(ax1) = plt.subplots(1,1, figsize=(12,5)) fig.suptitle('Piecewise Constant', fontsize=14) # 多项式回归线散点图 ax1.scatter(train_x, train_y, facecolor='None', edgecolor='k', alpha=0.3) ax1.plot(xp, pred2, c='b') ax1.set_xlabel('age') ax1.set_ylabel('wage') plt.show...
plt.plot(range(len(y_test)), y_test, 'r', label='测试数据') plt.plot(range(len(y_test)), y_pred, 'b', label='预测数据') plt.legend() plt.show() # # 绘制散点图 plt.scatter(y_test, y_pred) plt.plot([y_test.min(),y_test.max()], [y_test.min(),y_test.max()],...
4.python代码实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 1#-*-coding:utf-8-*-2"""3Created on Wed Feb2411:04:11201645@author:SumaiWong6"""78importnumpyasnp9importpandasaspd10from numpyimportdot11from numpy.linalgimportinv1213iris=pd.read_csv('D:\iris.csv')14dummy=pd.get_dummi...
2. Plot函数用法详解——R语言(8781) 3. 方差分析3——正交表与正交实验设计(8270) 4. 车辆路径问题——CVRP的Python实现(8233) 5. 线性规划——Pyhton库PULP的使用(7518) 评论排行榜 1. 车辆路径问题——CVRP的Python实现(3) 2. 非线性规划——库恩塔克KTT条件(五)(2) 3. 计量经济学(十二...
ax[0].plot(x1, p0 + p1*x1, color='r') ax[0].grid(True) # 绘制网格线 # 绘制损失值图像 ax[1].set_title('损失值图像') li = list(range(count)) print('迭代次数:', count) ax[1].plot(li,lloss) ax[1].grid(True) plt.show() ...
plt.plot(x, h) plt.axvline(0.0, color='k') #坐标轴上加一条竖直的线(0位置) plt.axhspan(0.0, 1.0, facecolor='1.0', alpha=1.0, ls='dotted') plt.axhline(y=0.5, ls='dotted', color='k') plt.yticks([0.0, 0.5, 1.0]) #y轴标度 ...
plot(x, lr.predict(x[:, np.newaxis]), 'b-') plt.gca().add_collection(lc) plt.legend(('Data', 'Isotonic Fit', 'Linear Fit'), loc='lower right') plt.title('Isotonic regression') plt.show() 四,保序回归应用实例: 以某种药物的使用量为例子: 假设药物使用量为数组X=0,1,2,3,4…...
plt.plot(J_history) plt.ylabel('lost'); plt.xlabel('iter count') plt.title('convergence graph') 使用模型预测结果 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 defpredict(data):testx=np.array(data)testx=((testx-mu)/sigma)testx=np.hstack([testx,np.ones((testx.shape[0],1))...
Draw the original scatter plot:plt.scatter(x, y) Draw the line of polynomial regression:plt.plot(myline, mymodel(myline)) Display the diagram:plt.show() R-SquaredIt is important to know how well the relationship between the values of the x- and y-axis is, if there are no ...
plt.plot(x,y) plt.yticks([0.0,0.5,1.0]) plt.axhline(y=0.5, ls='dotted', color='k') plt.show() sigmoid函数很适合做我们刚才提到的二分类的分类函数。假设输入数据的特征是(x0, x1, x2, ..., xn),我们在每个特征上乘以一个回归系数 (w0, w1, w2, ... , wn),然后累加得到sigmoid函数...