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私のコードはデータを検索しますが、結果を表示するにはフルネームを入力する必要があります。私はフルネームをファーストネームとラストネームに分割する必要があると思います。だからどちらかを検索して見つけることができます。私はフルネームOR FIRSTNAME -Iによると、それはプロファイルを見つけて表示したいはそれが最初の名前の人々のために結果を表示する必要があります。しかし、私のcsvファイル（デ

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線形回帰 - 距離を最小にする

私はmatlabでpolyfitコマンドを使用して、ポイントのセットをラインに合わせます。ポリフィットアルゴリズムは、yの値をyの値として見積もるために、yの値の差を最小限に抑えようとします。各ポイント間のxy距離を最小にする必要があります（y距離ではありません）。どうすればいいですか？ありがとう

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glm（）関数の使い方は？

私はRを使ってデータに一般線形モデル（GLM）をフィットさせようとしています。私はY連続変数と2つのカテゴリファクタAとBを持っています。各ファクタは、存在または不在のため0または1としてコード化されています。データを見ても、AとBの間の明確な相互作用が見られたとしても、GLMはp-値>>> 0.05を示しています。私は何か間違っているのですか？まず、Y依存変数と2つの要因AとBからなるGLM

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コントラストlstrendsの逆変換結果は

lmer4とlsmeansのlmer-functionを使って線形混合モデルを計算しました。ここで私は1つの従属変数rvと相互作用因子の処理、時間、年齢とレースを持っています。私は時間の経過とともに応答変数の変更に興味があるので、lstrends-functionを使用しています。ここまでは順調ですね。問題は、モデルを適切に適合させるために応答変数を平方根にする必要があることです。しかし、対関数は

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"循環型"リストは一種の "線形リスト"ですか？

私はどのような種類の "リスト"が "線形リスト"とみなされるのかよくわかりません。コンセプト「リニアは」私たちは「次」の要素何だと言って、唯一のルールを持っていることを意味している場合たとえば、：その後、「循環リスト」、また「線形リスト」すべきですか？もしそうであれば、その後、彼らは高い次元構造を持つことができますが、限り、私たちは「次」の要素を見つける方法のルールを与えるとして、それは「線

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Pythonにおけるインクリメンタルな最小二乗

Numpyは、X_i * beta = Y_i（ここで、X_iはmxn行列、betaは長さ）のようなベータを推定するために、np.linalg.lstsq（X、Y） -n行ベクトルであり、Yは長さn列ベクトルである。ただし、Xに行を追加してYに値を追加すると、繰り返しベータ推定が必要な場合はどうなりますか？言い換えれば、私は最初に1つの（x、y）ペアを持つベータを推定し、次に2つの（x、y）ペア

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Pythonでこの最適化問題をどのように解決しますか？

私はPythonには新しく、SciPyを使って次の問題を解決したいが、どの方法が最善の方法であるか分からない。私はすでにこのフォーラムを見て、私が持っている問題に似た何かを見つけることができません。私は、次の売上データを持っている： Sales Data 2016 このデータは、異なる場所で、様々な営業担当者のパフォーマンスをまとめたものであり、その目的は、彼らの販売の数字ではなくてもとのボーナ

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GAMSサブセット（製品が特定のサプライヤに属している）

私はGAMSに供給問題をモデル化しようとしていると私は製品が1つの特定のサプライヤによって例を供給することができるという事実をモデル化する方法を知っていただきたいと思います。設定私のサプライヤー/ I1、I2/ P製品/ P1、P2、P3、P4/ 私はP1、P2、P3サプライヤーI1とP4に所属するサプライヤーとのI4に属することをモデル化したいと思います。さらに下に、私は業者ごとに注文合

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整数解

私は形でワット合計（w_i * X_I）= を方程式を解くためにどのような方法がある場合は、把握しようとしています^T X = S （https://chart.googleapis.com/chart?cht=tx&chl= \ sum_ {I％3D0}^{N}％20w_i％20x_i％20％3D％20ワット^のTx％20％3次元％の20S）係数は実数であるw_i 、及び未知数x_iは整数で

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実行中のスペクトルグラフをPythonでパーティショニングするには？

私は疎なグラフを分割することに取り組んでいます。私が見た結果に満足していますが、現在は非常に遅いです。グラフには約20万のノードがあり、scipy.sparse.linalg.eigshには数時間かかる。私はshift-invertモードや様々な初期化、線形スペクトルシフトを試してみましたが、i7-4770kで実行するのにまだ時間がかかります。特定の構造の疎なグラフの方が速い初期化アルゴリズムまた