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私はquadproglinkを使用して、最適な重みのポートフォリオを見つけます。 FirstDegree = zeros(NumAssets,1); SecondDegree = Covariance; Aeq = ones(1,NumAssets); beq = 1; A = -eye(NumAssets); b = zeros(Num

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特定の範囲内の複数の列に対して線形回帰をプロットする

私はいくつかの列を持つリストを持っています。左端の列はx軸のデータであり、残りはさまざまなyのデータです。これらの列のそれぞれに対して線形回帰を生成したいが、xの特定の範囲についてのみ、線形回帰を0,0に強制したい。最後に、前記線形回帰の線勾配を抽出する。以下は私のデータの例です。ここ x y1 y2 y3 y4 1 2.495 -1e-04 -1e-03 -1e-04 0e+00

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ValveLinearモデルModelica標準ライブラリ - 動作原理

私は、Modelica標準流体ライブラリのValveLinearモデルをDymolaを使用して鉱山のモデルに実装しています。次のとおりであり、このバルブ用主要パラメータ： parameter Medium.MassFlowRate m_flow_nominal "Nominal mass flowrate at full opening"; final parameter T

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単語を単語に分割するタスク - リニア検索の方法

単語を単語に分割し、スペースと改行に基づいて行を分割するタスクが与えられました。私は最後の言葉を印刷しないので、不完全な解決策を思いついた。私は線形探索だけで基本的なアプローチを使用することができます。ありがとう。 line = raw_input() while line != "end": i = 0 while i < len(line): i = 0

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リニアサーチソリューション

以下のリニアサーチソリューションをプログラミングしました。プログラムは、ユーザーに名前を尋ね、その名前が存在するかどうかを調べるためにリストを検索します。それが存在する場合、ユーザにその旨が伝えられる。それ以外の場合は、ユーザーにその旨が伝えられます。 popularNames = ["Andrew","Ben","Charles","David","Ethan","Fred"] found =

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1つの散布図に3つ以上の変数をプロットする

1つの散布図に3つの異なるデータフレームから2つの変数をプロットし、各直線関係の式を自動的にプロットします。私は次のコードを使用しています。しかし、私は2つの問題があります：1）全範囲ではなく、同じ値のプロットを得る（例えば、df1 = 700、df2 = 350、df3 = 450の値）。 NAを省略することの役割は何ですか？私は両方の方法を試していましたが、私はまだ同じプロットを取得していまし

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Wekaのコードを理解する

私はmachine learning book, written by Boštjan Kaluža, Pact publishingを研究しています。コードの簡単な定義を以下に示します。領域を曇り、そのような表面、壁および屋根領域としてその構造特性に基づいて、建物の加熱および冷却負荷要件、高さを調査することを目的とcompactness.Theの研究者が使用するコードシミュレータを設計す

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行列の対角を列に変換する

B = M*A*Nの行列演算を探しています。ここで、Aはいくつかの一般正方行列で、MとNは検索したい行列です。 Bの列はAの対角線になります。最初の列は主対角線であり、2番目の対角は主から1だけシフトされています。 MATLABの構文で： A = [1, 2, 3 4, 5, 6 7, 8, 9] と B = [1, 2, 3 5, 6, 4 9, 7,

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線形反復ネットワークの定常状態出力を見つける

私はCourseraで計算神経科学のクラスを取っています。これまでのところ、これはすごく進んでいます！しかし、私はクイズの問題の1つにちょっと立ち往生しています。私は証明書などのためにこのクラスをとっていません。ただ楽しみのために。私はすでにクイズを取っていましたし、しばらくして答えを推測したので、クイズに答えることさえできません。質問は次のように書かれています。 5つの入力ノードと5つの出力

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線形SVM回帰直線の方程式を得る

回帰の場合に線形SVMモデルの方程式を得る方法を見つけるのに苦労しています。なぜなら、質問の大部分は分類を扱うからです...私はそれをキャレットパッケージ。実際=赤フィット=黒、青のラインとのプロットを与える 1-変量場合 set.seed(1) fit=train(mpg~hp, data=mtcars, method="svmLinear") plot(x=mtcars$hp, y=pre