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1, one dollar three regression equations CubicMultinomialRegress.cs equation mod...
一、 一元三次回归方程 CubicMultinomialRegress.cs
方程模型为Y=a*X(3)+b*X(2)+c*X(1)+d
public override double[] buildFormula()
得到系数数组,存放顺序与模型系数相反,即该数组中系数的值依次是d,c,b,a。
以后所述所有模型的系数存放均与此相同(多元线性回归方程除外)。
public override double forecast(double x)
预测函数,根据模型得到预测结果
public override double computeR2()
计算相关系数(决定系数),系数越接近1,数据越满足该模型。
-1, one dollar three regression equations CubicMultinomialRegress.cs equation model for Y = a* X (3)+ B* X (2)+ C* X (1)+ Dpublic override double [] buildFormula () get coefficient array, store order and model coefficients contrary, that is, the array is followed by the value of coefficient d, c, b, a. After all the model described in the coefficient of storage are the same (except for multiple linear regression equation). public override double forecast (double x) prediction function, according to the results of model prediction public override double computeR2 () calculated the correlation coefficient (determination coefficient), coefficient of the closer one, the dat
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《GPU高性能运算之CUDA》是全国第一本全面介绍CUDA软硬件体系架构的书籍。全面介绍使用CUDA进行通用计算所需要的语法、硬件架构、程序优化技巧等知识,是进行GPU通用计算程序开发的入门教材和参考书。《GPU高性能运算之CUDA》共分5章。第1章介绍GPU通用计算的发展历程,介绍并行计算的历史、现状以及面临的问题;第2章介绍CUDA的使用方法,帮助读者理解CUDA的编程模型、存储器模型和执行模型,掌握CUDA程序的编写方法;第3章探讨CUDA硬件架构,深入分析Tesla GPU架构与CUDA通用计算的相互作用:第4章总结CUDA的高级优化方法,对任务划分、存储器访问、指令流效率等课题进行探讨;第5章以丰富的实例展示如何使用CUDA的强大性能解决实际问题。 《GPU高性能运算之CUDA》可作为CUDA的学习入门和编程参考书,主要面向从事高性能计算的程序员与工程师,使用GPU加速专业领域计算的科研人员,以及对GPU通用计算感兴趣的程序员。开设相关课程的高等院校与科研机构也可选用《GPU高性能运算之CUDA》作为教材。
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