基础解系首先是线性无关的，简单的理解就是能够用它的线性组合表示出该方程组的任意一组解，基础解系是针对有无数多组解的方程而言，若是齐次线性方程组则应是有效方程组的个数少于未知数的个数，若非齐次则应是系数矩阵的秩等于增广矩阵的秩，且都小于未知数的个数。基础解系不是唯一的，因个人计算时对自由未知量的取法而异，但不同的基础解系之间必定对应着某种线性关系。

红绿灯//2016-4-12//This library is free software; you can redistribute it and/or//modify it under the terms of the GNU Lesser General Public//License as published by the Free Software Foundation

从其官网整理了一些资料如下：1、基本概念基本使用概念PaddlePaddle是源于百度的一个深度学习平台。PaddlePaddle为深度学习研究人员提供了丰富的API，可以轻松地完成神经网络配置，模型训练等任务。 这里将介绍PaddlePaddle的基本使用概念，并且展示了如何利用PaddlePaddle来解决一个经典的线性回归问题。 在使用该文档之前，请参考 安装文档 完成PaddlePaddl

Cox比例风险回归模型（Cox’s proportional hazards regression model），简称Cox回归模型。该模型由英国统计学家D.R.Cox于1972年提出，主要用于肿瘤和其它慢性病的预后分析，也可用于队列研究的病因探索。h(t/X)=h0(t) exp (β1 X1 + β2 X2 + …… + βp Xp )h0(t)： 基准风险函数 即所有变量取零时的t时刻的风险

MLS 实例创建限制l 只支持“中国华北区”。l MLS依赖于MRS提供计算和存储资源，在创建MLS实例之前必须已有MRS集群， 如没有，请申请一个MRS集群。参见创建虚拟私有云和MRS集群。仅限于专属 版。l 用户创建的MLS实例必须和MRS集群在同一个可用分区、VPC、子网内。仅限于 专属版。l MLS实例创建好以后不支持修改规格，如果需要使用更高规格的节点，请重新创 建一个MLS实例...

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