# 设置p阶，q阶范围 # product p,q的所有组合 # 设置最好的aic为无穷大 # 对范围内的p,q阶进行模型训练，得到最优模型 全称为自回归积分滑动平均模型(Autoregressive Integrated Moving Average Model,简记ARIMA)，是由博克思(Box)和詹金斯(Jenkins)于70年代初提出一著名时间序列预测方法 ，所以又称为box-jenkins模型、博克思-詹金斯法。其中ARIMA(p，d，q)称为差分自回归移动平均模型，AR是自回归， p为自回归项; MA为移动平均，q为移动平均项数，d为时间序列成为平稳时所做的差分次数。所谓ARIMA模型，是指将非平稳时间序列转化为平稳时间序列，然后将因变量仅对它的滞后值以及随机误差项的现值和滞后值进行回归所建立的模型。ARIMA模型根据原序列是否平稳以及回归中所含部分的不同，包括移动平均过程(MA)、自回归过程(AR)、自回归移动平均过程(ARMA)以及ARIMA过程。

移位加密的C语言实现，比较完备的，可以参考参考

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8硬币算法 八枚硬币问题C语言源程序在八枚外观相同的硬币中，有一枚是假的，并且已知假币与真币的重量不同，但不知道假币与真币相比较轻还是重。

这里是 ShowMeAI 持续分享的【开源eBook】系列！内容覆盖机器学习、深度学习、数据科学、数据分析、大数据、Keras、TensorFlow、PyTorch、强化学习、数学基础等各个方向。整理自各平台的原作者公开分享（审核大大请放手） ◉ 简介：作者 Sanjiv Ranjan Das 是 Santa Clara 大学商学院金融与数据科学教授。这本书是作者为其课程《Machine Learning with R》开发整理的课堂笔记。 ◉ 目录： 数据科学的艺术 起步：数学基础 开源：R语言建模 更多：数据处理与其他 方差均值：马科维茨优化 从经验中学习：贝叶斯定理 自然语言：从新闻中提取信息 巴斯模型 提取维度：判别和因子分析 竞标：拍卖 截断和估计：有限的因变量 乘风破浪：傅里叶分析 建立联系：网络理论 统计大脑：神经网络 聚类分析和预测树

用C++语言编写的素性检验小工具，包含米勒罗宾素性检验 费马素性检验 欧拉素性检验······多种算法。

背包问题的递归算法，很好 问题描述：有不同价值、不同重量的物品n件，求从这n件物品中选取一部分物品的选择方案，使选中物品的总重量不超过指定的限制重量，但选中物品的价值之和最大。

对源码进行了优化，增加了注释； 性能优于UFLDL网站上的minFunc函数。 希望各位大佬进行采纳！

C语言实现了K均值算法，包含两个文件，一个是纯C++语言版本的，可直接运行，另一个是C和Matlab混合版本，图形化运行结果，能够以不同颜色标识不同的聚类，用的是matlab引擎，代码已经写好，只是需要用户自己在集成开发环境如Visual Stuio中配置一些引用matlab的环境，具体配置可参考网上的matlab和C引擎混合。

《算法:C语言实现》基础知识、数据结构、排序及搜索(原书第3版)》细腻讲解计算机算法的C语言实现。全书分为四部分，共16章。包括基本算法分析原理，基本数据结构、抽象数据结构、递归和树等数据结构知识，选择排序、插入排序、冒泡排序、希尔排序、快速排序方法、归并和归并排序方法、优先队列与堆排序方法、基数排序方法以及特殊用途的排序方法，并比较了各种排序方法的性能特征，在进一步讲解符号表、树等抽象数据类型的基础上，重点讨论散列方法、基数搜索以及外部搜索方法。书中提供了用C语言描述的完整算法源程序，并且配有丰富的插图和练习，还包含大量简洁的实现将理论和实践成功地相结合，这些实现均可用在真实应用上。