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对数回归方程logarithmregress.cs方程模型y = * LN…

于 2022-08-31 发布 文件大小:3.58 kB
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对数回归方程 LogarithmRegress.cs 方程模型为 Y=a*LnX+b public override double[] buildFormula() 得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是b,a。 public override double forecast(double x) 预测函数,根据模型得到预测结果。 public override double computeR2() 计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。 -Logarithmic regression equation LogarithmRegress.cs equation model for Y = a* LnX+ Bpublic override double [] buildFormula () get coefficient array, the storage order and model coefficients contrary, that is, the array is followed by the value of coefficient b, a. public override double forecast (double x) prediction function, according to the results of model prediction. public override double computeR2 () calculated the correlation coefficient (determination coefficient), coefficient of the closer one, the data satisfy the model more.

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  • 使用 heristic,BFS,DFS,N 谜题 * 和 c# 的曼哈顿
    问题 (或游戏) n 谜题是可能非常熟悉我们作为初学者有访问在人工智能领域的课程。它是闻名其许多的版本和不同的名称,如 8 拼图,15 拼图,宝石拼图,老板的谜题,十五岁,神秘主义者广场的游戏......在最简单的水平,我想说关于 8 拼图。②。A * 搜索算法A * 搜索算法是相关图,并找出方法中常用的问题。这是也选择不只是因为其效力,因为它容易理解和安装。您需要在继续之前了解该算法。那麼,我奖励已经知道关于这一理论,但为方便参考,您可以阅读下面的两个链接:-A * 搜索算法-A * 搜索算法三。问题分析— — 正如在上一篇文章中讨论,有表的状态不会转给目标状态,我们称之为配置有效和无效。他们之间的比率是 ½,这可以很容易认出从查看会计方法可以提供国家目的或不。-它的容易看到每个表的状态是 mxm 置换 (其中 m 是边缘) 的元素,因此其状态空间 (mxm) !与 8-谜题是 9 != 362 880 (m = 3) 和第 15-拼图是 16 岁 != 20922789888000 (m = 4)。你不如 m 增加 1 个单位,状态空间增加的非常迅速,这使得 m > 3 很少适用的决议版本。-适用 A * 算法解决这个问题,你需要一个启发式函数 h 来估计每个状态 "s 车牌的价值。有几种方法你可以知道距离作为计算基于方差的细胞数与正确的位置,或简单地数出多少个单元格在错误的位置,......在这里,我选择第一种方法,即平方偏差相比其正确位置的单元格数目。这种计算常用,它被称为曼哈顿。
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