le = LabelEncoder() y = le.fit_transform(y) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.3, random_state=2025, stratify=y) # 模型配置 models = { "Logistic": LogisticRegression(...
python LinearRegression fit为样本设置权重 python fit函数参数,先来定义一个计算体重指数(BMI)的函数,体重指数就是体重与身高的平方之比,其中体重以千克为单位,身高以米为单位。>>>defbmi(height,weight,name):i=weight/height**2print('%s的体重指数为%0.
六、形态图像处理 在本章中,我们将讨论数学形态学和形态学图像处理。形态图像处理是与图像中特征的形状或形态相关的非线性操作的集合。这些操作特别适合于二值图像的处理(其中像素表示为 0 或 1,并且根据惯例,对象的前景=1 或白色,背景=0 或黑色),尽管它可以扩展到灰度图像。 在形态学运算中,使用结构元素(小模...
return df def descriptive_analysis(df): """ 进行描述性统计分析 :param df: 数据DataFrame :return: 描述性统计结果 """ return df.describe() def correlation_analysis(df): """ 进行相关分析 :param df: 数据DataFrame :return: 相关系数矩阵 """ return df.corr() def linear_regression(df, depende...
model = LinearRegression() model.fit(X, y) # 进行预测 predicted_salary = model.predict([[7]]) print("预测薪资:", predicted_salary[0]) 五、数据可视化 数据可视化是分析的重要步骤,可以帮助我们更直观地理解数据。 1. 使用matplotlib进行数据可视化 ...
>>> linear_results = linear_interp(interpolation_time) 三次插值也可以通过提供kind可选关键字参数来选择: >>> >>> cubic_interp = interp1d(measured_time, measures, kind='cubic') >>> cubic_results = cubic_interp(interpolation_time) scipy.interpolate.interp2d类似于scipy.interpolate.interp1d,但...
实现k近邻法时,主要考虑的问题是如何对训练数据进行快速k近邻搜索。 k近邻法最简单的实现方法是线性扫描(linear scan)。这时要计算输入实例与每一个训练实例的距离。 为了提高k近邻搜索的效率,可以考虑使用特殊的结构存储训练数据,以减少计算距离的次数。
Demo4: 对于较小的数据量,另一种简便的方法是利用ployfit多项式拟合,数据量较大的话需要分段进行拟合后再拼接。 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x = np.linspace(start = -10, stop = 10, num = 200) noise = np.random.normal(0, 1) y = y = 2 * x ** 2 + 4 * x ...
new_position = find(abs(X - x(minposition))<=1e-5);%返回当前值 %% %===lorenz fit===% %===1.划当前最小值对应的小区间===% x = X(new_position-interval_num:new_position+interval_num); y = Y(new_position-interval_num:new_position+interval_num); %===...
self.fc2 = Linear(in_features=64, out_features=num_classes) # 网络的前向计算过程 def forward(self, x): x = self.conv1(x) # 每个卷积层使用Sigmoid激活函数,后面跟着一个2x2的池化 x = F.sigmoid(x) x = self.max_pool1(x) x = F.sigmoid(x) x = self.conv2(x) x = self.max_po...