-11 模 1000000007

-11 模 1000000007 是指将 -11 除以 1000000007 的余数。在计算机中，取模运算可以用来处理大数运算或者防止数值溢出。

计算 -11 模 1000000007 的步骤如下：
1. 首先，将 -11 转换为正数，即取其绝对值，得到 11。
2. 然后，将 11 除以 1000000007，得到商和余数。
商为 0，余数为 11。
3. 最后，取得的余数作为结果，即 -11 模 1000000007 的结果为 11。

相关问题

arima-gm模型matlab实现代码

ARIMA-GM模型是一种将ARIMA模型与灰色模型相结合的时间序列预测方法。在MATLAB中，可以使用以下代码实现ARIMA-GM模型：

% 导入数据
data = xlsread('data.xlsx'); % 假设数据保存在data.xlsx文件中

% 拆分数据
train_data = data(1:end-12); % 训练数据，取前n-12个数据作为训练集
test_data = data(end-11:end); % 测试数据，取最后12个数据作为测试集

% ARIMA模型拟合
model = arima(1,1,1); % 假设ARIMA模型的阶数为(1,1,1)
fit_model = estimate(model, train_data);

% ARIMA模型预测
forecast_data = forecast(fit_model, 12); % 预测未来12个时间点的数据

% 灰色模型建模
GM_model = gm(train_data);

% 灰色模型预测
GM_forecast_data = forecast(GM_model, 12); % 预测未来12个时间点的数据

% ARIMA-GM模型预测
ARIMA_GM_forecast_data = forecast(fit_model, 12, 'Y0', GM_forecast_data); % 使用灰色模型的预测结果作为ARIMA模型的初始值进行预测

% 绘制预测结果
plot(data);
hold on;
plot(length(data)-11:length(data), [data(end), forecast_data], 'r'); % ARIMA模型预测结果
plot(length(data)-11:length(data), [data(end), GM_forecast_data], 'g'); % 灰色模型预测结果
plot(length(data)-11:length(data), [data(end), ARIMA_GM_forecast_data], 'b'); % ARIMA-GM模型预测结果
legend('原始数据', 'ARIMA模型预测', '灰色模型预测', 'ARIMA-GM模型预测');

以上代码首先导入数据，然后将数据拆分为训练集和测试集。接下来使用`arima`函数拟合ARIMA模型，并使用`estimate`函数进行参数估计。然后使用`forecast`函数进行ARIMA模型的预测。然后使用`gm`函数建立灰色模型，并使用`forecast`函数进行灰色模型的预测。最后，使用ARIMA-GM模型进行预测，将灰色模型的预测结果作为ARIMA模型的初始值。最后，绘制原始数据和三种模型的预测结果。

tf-idf模型结构图

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）模型结构图可以用来表示该模型的主要组成部分和信息流动。下面是一个简单的TF-IDF模型结构图示例：

+------------------+        +------------------------+
|   文档集合    |        |  文档向量表示  |
+------------------+        +------------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+        +------------------------+
|   分词预处理    |        |   计算词频（TF）    |
+------------------+        +------------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+        +------------------------+
|   停用词过滤    |        |   计算逆文档频率（IDF）   |
+------------------+        +------------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+         +-----------------------+
|   词频向量化    |         |   TF-IDF权重计算   |
+------------------+         +-----------------------+
        |                                |
        |                                |
        v                                v
+------------------+         +-----------------------+
|  向量空间模型  |         |  TF-IDF文档表示  |
+------------------+         +-----------------------+

上图中，TF-IDF模型的主要组成部分包括文档集合、分词预处理、停用词过滤、词频（TF）计算、逆文档频率（IDF）计算、词频向量化、TF-IDF权重计算和向量空间模型。

在TF-IDF模型中，首先将文档集合进行分词预处理，例如分词、去除标点符号等。然后进行停用词过滤，去除常见无意义的词语。接下来，计算每个文档中每个词语的词频（TF），即该词语在文档中出现的频率。

同时，计算逆文档频率（IDF），衡量了一个词语在整个文档集合中的重要性。然后，将词频向量化，将每个文档表示为一个向量，其中每个维度表示一个词语，并用词频来表示该维度的权重。

最后，通过计算TF-IDF权重，将词频与逆文档频率相乘，得到每个词语在文档中的TF-IDF权重。进一步，可以使用向量空间模型表示文档，其中每个文档用一个向量表示其TF-IDF权重。

这样，TF-IDF模型能够将文档集合转换为高维向量空间中的向量表示，方便进行文本检索、相似度计算等任务。