0偏算法

㈠ 极限0和无穷算法这个2道题求解答详细

（5）改成，(1+2/k^2)^k，在k趋近于正无穷的极限，则打开，第一项为1，第二项为2k/k^2=2/k趋近于0，可见，后面都趋近于0，所以，极限值为1

（6）(3+2x)/(1+2x)=1+2/(1+2x)=1+1/(x+1/2)，令k=x+1/2，则变为k趋近于无穷时，
(1+1/k)^(k/2-3/4)=(1+1/k)^(k/2)*(1+1/k)^(-3/4)

因为(1+1/k)^k的极限为e，所以前半部分等于根号e，后面等于1，即极限值为根号e

㈡ 偏离度是高中学的吗

不是哦
偏离度
专业名词
偏离度是指实际数据与目标数据相差的绝对值所占目标数据的比重。
中文名
偏离度
公式
|A-X|/A
A
目标数据
X
实际数据
公式：|A-X|/A
A：目标数据 X：实际数据
经济学解释：偏离度是偏离数的绝对值之和,偏离数为三次产业的不变价产值比重与从业人员比重的差值。如果某一产业的产值份额与就业份额越接近,其偏离度就越小。从多个国家的统计资料可以看出,某一产业的偏离度通常呈现出U 型的特征,即当某一产业处于发展初期,其偏离度较高,随着进一步发展偏离度下降并达到最低点。然后,这一产业的技术进步和劳动生产率提高,导致其产出份额增长快于就业份额增长,偏离度又逐步上升。
结构偏离度=GDP的产业比重/就业的产业比重一1
其含义为，当结构偏离度趋于0时，表明就业结构与产业结构关系处于均衡状态；当结构偏离度为正数，表明产业产值比重大于就业结构比重；当结构偏离度为负数，表明产业产值比重小于就业结构比重。偏离度的数值越大，表明结构越失衡；偏离度的数值越小，表明结构越均衡。
分享你的世界
我要分享见解
，
点击发布
纠错
三角函数 高中，提高高中生成绩的方法
关注三角函数的人也在看
三角函数 高中，从高一到高三初期，我儿子就一直特别努力，可是成绩就是没提高，三角函数 高中，试过了这个方法，他的成绩真的提高了
安学教育咨询广告
高中数学三角函数_高中课程提分技巧_高效实用
关注三角函数的人也在看
高中数学三角函数，清北学霸分享，高中成绩迅速超越别人，高中数学三角函数，清北学霸传授各种学习攻略，压倒千万人，你值得拥有!
宁波牧文教育科技广告
5年级上册数学试卷
最近6分钟前有人下载
高中数学试卷?立即下载拼多多APP，迅速了解高中数学试卷你想知道的，这里全都有!更多精彩内容，尽在拼多多
深圳前海新之江信息..广告
大家还在搜
三角函数公式高中
高中必背88个数学公式
偏离度地址
预算偏离度是什么意思
价格偏离率怎么算
偏离率的公式
偏离度多少为正常范围
什么叫偏差行为
词条贡献者
该词条共有9人参与编辑，查看全部
词条有帮助，感谢贡献者
意见反馈权威合作网络协议
网络是免费编辑平台，无收费代编服务 | 详情

Bai 京ICP证030173号
编辑
传视频
TA说
在

㈢ 关于欧几里得算法，主要是看不懂。请高手指点迷津。。。。

1、 欧几里德算法：给定两个正整数m和n，求他们的最大公因子，即能够同时整除m和n的最大的正整数。
E1：【求余数】以n除m并令r为所得余数（我们将有0<=r<n）。
E2：【余数为0？】若r=0，算法结束；n即为答案。
E3：【互换】置mßn,nßr,并返回步骤E1.
证明：
我们将两个正整数m和n的最大公因子表示为：t = gcd（m，n）；
重复应用等式：gcd（m，n）= gcd（n，m mod n）直到m mod n 等于0；
m可以表示成m = kn + r；则 r = m mod n ， 假设 d是 m 和 n的一个公约数，则有：
d|m 和 d|m 而 r =m – kn ，因此 d|r ，因此 d 是 (n,m mod n) 的公约数；假设 d 是 (n,m mod n) 的公约数，
则 d|n ，d|r ，但是 m=kn+r ，因此 d 也是 (a,b) 的公约数；因此 (a,b) 和
(b,a mod b) 的公约数是一样的，其最大公约数也必然相等，得证。

具体步骤描述如下：
第一步：如果 n=0 ，返回 m 的值作为结果，同时过程结束；否则，进入第二步。
第二步：用 n 去除 m ，将余数赋给 r 。
第三步：将 n 的值赋给 m，将 r的值赋给 n，返回第一步。

