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  • 那么这个一元的从右到左是什么意思呢?看下面代码。 package tt; public class Hw { public static void main(String[] args) { int a=2; System.out.println(-a--); System.out.println(a); } }; ...

    版权声明:转载请注明作者(独孤尚良dugushangliang)出处: https://blog.csdn.net/dugushangliang/article/details/87861936

     

    发现这个的帖子不好找,自己探索后,做个记录。

    下面截图来源:http://www.runoob.com/java/java-operators.html

    先乘除后加减,先计算左边后计算右边,这个都知道。那么这个一元的从右到左是什么意思呢?看下面代码。

    package tt;
    
    public class Hw {
    
    	public static void main(String[] args) {
    		int a=2;   
    		System.out.println(-a--);  
    		System.out.println(a);
    	}
    };

    -a是正负号,--是自减号。

    如果从左到右,那就是先-a,再(-a)--,如果是从右到左,那就是先a--,再-(a--)。上文代码中,输出结果是:

    这就是从右到左的优先级。

     

    独孤尚良dugushangliang——著

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  • 一元运算符

    2019-03-24 17:35:28
    !function(){}() 今天在看面试题的时候偶然看到~function(){/**/}这样的函数,却不知道什么意思,...根据我个人的理解,意思就是一元运算符可以运算后面的表达式。而后面的表达式是一个函数的自调用的情况。那么...

    !function(){}()

    今天在看面试题的时候偶然看到~function(){/**/}这样的函数,却不知道什么意思,查看了网上的介绍,发现了其实是自调用的意思。

    ~function(){
        console.log(1);
    }();
    //相当于
    (function(){})();
    
    

    根据我个人的理解,意思就是一元运算符可以运算后面的表达式。而后面的表达式是一个函数的自调用的情况。那么,这一次的运算将把后面的表达式的运算一遍。就好像小时候学习数学一样,!在数学里是阶乘的意思,那么

    !(1+2+3)是不是需要把1+2+3的结果求出来结果再操作呢?

    当然,其他的一元操作符也可以有相同的效果,

    !function(){}();
    ~function(){}();
    +function(){}();
    -function(){}();
    (function(){})();
    
    

    题外话:

    我发现有的程序员是不习惯写分号结尾的,那么你要在写function开头的时候 要写;function(){};

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  • 1. !function(){}(); 2. +function(){}(); 其实这是 立即执行函数表达式的写法,...还可以换成其它一元操作符,也可以写成: true && function (){}(); 0 , function(){}(); 在函数前...
    1. !function(){}();
    2. +function(){}();
    

    其实这是 立即执行函数表达式的写法,相当于

    (function(){}());  //推荐使用这个
    或者
    (function(){})(); 
    

    前面的+,!还可以换成其它一元操作符,也可以写成:

    true && function (){}();
    0 , function(){}();
    

    在函数前面加上一元操作符后,解析器会认为它是一个函数表达式,在加上一个(),就变成了一个立即执行函数。

    如果没有前面的这些符号,解析器会把function认为为一个函数声明,比如:

     function foo(){}(); //解析器会报错,Uncaught SyntaxError.
    
    function foo(){//...}(1);  //它会解析成两句,一个函数声明 function foo(){};和(1);
    
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  • 一元线性回归

    2017-03-11 22:04:00
    y=f(x)叫做一元函数,回归的意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归复原。 那么一元线性回归就是:已知一批(x,y)值来复原另外未知的值。 比如:告诉...

