【沈逸 】利用回调实现脚本实体类和模拟Ajax
大家都上网购买图书的时候一般都会上像dearbook,当当这样的国内专业购书网站。这些网站一般都会提供一个常用的功能叫做销售排名，用来向大家展现一段时间内图书销售的排名情况。一般都是展现当月的图书销量排名。这里我们其实可以加一个功能叫做“下个月销售排行榜”,这样可以增加用户体验和使用户购书的时候更具有针对性.
废话就不多说了。要完美的完成上述功能，需要大家实现以下2个功能点.
1.对用户分类。即根据用户在网站上的行为特征对用户进行用户特征和喜好的分类。分类的数学模型很多。这些我使用神经网络。（不是本文重点，暂不详述）。
2.根据用户分类。在“下月销售榜”中根据分类展现该分类中图书预测排名.
由于本文主要讲预测。针对于第一点就不描述了。
开门见山,进行做这个功能的准备活动.
1.首先要进行采样，把各个图书的历年或者历月的销售量记录在数据表中.
2.画个坐标图。x轴代表时间 y轴代表销量.我们可以看到一段时间内的数据点可以体现为直线 3.初中时我们就学过直线方程 y=ax+b (不要告诉我你没学过)
4.各个数据点的连接关系并不都是直线，而是形成一个散点图.
5.各个散点其实形成各个数据间的曲线关系。为了表现各个曲线所表示坐标之间的函数关系。我们使用了一个很牛的概念叫作曲线拟合.
6.由于是曲线因此我们不能简单使用y=ax+b直线方程来搞定。原因在第4点.
7.根据我们所学的知识。我们认为各个曲线成线性关系，即数据与数据之间按比例、成直线的关系。在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数。
8.由于我们只要根据图书的销售时间和销售量来预测下月的销售量。我们把时间当作自变量X，销售量当作因量Y 结果就是x={2005, 2006, 2007, 2008}, y={222，223，224，225} 这里代表2005年某本书的销量是222本。。。。 我们要预测2009年这本书的销量是多少.
9.于是方程式变形.依旧还是y=ax+b.只不过这里我们使用线性回归来近似估计值.注意这里使用了近似两个字.
10.到这里思路清晰。由于是1元方程。于是我们使用一元线性回归来计算a和b的值。
接下来是发放代码 java代码 拷贝到c#中一样用
public class OneDimLinear 
{
private double[][] datax;
public void setDatax(double[][] datax) { this.datax = datax;
}public double[][] getDatax() { return datax;}public int getLength(){ return this.datax.length;}public double getAValue() //获得自变量A的值 { if(!Validate()) return 0; double szA1=(this.getLength()*this.getSumXY()-this.getSumX()*this.getSumY()); double szA2=this.getSumSquareX()-Math.pow(this.getSumX(), 2); if(szA2>0) { return szA1/szA2; } else { return 0; } }public double getBValue(double AValue) //获得自变量B的值{ if(!Validate()) return 0; return this.getSumY()/this.getLength()-(AValue*this.getSumX())/this.getLength();}public double getLinearValue(double x) //根据自变量X 求因变量Y{ if(!Validate()) return 0; double szA=this.getAValue(); double szB=this.getBValue(szA); return szA*x+szB;} public double getSumX() //获得X值的和 { double szRes=0; if(Validate()) { for(int i=0;i<=this.datax.length-1;i++){ szRes+=this.datax[i][0]; } return szRes; } else return 0; } public double getSumY()//获得Y值的和 { double szRes=0; if(Validate()) { for(int i=0;i<=this.datax.length-1;i++){ szRes+=this.datax[i][1]; } return szRes; } else return 0; } public double getSumXY() //获得x*y的和 { double szRes=0; if(Validate()) { for(int i=0;i<=this.datax.length-1;i++){ szRes+=this.datax[i][0]*this.datax[i][1]; } return szRes; } else return 0; }
来自 “ ITPUB博客 ” ，链接：https://blog.itpub.net/12639172/viewspace-281035/ ，如需转载，请注明出处，否则将追究法律责任。
北京盛拓优讯信息技术有限公司. 版权所有 京ICP备16024965号-8 北京市公安局海淀分局网监中心备案编号：11010802021510 niuxiaotong@pcpop.com 17352615567 未成年人举报专区
广播电视节目制作经营许可证(京) 字第1234号 中国互联网协会会员
违法和不良信息举报电话:18101376593