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K折交叉验证的基本思想是将数据集分成K个子集（一般是均等划分），然后使用其中K-1个子集作为训练集，余下的1个子集作为验证集，进行模型的训练和验证，重复K次，每次使用不同的验证集，最终将K次验证的结果进行平均或加权平均，得到最终的性能指标。参数不为0时，生成的数据集中目标变量的标准差将会大于0，即目标变量值不再完全符合函数关系，而是受到一定程度的随机噪声的影响。需要注意的是，自变量和目标变量的数量

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增长率为k=r(M-P)其中，r是常数,M为环境容纳量的上限(比如人口/或某些生物在某个环境下的数量上限)>> dsolve('DP=r*(M-P)*P')ans =M/(1+exp(-r*M*t)*C1*M)>> dsolve('DP=r*(M-P)*P','P(t0)=P0')ans =M/(1+exp(-r*M*t)*exp(t0*r*M)*(M-P0)/P0)使用d

for循环遍历列表的过程中执行列表append或者其他增加元素的操作时(典型的情况就是收集或统计被遍历列表元素中的信息添加到另一个列表中的情况),一定要注意变量名的命名,以及引用正确的列表变量,防止死循环的出现。,一般是不经意的取名不当造成的),而且下面的for循环在遍历names列表的时候,一直调用。将代码片段询问AI,也是检查死循环的简便方法,通常可以快速定位问题,包括最后一种情况。中的元素数