function s=rombg(a, b, TOL)% a 为积分下限% b 为积分上限% TOL 为误差容限% s 为最后Romberg积分的值% rombg_f为积分函数n = 1;h = b - a;delt = 1;% 误差初值x = a;k = 0;R = zeros(4, 4);R(1, 1) = h / 2 * (rombg_f(a) + rombg_f(b));while del

切比雪夫不等式定义：设随机变量X有期望E(X)和方差σ2\sigma^2σ2，则对于任给的ϵ>0\epsilon>0ϵ>0P{∣X−E(X)∣≥ϵ}≤σ2ϵ2P\{|X-E(X)|\geq \epsilon\}\leq \frac{\sigma^2}{\epsilon^2}P{∣X−E(X)∣≥ϵ}≤ϵ2σ2​或P{∣X−E(X)∣<ϵ}≥1−σ2ϵ2P\...

统计推断的基本问题（1）参数估计问题：总体X的分布函数的形式已知，但它的一个或多个参数为未知，需要借助于X的样本来估计它们。有两种形式：点估计和区间估计（2）假设检验问题：总体X的分布函数的形式完全未知，或只知其形式，但不知其参数，为了推断总体的某些未知特性，提出某些关于总体的假设。区间估计引入：点估计值仅仅是未知参数的一个近似值，它没有反映出这个近似值的误差范围，使用起来把握不大。而区间...

问题：如何在pycharm上显示pandas.DataFrame, pandas.Series 或numpy.ndarray的类型注解？解决方案：先使用pip install data-science-typesimport pandas, numpy# 函数foo的参数p1传⼊类型为pandas.DataFrame，参数p2传⼊类型为pandas.Series,# 参数p3传⼊类型为numpy.

条件分布背景：在事件B发生的条件下事件A发生的条件概率：P(A∣B)=P(AB)P(B)P(A|B)=\frac{P(AB)}{P(B)}P(A∣B)=P(B)P(AB)​随机变量条件分布：设有两个随机变量X，Y，在给定Y取某个或某些值的条件下，求X的概率分布条件分布是一种概率分布，它具有概率分布的一切性质，正如条件概率是一种概率，具有概率的一切性质例如：P(X=xi...

machine-learning-ex1链接:https://pan.baidu.com/s/129HsqKnh6KafmJ4kXaY3_g密码:qi1rmachine-learning-ex2链接:https://pan.baidu.com/s/1WLScBd5GekjPjdgEdQ8HaQ密码:lz6wmachine-learning-ex3链接:https...

感知机学习算法感知机学习问题转化为求解损失函数式(2)的最优化问题，最优化的方法是随机梯度下降法。一、 感知机学习算法的原始形式给定一个训练数据集T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}T={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)}其中，xi∈χ=Rn,y∈...

Euler方法有各种格式，但其精度最高不超过2阶，一般难以满足实际计算的精度要求。因此，有必要构造精度更高的数值计算公式求解微分方程。Runge-Kutta方法就是一种高精度的经典的解常微分方程的单步方法。1. Runge-Kutta 方法的基本思想对于函数y=y(x)y=y(x)y=y(x)，设yn=y(xn)y_n=y(x_n)yn​=y(xn​)，将y(xn+1)y(x_{n+1})y(xn

基本思想与迭代公式通常对已知方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0进行变形而构造的迭代函数φ(x)\varphi(x)φ(x)不是惟一的。在实际作用中，如果希望迭代函数φ(x)\varphi(x)φ(x)有一种固定格式的构造方法，就可以采用Newton迭代法。Newton迭代法的基本思想是：设法将一个非线性方程f(x)=0f(x)=0f(x)=0转化为某种线性方程求解，其解决问题的基础是Tayl

二阶常系数非齐次线性微分方程的一般形式是y′′+py′+qy=f(x)(1)y''+py'+qy=f(x) \tag{1}y′′+py′+qy=f(x)(1)其中p，q是常数。一般而言，二阶常系数非齐次线性微分方程的通解，归结为求对应的齐次方程。y′′+py′+qy=0(2)y''+py'+qy=0 \tag{2}y′′+py′+qy=0(2)的通解和非齐次方程（1）本身的一个特解。由于二阶常系数