分数的高斯算法

⑴ 小学数学简便运算有没有诀窍,我一看到分数就头晕,还有那个什么高斯是什么东西

1.加法交换律
2.加法结合律
3.乘法交换律
4.乘法结合律
5.分配律
6.高斯算法：
首项加末项乘以项数除以2 项数的计算方法是末项减去首项除以项差（每两项之间的差）加1.

⑵ 高斯算法有哪几种

高斯算法
高斯小时候非常淘气，一次老师去开会他和同学们闹腾。老师回来后大发雷霆，命令他们全班所有人都开始算1+2+3+4+5+6+……+100的得数。全班只有高斯想出来的（1＋100）＋（2＋99）＋（3＋98）……＋（50＋51）…………一共有50个101，所以50·101就是1加到一百的得数。后来人们把这种简便算法称作高斯算法。

⑶ 高斯算法

2*300000-1

⑷ 高斯算法的介绍

首项加末项乘以末项数除以2这样的算法称为高斯算法。

⑸ 什么是分数的交换律

分数的简便运算其实是和证书一样的概念。
1.加法交换律【a+b=b+a】
2.加法结合律【(a+b)+c=a+(b+c)】
3.乘法交换律【ab=ba】
4.乘法结合律【(ab)*c=a*(bc)】
5.分配律【(a+b)*c=ac+bc】
6.高斯算法：
首项加末项乘以项数除以2
项数的计算方法是末项减去首项除以项差（每两项之间的差）加1.
看看
加起来
或者是
乘起来
有没有
正十
（10，,20,30……）或整百（100,200,300……）
尽量让它们变成是简便计算，必要时还可以拆数
必要时，带分数也可以转换成假分数，但有时也不需要的。
不需要的，比如：1又1/3+8又2/3（这道题目就可以直接数加数
1+8=9
分数加分数
1/3+2/3=1
答案就是9+1=10）
分数的话，也可以的。变成整数（1,2,3,10,20,30,100,200,300,1000,2000,3000………………）

⑹ 高斯算法求分数

高斯混合模型GMM
首先介绍高斯分布的概率密度函数。一维高斯分布的概率密度函数如下：

多维变量X=(x1,x2,…xn)的联合概率密度函数为：

这里引用李航《统计学习方法》书中的定义

简而言之，GMM是多个高斯分布的加权和，并且权重α之和等于1 。

Sklearn
sklearn.mixture 是一个应用高斯混合模型进行非监督学习的包(支持 diagonal，spherical，tied，full 四种协方差矩阵)。GaussianMixture 对象实现了用来拟合高斯混合模型的期望最大 (EM) 算法。它还可以为多变量模型绘制置信椭圆体，同时计算 BIC（Bayesian Information Criterion，贝叶斯信息准则）来评估数据中聚类的数量。详情见Sklearn中文官网2.1. 高斯混合模型。

期望最大算法EM
这里引用周志华《机器学习》书中的定义

上面是基本概念。关于数学公式推导，真心建议直接看吴恩达老师的课件。这里给出自己推导的结果

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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运行结果

⑺ 高斯算法是什么

一次数学课上，老师让学生练习算数。于是让他们一个小时内算出1+2+3+4+5+6+……+100的得数。全班只有高斯用了不到20分钟给出了答案，因为他想到了用（1+100）+（2+99）+（3+98）……+（50+51）…………一共有50个101，所以50×101就是1加到一百的得数。后来人们把这种简便算法称作高斯算法。

具体的方法是：

首项加末项乘以项数除以2

项数的计算方法是末项减去首项除以项差（每两项之间的差）加1.

1+2+3+4+5+······+n

字母表示：n（1+n）/2

等差数列求和公式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 大伙谁知道分数类似的高斯算法咋算

高斯算法，也就是通常我们说的 等差数列的前N项和公式。即Sn=[n(A1+An)]/2
所谓“分数类似的高斯算法”是指什么呢？
我的理解是。
楼主是否是想知道1+1/2+1/3+1/4+1/5+...+1/n这样的式子求和？
这个可以用欧拉公式来求解。具体见:ttp://ke..com/view/296190.htm
亦或是1+1/2+1/4+1/8+...+1/2^（n-1）这样的式子求和？
这是个等比数列，用高中学过的等比数列前N项和就可以求解。即：Sn=a1(1-q^n)/(1-q) =(a1-an×q)/(1-q) (q≠1)

⑼ 高斯算法怎么算

高斯算法怎么算
以首项加末项乘以项数除以2用来计算“1+2+3+4+5+···+（n-1）+n”的结果。 这样的算法被称为高斯算法。

⑽ 请问 高斯算法是什么意思

全班只有高斯想出来的（1＋100）＋（2＋99）＋（3＋98）……＋（50＋51）…………一共有50个101，所以50??1就是1加到一百的得数。后来人们把这种简便算法称作高斯算法。