂科既然循环不可以，就用前缀和 O(m+n) 处理一下数据（这或许也是空间换时间？ 1、新建数组sum[ Num +1 ]，其中Num 是输入的行数 2、对于sum[
机器学习一共有两条主线：问题模型问题提出要求，模型给予解决。线性回归线性回归：用线性模型来解决回归问题。线性回归的重点：回归问题线性方程偏差度量权重更新：优化方法线性回归的算法原理基本思路机器学习的核心概念：在错误中学习。这需要两个步骤，首先知道偏离了多少，然后向减少偏差的方向调整权值。偏差度量：找到目标和实际的偏差距离，用“损失函数”表示；权值调整：通过“优化方法”来调整权值，使得偏差减小。数学
这个小项目功能、实现都不算复杂，没有用到J2EE主流框架，而是通过注解、反射来实现的简单的IOC、DB、LOG、WEB等功能。个人感觉，总体设计来讲一般，对于这个小博客是够用的，过于针对性导致很难扩展下去。而且作者貌似没有对这个项目持续更新下去，感觉挺可惜的。但是，作为小白白来讲，还是具有学习价值的。也想通过分享，把学到的一些东西做个小小的整理。注1：第一个项目是使用xml配置，第二个
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2023-11-24 06:00:14
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学习内容：CART树算法原理损失函数分裂结点算法正则化对缺失值处理优缺点应用场景sklearn参数 CART树 算法分类与回归树的英文是Classfication And Regression Tree，缩写为CART。CART算法采用二分递归分割的技术将当前样本集分为两个子样本集，使得生成的每个非叶子节点都有两个分支。非叶子节点的特征取值为True和False，左分支取值
ARIMA模型实例讲解：时间序列预测需要多少历史数据？ 雷锋网按：本文源自美国机器学习专家 Jason Brownlee 的博客，雷锋网(公众号：雷锋网)编译。时间序列预测，究竟需要多少历史数据？显然，这个问题并没有一个固定的答案，而是会根据特定的问题而改变。在本教程中，我们将基于 Python 语言，对模型输入大小不同的历史数据，对时间序列预测问题展开讨论，探究历史数据对 ARIMA 预测模型的
预测模型-灰色预测模型
原创
2023-08-18 08:37:39
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临床预测模型有没有用? 一个模型最重要的目的就是对某种疾病的结局做出判断和预测，为后续的治疗措施提供依据。正是因为目前因为适用人群问题、样本量问题、预测因素选择问题等导致预测结果不是很准确，很多人认为预测模型没有用。但是随着相关数据分析技术的进步，相信这一点一定会改善。 其实，目前临床上正在使用的一些量表，也属于广义的临床预测模型，但是其预测准确度还不及一些新发展的预测模型。另一个临床预测模型提供
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2024-01-02 12:51:14
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文章目录一、算法介绍1.灰色预测模型2.灰色系统理论3. 针对类型4. 灰色系统5. 灰色生成6. 累加生成7. GM（1，1）模型推导精度检验精度检验等级参照表二、适用问题三、算法总结1. 步骤四、应用场景举例1. 累加生成2. 建立GM（1，1）模型3. 检验预测值五、MATLAB代码六、实际案例七、论文案例片段（待完善） 一、算法介绍1.灰色预测模型少量的、不完全的的信息，建立数学模型并做
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2023-10-12 11:00:59
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目录引言数据格式运行代码 Holt-Winters模型主体程序入口参数讲解开始训练预测结果 引言话不多说上来先上预测精度分析图,其中MAE的误差大概在0.11,以下数据均是预测未知数据，而不是训练数据的预测图。 开始之前我们先来简单了解一下Holt-Winters模型Holt-Winters模型，也称为三重指数平滑模型，是一种经典的时间序列预测模型，用于处理具有趋势和
1. 前言模型：ARIMA模型（英语：Autoregressive Integrated Moving Average model），差分整合移动平均自回归模型，又称整合移动平均自回归模型（移动也可称作滑动），是时间序列预测分析方法之一。而SARIMAX是在ARIMA的基础上加上季节（S, Seasonal）和外部因素(X, eXogenous)。也就是说以ARIMA基础加上周期性和季节性，适用于
