文章目录1.肯德尔（Kendall）相关系数定义2.什么是秩相关系数3.计算方法4.示例及代码实现4.1示例4.2python代码实现5.优缺点6.适用范围7.与斯皮尔曼相关系数比较8.思考8.1当变量中有重复值时肯德尔（Kendall）相关系数是如何计算的？1.肯德尔（Kendall）相关系数定义

其实线性回归不过就是在做两件事，画一条线并判断这条线到各个点的距离。如下图：其中这条线便是距离各个点距离总和最小的直线。也就是e+u+w+b+a总和在直线为这个情况下最小。 但是什么时候这条线是我们需要的线呢？--线到各个点最短的时候便是。我们先理解一下什么是凹函数：

什么是随机变量序列?随机变量序列就是一列按某种规则排列的随机变量.这种规则可以随意，但强调的是一个次序.例如: 若Xi表示第i次抛硬币的结果，那么{Xi}这个序列就是若干次抛硬币的结果序列.X1指第一次跑的结果，Xn指第n次抛的结果.若Yi表示前i次抛硬币正面向上的次

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题目描述如题，现在有一个并查集，你需要完成合并和查询操作。输入格式第一行包含两个整数N,M,表示共有N个元素和M个操作。接下来$M$行，每行包含三个整数Zi,Xi,Yi。当Zi=1时，将Xi与Yi所在的集合合并。当Zi=2时，输出Xi与Yi是否在同一集合内，是的输出Y；否则输出

近日，由全球千万用户盲测投票产生的AI模型排行榜公布，国产AI模型“Yi-Lightning”逆袭，超越了此前长期占据榜首的GPT-4。“Yi-Lightning”模型由国内知名AI公司零一万物研发，在多个分榜中均名列前茅，其中数学分榜更是与国际巨头并列第三。值得关注的是，“Yi-Lightning”

前言这是去年底学数学建模老哥的建模课程笔记；未来本人将陆陆续续的更新数学建模相关的一些基础算法，大家可以持续关注一下；提示：数学建模只有实战才能提升

公式8-4的内容如下：S=−1∣

题目描述有一个局域网，由n个设备和m条物理连接组成，第i条连接的稳定性为wi 。对于从设备A到设备B的一条经过了若干个物理连接的路径，我们记这条路径的稳定性为其经过所有连接中稳定性最低的那个。我们记设备A到设备B之间通信的稳定性为A至B的所有可行路径的

引入  上一回解决了SVM在曲线边界的上的使用，使得非线性数据集也能得到正确的分类。然而，对于一个大数据集来说，极有可能大体呈线性分类趋势，但是边界处混杂，若仍采用原来的方式，会得到极其复杂的超平面边界，浪费了算力。  上述要求所有训练样本满足约束的分类方式称为硬分类

开源大模型领域热闹非凡，各种开源，PaperAgent进行了概括：端侧、Code、RAG、Agent、Reflection（反思纠正）、MoE，你关注的都在这里了。一、ReflectionLlama-3.1-70B开源ReflectionLlama-3.170B是世界上顶尖的OpenLLM，通过反思微调技术（Reflection-Tuning）训练，能够检测并纠正推理错误，具有

1概述：零一万物-首款开源中英双语大模型公司背景公司名称：零一万物（01.AI）创始人：李开复博士（知名投资人、创新工场董事长兼CEO）产品介绍产品名称：Yi系列大模型Yi-6B：数据参数量为60亿的双语（英文/中文）开源模型Yi-34B：数据参数量为340亿的双语（英文/中文）开源模型，全球多项评测基

将一笔零钱换成5分、2分和1分的硬币，要求每种硬币至少有一枚，有几种不同的换法？输入格式:输入在一行中给出待换的零钱数额x∈(8,100)。输出格式:要求按5分、2分和1分硬币的数量依次从大到小的顺序，输出各种换法。每行输出一种换法，格式为：“fen5:5分硬币数量,fen2:2分硬币数量,

Yi-Coder系列模型专为编码任务而生，提供1.5B和9B两种参数。其中，Yi-Coder-9B的表现优于其他10B参数以下的模型，如CodeQwen1.57B和CodeGeex49B，甚至能够与DeepSeek-Coder33B相媲美，并具有以下特点：▪ 小参数，强性能：尽管Yi-Coder的参数量相对较小，但它在各种任务，包括基础编程、代

1.感知机感知机是一个二分类的线性模型，它通过构造一个超平面，将特征空间中的样本分为两类。感知机的核心思想是找到一个超平面，使得不同类别的样本可以通过该超平面分开，适用于线性可分的数据集。优点：实现简单，易于理解和实现。在处理线性可分数据集时具有良好的表现。缺点

Logisticfunction线性分类器Logisticfunction(sigmoid)极大似然估计Log-likelihoodloss线性分类器Logisticregression是一个线性分类器。如图，1为蓝色，0为红色。这条直线叫做直线边界Logisticfunction(sigmoid)

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1、什么是哈希表（散列表）要说哈希表，我们必须先了解一种新的存储方式—散列技术。散列技术是指在记录的存储位置和它的关键字之间建立一个确定的对应关系f，使每一个关键字都对应一个存储位置。即：存储位置=f（关键字）。这样，在查找的过程中，只需要通过这个对应关系f找到

回归分析汇总回归分析的作用评估性能线性回归（LinearRegression）多元线性回归的基本假设参数估计方法多重共线性线性回归假设检验多项式回归（PolynomialRegression）岭回归（RidgeRegression）套索回归（LassoRegression）弹性网络回归（ElasticNetRegression）逐步回归（StepwiseReg

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