给出一个数组x,然后基于一个二次函数,加上一些噪音数据得到另一组数据y. 将得到的数组x,y,构建一个机器学习模型,采用梯度下降法,通过多次迭代,学习到函数的系数.使用python和numpy进行编程,具体实现的代码如下: import numpy as np %matplotlib inline from matplotlib import pyplot as plt np.random.seed(100) x=np.linspace(-1,1,100).reshape(100,1) y=3n

关于解决使用numpy.ployfit进行多项式拟合的时候请注意数据类型,解决问题的思路就是统一把数据变成浮点型,就可以了.这是numpy里面的一个bug,非常low希望后面改善. # coding:utf-8 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from scipy.interpolate import interp1d data = pd.read_excel('指数.xlsx',hea

前言 不管是不是巴萨的球迷,只要你喜欢足球,就一定听说过梅西(Messi).苏亚雷斯(Suarez)和内马尔(Neymar)这个MSN组合.在众多的数学建模辅助工具中,也有一个犀利无比的MSN组合,他们就是python麾下大名鼎鼎的 Matplotlib + Scipy + Numpy三剑客. 本文是我整理的MSN学习笔记,有些理解可能比较肤浅,甚至是错误的.如果因此误导了某位看官,在工作中造成重大失误或损失,我顶多只能赔偿一顿饭——还得是我们楼下的十元盒饭.特此声明. 文中代码均从我的这台时不

古典概型的样本总量是一定的,且每种可能的可能性是相同的, 1.中位数:median(x) 2.百分位数:quantile(x)或者quantile(x,probe=seq(0,1,0.2)) #后面这个是设置参数,零到一的范围,每隔0.2算一次 不知道叫啥的很方便的函数:fivenum(x,na.rm=TRUE) #输出五个数最大值.最小值.下四分位数.上四分位数.中位数 3.协方差:用于看两组数据之间的关系,看看是不是有一定的关联性 他有一个相关系数r,r越接近1,则相关性越高,反之,越接近零

推荐一个不错的网页,可以直接用solve函数求解方程组: http://m.blog.csdn.net/u014652390/article/details/52789591 4.1 曲线拟合的最小二乘法 求以下拟合函数 拟合条件:拟合曲线与各数据点在y方向的误差平方和最小. 拟合函数为一元函数时--函数图形为平面曲线--曲线拟合 解决曲线拟合,最先是确定拟合函数的形式.即适当选取 选幂函数{1,x,x2, ···,xn}, 则多项式拟合函数φ(x)可表示为: φ(x)=a0+a1*x+a2*x

测试文件:一段72kb的文本.约5.6MB大小的pdf论文.约38.9MB大小的无损音频文件. demo001 论<到灯塔去>的凝视主题.pdf irreplaceable.movpkg 测试1:demo01  72kb 结论:单个字节与字节数组读取的差距过大,所以一般使用字节数组读取.写出数据. 且使用大于64字节的. 测试2:论<到灯塔去>的凝视主题.pdf  5.6MB 由于64字节数组速度较慢,故不再使用. 使用幂函数拟合: 测试3:irreplaceable.movpkg

转自:http://blog.itpub.net/12199764/viewspace-1743145/ 项目中有涉及趋势预测的工作,整理一下这3种拟合方法:1.线性拟合-使用mathimport mathdef linefit(x , y):    N = float(len(x))    sx,sy,sxx,syy,sxy=0,0,0,0,0    for i in range(0,int(N)):        sx  += x[i]        sy  += y[i]        s

题目下载[传送门] 题目简述:识别图片中的数字,训练该模型,求参数θ. 出现了一个问题:虽然训练的模型能够有很好的预测准确率,但是使用minimize函数时候始终无法成功,无论设计的迭代次数有多大,如下图: import numpy as np import scipy.io as scio import matplotlib.pyplot as plt import scipy.optimize as op # X:5000*400 # Y:5000*10 # a1:5000*401(后500

可以用拟合两个变量之间的关系,然后根据一个变量,去推测出另外一个变量的推测值

高斯分布·拟合 1.1 优美的高斯分布 中心极限定理[P79]证明均匀分布和二项分布在数据量 $N\rightarrow \infty$ 时,都会演化近似为高斯分布. 作为最晚发现的概率分布,可以假设任何不确定的实数服从高斯分布. 对于回归问题,显然目标值 $t$ ,有 $t\sim N(\mu ,\sigma ^{2})$ . $t$ 服从的高斯分布表达形式很特殊,很有趣,也很奇妙: $p(t|x,w,\beta)=N(t|y(x,w),\beta ^{-1})$      [P140] 即分

