最终目的仍是减少振荡方向(b)的更新幅度，提高前进方向(ω)的更新幅度 引入Sdω和Sdb，如公式表达，由于dω<db，求其均方根作为分母，实现ω的更新幅度大，而b的更新幅度小 注意 1. 使用中为了避免出现√Sdω=0导致除数为0的情况出现，应令√(Sdω+ε) （吴恩达视频中建议ε=1e-8）
实数二分模板题 实数二分与整数二分差不多，但要注意精度。 首先，我们知道，答案在 \(-10000 \sim 10000\) 之间。 如何判断在区间内能否二分呢？那就需要运用到二分的二段性了。 我们可以把这个区间分成两部分： 左区间 $ < \sqrt[3]{n}$； 右区间 $ \geq \sqrt[3]{n}$。 具体步骤： 找中间
求一个数的三次方根 实数二分 方法一： 调用库函数pow res=pow(x,1.0/3); 使用这个函数时，当x为负数时，输出为nan，原因是负数的立方根还有复数，而c++不能表示复数 方法二： 二分 double l,r; while(r - l > 1e-8){ double mid = (l+r)/2.0; if(mid <= x) l = mid; else r =
Acwing790.数的三次方根 题解 做法一：通过二分运算到符合精度要求 #include <iostream> #include <cstdio> using namespace std; #define f 1e-8 int main() { double x; cin >> x; double bg = -10000, ed = 10000, md, temp; while(ed-bg > f){ m
点击查看代码 #include<iostream> using namespace std; int main() { double x; scanf("%lf", &x); double l = -1e5, r = 1e5; while (r - l > 1e-8) { double mid = (l + r) / 2; if (x <= mid * mid * mid) r =
原题链接 二分模板总结 题目描述 给定一个浮点数n，求它的三次方根，结果保留六位小数 数据范围： −10000≤n≤10000 题目分析 道理上来说，可以从小到大枚举
数的三次方根 题目 给定一个浮点数 n，求它的三次方根。 输入格式 共一行，包含一个浮点数 n。 输出格式 共一行，包含一个浮点数，表示问题的解。 注意，结果保留 6 位小数。 数据范围 −10000 ≤ n ≤ 10000 输入样例： 1000.00 输出样例： 10.000000 思路 （这题有一点点简单） AC代码 #i
1.MSE - 均方误差 \[MSE = \displaystyle\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(y_i - \hat{y_i})^2 \]MSE是用 真实值 - 预测值 然后平方后求和平均，常用线性回归的损失函数。 在线性回归时我们希望损失函数最小，从而判断测试集的损失值有多少。 # 数学公式计算 MSE = np.sum((y_pred-y_test)*
Std 标准差（Standard Deviation），标准差是方差的算术平方根，也称均方差（mean square error），是各数据偏离平均数的距离的平均数，它是离均差平方和平均后的方根，用σ表示，标准差能反映一个数据集的离散程度。（归一化因子通常为N-1） RMS水平 RMS水平并没有将数据
#include <cstdio> #include <cmath> int main() { double x; scanf("%lf", &x); double l = -10000, r = 10000; while (r - l > 1e-8) { double mid = (l + r) / 2; if (mid * mid * mid >
一、平均绝对误差（MAE） 即：Mean Absolute Error，是指每个样本的真实值与与预测值的差的绝对值，再求和，再求平均，其公式如下： 二、均方误差(MSE) 即：Mean Square Error,是指每个样本的真实值与预测值的差的平方，再求和，再求平均，其公式如下： 三、均方根误差（RMSE） 即：Root Mean Square Error
RMSE（均方根误差）是一个衡量回归模型误差率的常用公式。 不过，它仅能比较误差是相同单位的模型。 假设上面的房价预测，只有五个样本，对应的 真实值为：100,120,125,230,400 预测值为：105,119,120,230,410