伪代码描述如下：
Euclid(m,n)
// 使用欧几里得算法计算gcd(m,n)
// 输入：两个不全为0的非负整数m，n
// 输出：m，n的最大公约数
while n≠0 do
r ← m mod n
m ← n
n ← r
注：(a,b) 是 a,b的最大公因数
(a,b)|c 是指 a,b的最大公因数 可以被c整除。

java实现：
package algorithm;

import java.io.BufferedReader;
import java.io.IOException;
import java.io.InputStreamReader;

public class GreatestCommonDivisor {

int a,b,temp = 0;

public static void main(String args[]) throws IOException {

GreatestCommonDivisor gcd = new GreatestCommonDivisor();
gcd.readNum();
gcd.MaxNum();
System.out.print(gcd.a+"和"+gcd.b+"的最大公约数是:");

while (gcd.b != 0) {
gcd.temp = gcd.b;
gcd.b = gcd.a % gcd.b;
gcd.a = gcd.temp;
}
System.out.println(gcd.temp);
}
//输入两个正整数,中间用空格分开.
public void readNum() throws IOException{
BufferedReader buf = new BufferedReader(new InputStreamReader(System.in));
String str = buf.readLine();
for(int i = 0;i<str.length();i++){

if(str.charAt(i)==' ' && temp == 0){
a = Integer.parseInt(str.substring(temp,i));
temp = i;
b = Integer.parseInt(str.substring(temp+1,str.length()));
break;
}
}
}
public void MaxNum(){
if (a < b) {
temp = b;
b = a;
a = temp;
}
}

}

㈣ 简单明了的分类算法：OneR

分类算法的目的就是根据训练集的特征将新的数据进行预测，当然能够找到特征之间的联系越多那么最后的分类结果也就应该越准确。但是有没有一个比较简单的算法，能够使用极少的特征就能够进行简单的分类呢？那就是OneR算法了。

OneR的全称为：One Rule，顾名思义也就是一条规则的意思。也就是说我们最终仅仅根据训练集中的一个特征就能够实现对数据的分类。如果只是使用一条规则的话，很显然这个分类的准确度不会很高，但是在某些特定的数据集中这个简单的算法也能够得到比较好的表现。

为了明白这个算法的工作原理，首先举一个比较简单的例子：就拿人的身高和眼睛大小以及肤色的数据对人进行分类是男是女。其中的编号不属于特征范畴，只是为了后续介绍数据使用。

编号 身高 眼睛大小 肤色 性别
1 180 正常 偏白 男
2 175 较大 偏黑 男
3 170 正常 偏黑 男
4 170 较大 偏黑 女
5 165 正常 偏白 女
6 160 较大 偏白 女
上述表格中随机写了一系列数据，我们来根据这些数据介绍一下OneR算法。

既然OneR算法是根据一个规则，也就是某一个特征来进行分类的，那么如何找到这个规则就比较重要了。

就拿上述的例子来看，我们有：身高、眼睛大小、肤色这三种特征，身高是属于连续值的范畴，眼睛大小是属于离散数据为：正常、较大，肤色也是离散数据：偏白、偏黑。

我们首先使用简单的方法将其转换为离散值，将大于（或等于）身高平均值的记为1，小于身高平均值的记为0，那么现在的数据就是这样。

编号 身高 眼睛大小 肤色 性别
1 1 正常 偏白 男
2 1 较大 偏黑 男
3 1 正常 偏黑 男
4 1 较大 偏黑 女
5 0 正常 偏白 女
6 0 较大 偏白 女
接下来我们就需要根据这些数据找到一个可以用来分类的特征规则。这个特征究竟是根据身高、眼睛大小、肤色呢？

其实根据我们的生活常识，知道在这三种特征中身高的可靠性比较高的。但是如何根据计算找到身高这个特征呢？

如何找到用来分类的规则（特征）。

其实简单的想一下就知道了，当然是使用这个特征之后我们的划分结果的正确率是最高的。我们需要进行一些简单的计算，要确保使用这个特征进行分类得到的准确率最高。因为只有准确率最高我们才能够得到比较正确的分类结果，所以我们的任务就可以转换为找到一个特征，根据这个特征进行分类的时候能够得到最高的正确率。

但是要明白，某个特征可能会有多个特征值，所以计算特征的准确率的话，需要包含其中的所有特征值可能性。也就是说这个特征的准确率是根据所有的特征值计算出来的。而对于某个特征对应的特征值来看，当然是选择分类最多的那个作为本次特征值的分类结果，然后再根据本次特征值的分类结果计算出错误个数。最后汇总到一起计算出该特征的准确率。

下面对上述样本集中的身高、眼睛大小、肤色分别计算准确率。

身高。

我们可以看到身高这个特征共有两种特征值：0和1。

如果身高特征值为1的话，那么符合特征值的数据编号为：{1,2,3,4}，对应的分类为：{男，男，男，女}。很明显如果身高这个特征值为1的话，在本次样本集中男生占了3/4，女生占了1/4。那么我们就选择分类结果最多的那个作为身高特征值为1的划分结果，也就是性别为男。所以现在可以简单的认为如果身高特征值为1的话，我们就简单的认为性别为男。但是很显然这个结论是有错误的，在本次样本集中这个结论的错误个数为1，因为在身高特征值为1的情况下有1样本的性别为女，与我们的结论不符。

