linear

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    鉴于阵列 a[4]={2,5,8,9}; 相对于每个元件的绝对差将是 (3,6,7,3,4,1) abs(2-5)=3 abs(2-8)=6 abs(2-9)=7 abs(5-8)=3 abs(5-9)=4 abs(8-9)=1 是否有可能找到这线性时间?如果是,如何?

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    作为我课程中编码挑战的一部分,我们必须生成代码以提供10个不同的任务。 在这个任务中,我的目标是制定一个线性搜索算法,用于搜索数组中的特定项目,并在找到时显示其位置。 这是我当前的代码: using System; using System.Collections.Generic; using System.Linq; using System.Text; using System.Thr

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    我没有R经验,但我想建立一个线性计量经济学模型,以便比较信息标准。所以我使用随机数作为我的数据集。然后下面的错误来了...... y <- rnorm(100) x1 <- rnorm(100) x2 <- rnorm(100) x3 <- rnorm(100) x4 <- rnorm(100) mod1 <- lm(y ~ x1 + x2) mod2 <- lm(y ~ X1 +x2

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    比方说,我有这样的矩阵: 111 | 1 0 0 1 | 1 这个系统显然有无限的解决方案。 X1 = -x 2 X3 = 1个 X1取决于x2和X2是免费的,但我很感兴趣的是X3。 有一种算法可以找到一个解决方案,看起来像这样:[NaN,NaN,1]为x1,x2和x3? 我的猜测是,你可以用高斯消算法的变化,但我真的不知道该怎么做。

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    我想在R(LPsolve)中运行LP,但是我的组合之一应该永远不会发生。例如,如果我正在尝试配对男性和女性(不是人类:-))来最大化函数值(下面称为“级别”的矩阵)。然而,其中一个男性是女性的一个完整的兄弟,所以我不希望这种交配永远发生(例如,下面矩阵中的男性1 &女性1)。我希望所有的女性交配(即约束),并且我希望所有男性有2次交配(只有2次交配)(另一个约束)。我试着让[1,1]交配真的是负面

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    我最近开始学习Python中的一些基本的统计建模,并且我对Microsoft Excel如何处理线性回归感到好奇。运行回归分析时,excel是否将训练和测试数据分开? 此外,据我了解,分裂训练和测试数据用于防止过度拟合模型的数据。这是线性回归的风险吗?是否有必要在线性回归中进行列车测试分割? 感谢

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    所以我有一个文本文件,我想通过搜索一个数字,如果它被发现然后输出一个消息号码被发现,如果没有,然后找不到。 目前我已经将文本文件读入一个字符串,并询问用户他们想要搜索的数字。我坚持的部分是线性搜索字符串的代码。我想查找一个字符串,因为我将使用的其他文件可能包含单词。 到目前为止的代码: public static void search() // Search for values {

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    此方法启动并且用户可以选择第一个或第二个文件。我如何制作它,以便myArray根据结果而变化。目前它说myArray在当前上下文中不存在。如果文件2是选择,那么我如何设置myArray到该文件的值? 任何帮助表示赞赏。谢谢。 代码: public static void search() // Search for values { Console.WriteLine("1=Day 2

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    假设下列数据: Date V1 V2 1 1996-01-04 0.04383562 days 0.1203920 2 1996-01-04 0.12054795 days 0.1094760 .............. 3 1996-02-01 0.04383562 days 0.1081815 4 1996-02-01 0.12054795 days 0.1092450

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    它是线性代数共同优化的乘法然后通过附加伪恒定尺寸的输入,那么整个变成单个乘法(Wx + b => W'x')添加公共的操作。 有没有在Tensorflow这样做任何好处,还是会优化该反正(例如tf.matmul(...) + b与tf.matmul(...))