根的绝对值>=1,可知在区间[i,i+1]内最多只有一个解。将（-100,100）for 循环分成若干区间令l=i,r=i+1;判断f(l)是否为0，再判断f(r)是否为0，如果为0，直接跳过。当左右点都不为0时走到下一步利用二分，判断。 当f(mid)*(r)>0 那么可知根一定在左边区间 即r=mid,否则的话，l=mid;
题目链接：https://www.luogu.com.cn/problem/P1024 试题分析： 三个答案都在[-100,100]范围内，两个根的差的绝对值>=1,保证了每一个大小为1的区间里至多有1个解，也就是说当区间的两个端点的函数值异号时区间内一定有一个解，同号时一定没有解。那么我们可以枚举互相不重叠的每一个长度为1
以0.01精度在[-100,100]枚举根。 #include<iostream> #include<iomanip> int main() { double a,b,c,d; std::cin>>a>>b>>c>>d; for(double x=-100.0;x<=100.0;x+=0.01) { double f=a*x*x*x+b*x*x+c*x+d; if
设计函数求一元多项式的导数。 输入格式: 以指数递降方式输入多项式非零项系数和指数（绝对值均为不超过1000的整数）。数字间以空格分隔。 输出格式: 以与输入相同的格式输出导数多项式非零项的系数和指数。数字间以空格分隔，但结尾不能有多余空格。 输入样例: 3 4 -5 2 6 1 -2 0
《一元运算符》：++;-- 《幂运算》：
\(设函数f(x)在\)\(x=0处连续\)，\(并且lim_{x \to 0}{\frac{f(2x)-f(x)}{x}}=A\),\(求证:f^{'}(0)存在，且\)\(f^{'}(0)=A。\) \(因为\) \[lim_{x \to 0}{\frac{f(2x)-f(x)}{x}}=A \] \(所以对任意\epsilon ，存在\delta,使得当x\in (-\delta,\delta)时，\) \[A-
目录1 问题的提出2 原理2.1 代价函数2.2 模型的评价2.2.1 皮尔逊相关系数2.2.2 决定系数3 Python 实现3.1 不调sklearn库3.2 调 sklearn 库4 梯度下降法4.1 原理4.2 Python实现参考 1 问题的提出 对于给定的数据集 \(D = \{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_m,y_m)\}\)，线性回归 (lin
向量值函数推导 ========================================================================================================================================
基本概念 一元运算符对一个目标进行操作。一元前缀运算符（如！b）,一元后缀运算符（b！）。二元元算符对两个目标进行操作（比如a+b）同时因为他们出现在两个目标之间，所以是中缀。三元运算符操作是那个目标。swift语言也仅有一个三元运算符，三元条件运算符（a?b:c）c Swift 运算符的改进 swift在支
Description 下面程序的功能是采用弦截法求方程 x^3- 11.1x^2+38.8x-41.77=0 的根。其中函数root用来求区间（x1,x2）的实根。 请将程序补充完整。 #include<stdio.h> double root(double,double); int main() { double x1,x2,ans; scanf("%lf%lf",&x1,&x2); ans=root(x1,x2);
#include <iostream> #include<algorithm> #include<cstring> using namespace std; double a,b,c,d; double f(double x){ return a*x*x*x+b*x*x+c*x+d; } void bs(double l,double r){ if((r-l)<=0.001){ printf("%.2lf ",l); return;
题目描述 有形如：a x^3 + b x^2 + c x + d = 0 这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数（a,b,c,d 均为实数），并约定该方程存在三个不同实根（根的范围在 −100 至 100 之间），且根与根之差的绝对值 ≥1。要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格)，并精确到小数
文章目录 一、数据调用与预处理二、一元线性回归分析三、多元线性回归分析（一）解释变量的多重共线性检测（二）多元回归1. 多元最小二乘回归2. 逐步回归 （三）回归诊断 四、模型评价-常用的准则统计量 一、数据调用与预处理 本文使用的数据为R语言自带数据集“iris”。iris数据集
在 JavaScript 中，加法的用法有两种情况: 1.数字求和，字符串拼接 如果都是数字的情况就会和数学的+号一样做一个求合的功能，如果其中有字符串类型就会变成字符串的拼接 let a = 990 let b = 89 let c = '90' console.log(a + b) // 数字1079 console.log(a +
#include<iostream> #include<vector> using namespace std; vector<vector<int>>construct2DArray(vector<int>& original,int m,int n){ vector<vector<int>>ans; if(original.size() != m * n){ return ans; } //auto
题目描述： 有形如：ax3+bx2+cx+d=0 这样的一个一元三次方程。给出该方程中各项的系数(a，b，c，d 均为实数)，并约定该方程存在三个不同实根(根的范围在-10至10之间)，并且根与根之差的绝对值 ≥ 1。要求由小到大依次在同一行输出这三个实根(根与根之间留有空格)，并精确到小数点后3位
1.parseInt(num) 2.parseInt(num,radix) //传入 基数参数 3.parseFloat(num) //浮点数 4.Number(num) //Number 构造器,比较慢,几乎不用它 5.~~num //按位非 //一元运算符 6.num*1 // 乘一个数 7.num/1 // 除一个数 8.num-0 // 减去0 9. +num //一元运算符
23:59 笑，实在是仁爱的象征、快乐的源泉、亲近别人的媒介。有了笑，人类的感情就沟通了。 ——雪莱 人是社会动物，他的存
机器学习- 一元线性回归 通过分析披萨的直径与价格的线性关系，来预测任一直径的披萨的价格 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression def runplt(): plt.figure() plt.title("Piz
目录 前言 一、机器学习的三要素 二、线性模型的基本形式 三、线性回归 3.1一元线性回归 3.1.1最小二乘法 3.1.2极大似然估计 3.1.3求解 和 3.1.4算法处理前的向量化 3.2多元线性回归 3.2.1最小二乘法导出 3.2.2证明为凸函数 3.2.3求解未知数集合 总结
import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from sklearn import datasets, linear_model # 读取所需数据 def get_data(file_name): data = pd.read_csv(file_name) # 获取Dataframe对象 X_parameter = [] Y_parameter = []
一个变量就是存储器里的一个存储区，但是，只有当程序真正运行时，这个存储区才确定下来。在我们写程序的时候，还只是假装它已经存在，还要用语句来模拟那些运行时才会执行的操作。因为写程序的时候变量还不存在，自然需要用标识符来代表它，因此，标识符就是变量的化身，代表着那个变量，就好比我们
逻辑运算符包括&&(逻辑与)，||(逻辑或)和！(逻辑非)。逻辑运算中，除了逻辑非一元运算符，其他都是二元运算符。 运算符含义举例结果 && 逻辑与 A&&B (对)与(错)=错 || 逻辑或 A||B (对)或(错)=对 ！ 逻辑非 !A 不(对)=错
#一元加： +num 一元加，放在变量前头，对数值没有任何影响 #一元减 ： -num 如果将一元减应用到非数值，则会执行和使用Number()转型函数一样的类型转换：布尔值false和true转为0和1，字符串根据特殊规则进行解析，对象会调用他们的valueOf()和/或toString()方法以得到可以转换的值。
一元多项式相加的具体实现： 在一元多项式相加的函数中。首先会要求传入两个已经创建好的一元多项式PA，PB，然后进行相加，实现PA=PA+PB的功能。 程序执行过程：只有在Pa和Pb都不为空的时候程序才会进行循环，因为一元多项式以链式线性表以指数升序存储。所以每次进入循环都会首先比较Pa和Pb
