分數的高斯演算法

⑴ 小學數學簡便運算有沒有訣竅,我一看到分數就頭暈,還有那個什麼高斯是什麼東西

1.加法交換律
2.加法結合律
3.乘法交換律
4.乘法結合律
5.分配律
6.高斯演算法：
首項加末項乘以項數除以2 項數的計算方法是末項減去首項除以項差（每兩項之間的差）加1.

⑵ 高斯演算法有哪幾種

高斯演算法
高斯小時候非常淘氣，一次老師去開會他和同學們鬧騰。老師回來後大發雷霆，命令他們全班所有人都開始算1+2+3+4+5+6+……+100的得數。全班只有高斯想出來的（1＋100）＋（2＋99）＋（3＋98）……＋（50＋51）…………一共有50個101，所以50·101就是1加到一百的得數。後來人們把這種簡便演算法稱作高斯演算法。

⑶ 高斯演算法

2*300000-1

⑷ 高斯演算法的介紹

首項加末項乘以末項數除以2這樣的演算法稱為高斯演算法。

⑸ 什麼是分數的交換律

分數的簡便運算其實是和證書一樣的概念。
1.加法交換律【a+b=b+a】
2.加法結合律【(a+b)+c=a+(b+c)】
3.乘法交換律【ab=ba】
4.乘法結合律【(ab)*c=a*(bc)】
5.分配律【(a+b)*c=ac+bc】
6.高斯演算法：
首項加末項乘以項數除以2
項數的計算方法是末項減去首項除以項差（每兩項之間的差）加1.
看看
加起來
或者是
乘起來
有沒有
正十
（10，,20,30……）或整百（100,200,300……）
盡量讓它們變成是簡便計算，必要時還可以拆數
必要時，帶分數也可以轉換成假分數，但有時也不需要的。
不需要的，比如：1又1/3+8又2/3（這道題目就可以直接數加數
1+8=9
分數加分數
1/3+2/3=1
答案就是9+1=10）
分數的話，也可以的。變成整數（1,2,3,10,20,30,100,200,300,1000,2000,3000………………）

⑹ 高斯演算法求分數

高斯混合模型GMM
首先介紹高斯分布的概率密度函數。一維高斯分布的概率密度函數如下：

多維變數X=(x1,x2,…xn)的聯合概率密度函數為：

這里引用李航《統計學習方法》書中的定義

簡而言之，GMM是多個高斯分布的加權和，並且權重α之和等於1 。

Sklearn
sklearn.mixture 是一個應用高斯混合模型進行非監督學習的包(支持 diagonal，spherical，tied，full 四種協方差矩陣)。GaussianMixture 對象實現了用來擬合高斯混合模型的期望最大 (EM) 演算法。它還可以為多變數模型繪制置信橢圓體，同時計算 BIC（Bayesian Information Criterion，貝葉斯信息准則）來評估數據中聚類的數量。詳情見Sklearn中文官網2.1. 高斯混合模型。

期望最大演算法EM
這里引用周志華《機器學習》書中的定義

上面是基本概念。關於數學公式推導，真心建議直接看吳恩達老師的課件。這里給出自己推導的結果

示例演示
演示GMM的使用。

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.colors import LogNorm
from sklearn import mixture

n_samples = 300

# generate random sample, two components
np.random.seed(0)

# generate spherical data centered on (20, 20)
shifted_gaussian = np.random.randn(n_samples, 2) + np.array([20, 20])

# generate zero centered stretched Gaussian data
C = np.array([[0., -0.7], [3.5, .7]])
stretched_gaussian = np.dot(np.random.randn(n_samples, 2), C)

# concatenate the two datasets into the final training set
X_train = np.vstack([shifted_gaussian, stretched_gaussian])

# fit a Gaussian Mixture Model with two components
clf = mixture.GaussianMixture(n_components=2, covariance_type='full')
clf.fit(X_train)

# display predicted scores by the model as a contour plot
x = np.linspace(-20., 30.)
y = np.linspace(-20., 40.)
X, Y = np.meshgrid(x, y)
XX = np.array([X.ravel(), Y.ravel()]).T
Z = -clf.score_samples(XX)
Z = Z.reshape(X.shape)

CS = plt.contour(X, Y, Z, norm=LogNorm(vmin=1.0, vmax=1000.0),
levels=np.logspace(0, 3, 10))
CB = plt.colorbar(CS, shrink=0.8, extend='both')
plt.scatter(X_train[:, 0], X_train[:, 1], .8)

plt.title('Negative log-likelihood predicted by a GMM')
plt.axis('tight')
plt.show()
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運行結果

⑺ 高斯演算法是什麼

一次數學課上，老師讓學生練習算數。於是讓他們一個小時內算出1+2+3+4+5+6+……+100的得數。全班只有高斯用了不到20分鍾給出了答案，因為他想到了用（1+100）+（2+99）+（3+98）……+（50+51）…………一共有50個101，所以50×101就是1加到一百的得數。後來人們把這種簡便演算法稱作高斯演算法。

具體的方法是：

首項加末項乘以項數除以2

項數的計算方法是末項減去首項除以項差（每兩項之間的差）加1.

1+2+3+4+5+······+n

字母表示：n（1+n）/2

等差數列求和公式Sn=(a1+an)n/2Sn=n(2a1+(n-1)d)/2; d=公差Sn=An2+Bn; A=d/2,B=a1-(d/2)

⑻ 大夥誰知道分數類似的高斯演算法咋算

高斯演算法，也就是通常我們說的 等差數列的前N項和公式。即Sn=[n(A1+An)]/2
所謂「分數類似的高斯演算法」是指什麼呢？
我的理解是。
樓主是否是想知道1+1/2+1/3+1/4+1/5+...+1/n這樣的式子求和？
這個可以用歐拉公式來求解。具體見:ttp://ke..com/view/296190.htm
亦或是1+1/2+1/4+1/8+...+1/2^（n-1）這樣的式子求和？
這是個等比數列，用高中學過的等比數列前N項和就可以求解。即：Sn=a1(1-q^n)/(1-q) =(a1-an×q)/(1-q) (q≠1)

⑼ 高斯演算法怎麼算

高斯演算法怎麼算
以首項加末項乘以項數除以2用來計算「1+2+3+4+5+···+（n-1）+n」的結果。 這樣的演算法被稱為高斯演算法。

⑽ 請問 高斯演算法是什麼意思

全班只有高斯想出來的（1＋100）＋（2＋99）＋（3＋98）……＋（50＋51）…………一共有50個101，所以50??1就是1加到一百的得數。後來人們把這種簡便演算法稱作高斯演算法。