给定一个浮点数 n，求它的三次方根。 输入格式 共一行，包含一个浮点数 n。 输出格式 共一行，包含一个浮点数，表示问题的解。 注意，结果保留 6 位小数。 数据范围 −10000≤n≤10000 输入样例： 1000.00 输出样例： 10.000000 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int N
浮点数二分 模板 假如求平方根 #include<bits/stdc++.h> //万能头文件 using namespace std; int main() { double x; cin>>x; double l = 0, r = max(1, x); while (r - l > 1e-8) { double mid = (l + r) / 2; if (mid * mid >= x) {
[题目描述] 给定一个浮点数n，求它的三次方根。 [输入格式] 共一行，包含一个浮点数n。 [输出格式] 共一行，包含一个浮点数，表示问题的解。 注意，结果保留6位小数。 [数据范围] −10000≤n≤10000 [输入样例] 1000.00 [输出样例] 10.000000 [源代码] #include<bits/stdc++.h> usin
刚开始看到这个还是有点懵的，后来说是二分，我就想到了浮点二分，浮点二分都是基础的基本知识，我的栏目也有，有兴趣可以关注一下，有模板。 最后说一下浮点数的比较（两个浮点数相等是用相差是否小于eps） eps设题目要求的精度+2。本题给了6，就设eps=1e-8 直接上代码吧。 #include<iostrea
转自链接：https://blog.csdn.net/m0_37138008/article/details/102527468 声明：本文只是为方便自己回顾，如有冒犯之处，请留言，会尽快删除。 1. 均方根误差（RMSE） Root Mean Square Error,均方根误差 是观测值与真值偏差的平方和与观测次数m比值的平方根。 是用来衡量观测值同真值之间
一、牛顿迭代法的原理 1.问题描述： 令，求的解 牛顿迭代法： 设r是f(x)=0的解，选取x0作为r的初始近似值，过点(x0,f(x0))做曲线 y = f(x) 的切线 ，则切线L与X轴的交点为。 过点（x1,f(x1)）继续做曲线 y = f(x) 的切线，则切线L2与X轴的
随机振动目标谱图例 振动试验中关于Grms值的计算，对于判定现有设备能否满足试验要求及开是必需的。一、 随机振动及其参数随机振动是一种波形杂乱，给定时刻其瞬时值不确定，波形随时间呈不规律变化的振动。 随机振动是由若干正弦振动组成，
给定一个浮点数n，求它的三次方根。 输入格式 共一行，包含一个浮点数n。 输出格式 共一行，包含一个浮点数，表示问题的解。 注意，结果保留6位小数。 数据范围 −10000≤n≤10000 输入样例： 1000.00 输出样例： 10.000000 #include <bits/stdc++.h> using namespace std; double n; double
完整版教程下载地址：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=94547 第15章 DSP统计函数-标准偏差、均方根和方差 本期教程主要讲解统计函数中的标准偏差，均方根和方差的计算。 15.1 初学者重要提示 15.2 DSP基础运算指令 15.3 标准偏差（Standard Deviation） 1
文章目录穷举法求立方根穷举法求近似平方根二分法求近似平方根牛顿法求近似平方根求数的n次方根，二分法+python函数机制 穷举法求立方根 x = int(input('Enter an interger: ')) ans = 0 while ans**3 < abs(x): ans = ans+1 if ans**3 != abs(x): print(f'{x} is no
http://poj.org/problem?id=2109 给一个大概100位的高精度整数p，找他的n次方根，貌似题目有问题，不一定会有开根开得尽的情况，这个时候要找的就是最大的根。 那这样有什么意思呢？ 这种题按道理要用Java去写的，可以先从p和n的关系找到根的位数，然后在这个范围里面二分会更快。 具体来说，比如
RMS RMS是Root Mean Square的缩写，先求平方，在求平均，最后开平方。 我们可以采用RMS表征信号能量的大小（水平），比如可以向模拟信号中加入n% RMS 的高斯白噪声。RMS信噪比（RMS NSR）。
相关性 线性相关 数据在一条直线附近波动，则变量间是线性相关 非线性相关 数据在一条曲线附近波动，则变量间是非线性相关 不相关 数据在图中没有显示任何关系，则不相关 平均值 N个数据 的平均值计算公式： 标准差 标准差表示了所有数据与平均值的平均距离，表示了数据的散度，如果标准差