一、模型的偏差与方差 所描述的事情本质上就是过拟合和欠拟合。偏差描述的是模型预测准不准，低偏差就是表示模型预测能力是不错的，就像图中的点都在靶心附近。方差描述的是模型稳不稳定，就像图中高方差的那些点，它们很分散，说明射击的成绩不稳定，波动很大。二、用学习曲线与验证曲线诊断模型一般来说，影响模型效果有三个重要的因素：数据量大小：训练样本数量越大，模型越不太容易出 现高方差（过拟合）（换句话说：训练样
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2024-01-03 11:10:59
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内容
IBM SPSS 软件家族预测分析模型的商业应用初探系列 Statistics 和 Modeler作为 IBM SPSS 软件家族中重要的成员，是专业的科学统计、数据挖掘分析工具，其具有功能强大，应用广泛的特点。其核心 组成部分——预测分析模型，不仅是软件功能实现的关键，同时也是软件应用的关键。 Statistics中的模型侧重于统计分析技术， 而Modeler则侧重
模型评估与预测1.1经验误差与过拟合1.2 评估方法1.2.1留出法（hold-out）1.2.2交叉验证法1.2.3 自助法1.3性能度量1.3.1 查准率，查全率，准确率1.3.2 P-R曲线、平衡点和F1度量1.3.2.1 P-R曲线1.3.2.2 平衡点(BEP)1.3.2.3 F1度量1.3.3 ROC与AUC1.4 偏差与方差1.5正则化线性回归的偏差-方差模型1.5.1 正则化线性
首先请看下图 这个方案在之前的文章有介绍过【利用灰度方式解决微服务测试环境共用问题】，这里就不做太多的文字介绍了，图中内部请求部分省略掉了，和网关那一层的负载策略一致，获取头部version信息，然后负载到相应的服务去。网关层比内部服务调用多做了一件事情就是ip绑定操作。 整个k8s集群维护一套跟生产一样的稳定版本，当没有进行ip绑定操作时，请求不会调用到开发机器去，就不会出现一些乱七八糟的问题：
# 使用Java实现ARIMA预测模型的指南
## 一、概述
ARIMA (自回归积分滑动平均) 模型是一种广泛应用于时间序列数据预测的统计模型。对初学者来说，实现ARIMA模型的Java代码可能会稍显复杂。本篇文章将简要介绍如何在Java中实现ARIMA预测模型的流程，并提供详细步骤与代码示例，帮助你掌握这个技能。
## 二、实现流程
实现ARIMA模型的步骤可以概括为以下几个阶段：
java内存模型与生命周期笔记java内存模型Java虚拟机规范中定义了Java内存模型（Java Memory Model，JMM），用于屏蔽掉各种硬件和操作系统的内存访问差异，以实现让Java程序在各种平台下都能达到一致的并发效果，JMM规范了Java虚拟机与计算机内存是如何协同工作的：规定了一个线程如何和何时可以看到由其他线程修改过后的共享变量的值，以及在必须时如何同步的访问共享变量。Jav
文章目录1.prophet简介2.安装fbprophet3.prophet的参数设置3.1增长函数的设置3.2变点的设置3.3周期性的设置3.4节假日的设置4.画图 1.prophet简介prophet是facebook开源的一是序列预测模型，算法本身可以处理掉异常值和部分缺失值的情况，并可以通过广义的相性模型，分成周期项，趋势项，剩余项和节假日效应四项。模型的输入数据有固定的格式，df[‘ds
1概述语法分析器的任务在于，对词法分析器识别出的单词符号串进行识别分析，如程序中的表达式、说明语句等各类型语句，对于语法分析主要采取的是上下文无关文法进行描述的，且主要分为自上而下的语法分析以及自下而上的语法分析，而在自上而下的语法分析中存在回溯现象，为了避免回溯，在自上而下的语法分析方法中，主要采用LL(1)语法分析方法，LL(1)分析方法的主要特点为：文法不含左递归，文法中每一个非终结符的各
# 灰度预测模型的Java实现指南
## 引言
灰度预测（GM）模型是一种预测时间序列数据的有效方法。它可以用于许多实际场景，例如销售预测、库存管理和气象预测等。在本文中，我将逐步指导你如何在Java中实现灰度预测模型，包括流程、代码和详尽的注释。
## 整体流程
在实现灰度预测模型之前，我们需要明确整个过程的步骤。以下是主要步骤的概述：
| 步骤 | 描述
# 如何实现“预测模型开发 Java”
## 一、流程概述
首先，让我们通过以下表格展示预测模型开发 Java 的整体流程：
| 步骤 | 描述 |
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| 1 | 数据收集与清洗 |
| 2 | 特征工程处理 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估与调优 |
| 5 | 模型应用与部署 |
## 二、详细步骤及代码
### 1. 数据收集与