如果身高特征值为0的话。那么符合特征值的数据编号为：{5,6}，对应的分类为：{女，女}。这个计算结果比较明显了。如果身高特征值为0的话，女生占了2/2。那么我们就选择性别为女作为身高特征值为0的分类结果。也就是说如果身高的特征值为0的话，我们就认为性别为女。这个结论可能有错误，但是在本次的数据集中是全部正确的。

在计算完身高的全部特征值之后就可以计算准确率了，我们在身高特征值为0的情况下，我们将其划分为女，这个准确率为百分之百。在身高特征值为1的情况下我们将其划分为男，有一个数据是错误的。所以如果按照身高进行划分的话，得到的准确率为：5/6=0.833。

眼睛大小。

眼睛大小这个特征共有两种特征值：正常、较大。

如果眼睛大小是正常的话，符合特征值的数据编号为：{1,3,5}，对应的分类结果为：{男，男，女}。同样的男生占了2/3，女生占了1/3，那么就简单的认为如果眼睛大小为正常的话，就认为性别为男性。同样的在本次数据集中，这个结论的错误个数为1，因为当前特征值分类结果中有一个是女性。

如果眼睛大小是较大的话，符合特征值的数据编号为：{2,4,6}，对应的分类结果为：{女，女，男}。同样的女生占了2/3，男生占了1/3，那么就简单的认为如果眼睛大小为较大的话，就认为性别为女性。同样的在本次数据集中，这个结论的错误个数为1。

有关眼睛大小的所有特征值计算完成之后就可以计算准确率了。我们在眼睛大小为正常的情况下，将其划分为男，这个结论在样本集中有一个数据是错误的；同样的在眼睛大小为较大的情况下，将其划分为女，这个结论在样本集中有一个数据是错误的。所以如果按照眼睛大小进行划分的话，准确率为：4/6=0.667。

肤色。

肤色特征共有两个特征值：偏黑、偏白。

如果肤色偏黑的话，符合特征值的数据编号为：{2,3,4}，对应的分类结果为：{男，男，女}。男生占了2/3，女生1/3。所以如果肤色偏黑的话，就简单认为是男生，这个结论的错误个数为1。

如果肤色偏白的话，符合特征值的数据编号为：{1,5,6}，对应的分类结果为：{男，女，女}。男生占了1/3，女生占了2/3,。所以如果肤色偏白的话，就简单的认为是女生，这个结论的错误个数为1。

所以肤色的准确率为：4/6=0.667。

现在得到了各个特征的准确率。身高的划分准确率为：0.833；肤色和眼睛大小的准确率都为：0.667。所以我们使用身高作为划分特征。

也就是如果有新的数据，我们只看身高这一项数据就将其进行分类。但是分类器的准确率的话是需要使用测试数据进行计算的，我们计算出来的0.833只是根据训练样本集的准确率，只是为了找出用来划分的规则。

㈤ 欧几里得方法

欧几里得的方法如下：

欧几里得算法又称辗转相除法，是指用于计算两个非负整数a，b的最大公约数。应gfa用领域有数学和计算机两个方面。计算公式gcd(a,b) = gcd(b,a mod b)。

欧几里得算法和扩展欧几里得算法可使用多种编程语言实现。

假如需要求 1997 和 615 两个正整数的最大公约数,用欧几里得算法，是这样进行的：

1997 ÷ 615 = 3 (余 152)

615 ÷ 152 = 4(余7)

152 ÷ 7 = 21(余5)

7 ÷ 5 = 1 (余2)

5 ÷ 2 = 2 (余1)

2 ÷ 1 = 2 (余0)

至此，最大公约数为1

以除数和余数反复做除法运算，当余数为 0 时，取当前算式除数为最大公约数，所以就得出了 1997 和 615 的最大公约数 1。

辗转相除法是利用以下性质来确定两个正整数 a 和 b 的最大公因子的：

⒈ 若 r 是 a ÷ b 的余数，且r不为0， 则

gcd(a,b) = gcd(b,r)

⒉ a 和其倍数之最大公因子为 a。

另一种写法是：

⒈ 令r为a/b所得余数（0≤r

若 r= 0，算法结束；b 即为答案。

⒉ 互换：置 a←b，b←r，并返回第一步。

㈥ 欧几里得算法是什么

欧几里得算法又称辗转相除法，是指用于计算两个非负整数a，b的最大公约数。应用领域有数学和计算机两个方面。计算公式gcd(a,b) = gcd(b,a mod b)。

辗转相除法的算法步骤为，两个数中用较大数除以较小数，再用出现的余数除除数。

再用出现的余数（第二余数）去除第一余数，如此反复，直到最后余数是0为止。

辗转相除法是利用以下性质来确定两个正整数a和b的最大公因子的：

1、若r是a ÷ b的余数，且r不为0，则gcd(a,b) = gcd(b,r)。

⒉、a和其倍数之最大公因子为a。

另一种写法是：

⒈、令r为a/b所得余数（0≤r），若r= 0，算法结束；b即为答案。

⒉、互换：置a←b，b←r，并返回第一步。