    1、概念

    一元线性回归是最简单的一种模型,但应用广泛,比如简单地预测商品价格、成本评估等,都可以用一元线性模型,本节主要讲解scikit-learn一元线性回归的使用以及作图说明。

    y=f(x)叫做一元函数,回归的意思就是根据已知数据复原某些值,线性回归(regression)就是用线性的模型做回归复原。

    那么一元线性回归就是:已知一批(x,y)值来复原另外未知的值。

    比如:告诉你(1,1),(2,2),(3,3),那么问你(4,?)是多少,很容易复原出来(4,4),这就是一元线性回归问题的求解。

    当然实际给你的数据可能不是严格线性,但依然让我们用一元线性回归来计算,那么就是找到一个最能代表已知数据的一元线性函数来做复原和求解。

    2、scikit-learn的一元线性回归

     1 import numpy as np
     2 from sklearn.linear_model import LinearRegression
     3 x = [[1],[2],[3],[4],[5],[6]]
     4 y = [[1],[2.1],[2.9],[4.2],[5.1],[5.8]]
     5 print x
     6 print(y)
     7 model = LinearRegression()
     8 model.fit(x, y) #训练模型
     9 predicted = model.predict([13])[0]#预测输出
    10 print predicted
    View Code

    结果:

    1 [[1], [2], [3], [4], [5], [6]]
    2 [[1], [2.1], [2.9], [4.2], [5.1], [5.8]]
    3 [ 12.82666667]

    这里面的model是一个estimator,它通过fit()方法来算出模型参数,并通过predict()方法来预测,LinearRegression的fit()方法就是学习这个一元线性回归模型:

    y = a + bx

    原数据的图像:

     1 import matplotlib.pyplot as plt
     2 from matplotlib.font_manager import FontProperties
     3 font = FontProperties()
     4 plt.figure()
     5 plt.title('this is title')
     6 plt.xlabel('x label')
     7 plt.ylabel('y label')
     8 plt.axis([0, 25, 0, 25])
     9 plt.grid(True)
    10 x = [[1],[2],[3],[4],[5],[6]]
    11 y = [[1],[2.1],[2.9],[4.2],[5.1],[5.8]]
    12 plt.plot(x, y, 'k.')
    13 plt.show()
    View Code

    结果:

    合在一起:

     1 import numpy as np
     2 from sklearn.linear_model import LinearRegression
     3 import matplotlib.pyplot as plt
     4 from matplotlib.font_manager import FontProperties
     5 
     6 x = [[1],[2],[3],[4],[5],[6]]
     7 y = [[1],[2.1],[2.9],[4.2],[5.1],[5.8]]
     8 model = LinearRegression()
     9 model.fit(x, y)
    10 x2 = [[0], [2.5], [5.3], [9.1]]
    11 y2 = model.predict(x2)
    12 
    13 plt.figure()
    14 plt.title('linear sample')
    15 plt.xlabel('x')
    16 plt.ylabel('y')
    17 plt.axis([0, 10, 0, 10])
    18 plt.grid(True)
    19 plt.plot(x, y, 'k.')
    20 plt.plot(x2, y2, 'g-')
    21 plt.show()
    View Code

    其他相关用法

    方差计算:方差用来衡量样本的分散程度,方差公式是

    用numpy库已有的方法:

    1 np.var([1, 2, 3, 4, 5, 6], ddof=1)
    1 3.5

    得出方差是3.5。

    其中ddof是无偏估计校正技术。

    协方差计算:协方差表示两个变量的总体变化趋势,如果朝同方向变化则为正,朝反方向变化则为负,不相关则为0,协方差公式是:

    1 np.cov([1,2,3,4,5,6], [1,2.1,2.9,4.2,5.1,5.8])[0][1]
    1 3.4299999999999997

    得出协方差是3.43。

    事实上,方差/协方差就是线性方程的参数b:1.02

    代入一个数据就可以得到a值:1 = a + 1.02 * 1,所以a=-0.02

    因此回归方程就是y = -0.02 + 1.02 * x

    因此预测x=13时,y=-0.02+1.02*13=13.24

    这就是通过最小化成本函数来做回归。

    模型评估

    R方度量方法可以评估线性回归效果,R方也叫确定系数,表示模型对现实数据的拟合程度。R方算法为:1-(残差平方和/样本总体平方和)

    也可以用model.score()方法直接计算R方:

     model.score(X_test, y_test)

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/yuzhuwei/p/6536389.html

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