前言 最近在工作中需要拟合高斯曲线,在python中可以使用 scipy,相关代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding=utf-8 -*- %matplotlib inline import numpy as np import pylab as plt from scipy.optimize import curve_fit x = range(10) y = [25,68,144,220,335,199,52,14,5,2] def gaussian2

一.代数是什么 代数->数的抽象表示->向量空间(线性空间) 线代->线性代数 关系: 向量空间之间和内部转换是通过线性变换. 实数——一维空间的点 复数——二维空间的点 如果两个向量的组合可以生成平面,则要求两个向量要线性无关. 推广一下,N维空间里点可以用N个线性无关的向量来表示.这N个向量就是这个平面的基. 向量的封闭——对加法和数乘封闭. 向量V中任意两个向量a,b加法a+b,仍然在V中,实数乘法x*b,仍然也在V中. 线性相关——其中的一个向量可以用其他的向量表示出来. 矩阵操

一.数组方法 创建数组:arange()创建一维数组:array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.tolist() 创建数组:np.zeros((2,3)),或者np.ones((2,3)),参数是一个元组分别表示行数和列数 对应元素相乘,a * b,得到一个新的矩阵,形状要一致:但是允许a是向量而b是矩阵,a的列数必须等于b的列数,a与每个行向量对应元素相乘得到行向量. + -  / 与 *

python据说功能强大,触角伸到各个领域,网上搜了一下其科学计算和工程计算能力也相当强,具备各种第三方包,除了性能软肋外,其他无可指摘,甚至可以同matlab等专业工具一较高下. 从网上找了一个使用遗传算法实现数据拟合的例子学习了一下,确实Python相当贴合自然语言,终于编程语言也能说人话了,代码整体简洁.优雅.. 代码功能:给出一个隐藏函数 例如 z=x^2+y^2,生成200个数据,利用这200个数据,使用遗传算法猜测这些数据是什么公式生成的. (说的太直白,一点都不高大上) 代码如下:

对于样本数据的散点图形如函数y=ax2+bx+c的图像的数据, 在python中的拟合过程为: ##最小二乘法 import numpy as np import scipy as sp import matplotlib.pyplot as plt from scipy.optimize import leastsq ''' 设置样本数据,真实数据需要在这里处理 ''' ##样本数据(Xi,Yi),需要转换成数组(列表)形式 Xi=np.array([1,2,3,4,5,6]) #Yi=np.

使用简单BP神经网络拟合二次函数 当拥有两层神经元时候,拟合程度明显比一层好 并出现如下警告: C:\Program Files\Python36\lib\site-packages\matplotlib\backend_bases.py:2453: MatplotlibDeprecationWarning: Using default event loop until function specific to this GUI is implemented warnings.warn(str,

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/51106570 最优化函数库Optimization 优化是找到最小值或等式的数值解的问题.scipy.optimization子模块提供了函数最小值(标量或多维).曲线拟合和寻找等式的根的有用算法. from scipy import optimize 皮皮blog 最小二乘拟合 假设有一组实验数据(xi,yi ), 事先知道它们之间应该满足某函数关系yi=f(xi),通过这些已知信息,需要确定函数

http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/49804441 常见的曲线拟合方法 1.使偏差绝对值之和最小 2.使偏差绝对值最大的最小       3.使偏差平方和最小 按偏差平方和最小的原则选取拟合曲线,并且采取二项式方程为拟合曲线的方法,称为最小二乘法. 皮皮blog 多项式拟合 多项式拟合公式 多项式阶数对数据拟合的影响 数据量较少,阶数过高,可能过拟合. 多项式拟合问题描述 假定给定一个训练数据集: 其中,是输入的观测值,是相应的输出y的

<从锅炉工到AI专家(6)>一文中,我们把神经网络模型降维,简单的在二维空间中介绍了过拟合和欠拟合的现象和解决方法.但是因为条件所限,在该文中我们只介绍了理论,并没有实际观察现象和应对. 现在有了TensorFLow 2.0 / Keras的支持,可以非常容易的构建模型.我们可以方便的人工模拟过拟合的情形,实际来操作监控.调整模型,从而显著改善模型指标. 从图中识别过拟合和欠拟合 先借用上一篇的两组图: 先看上边的一组图,随着训练迭代次数的增加,预测的错误率迅速下降. 我们上一篇中讲,达到一定

dlib库的安装以及人脸特征点的识别分布分别在前两篇博文里面 Dlib Python 检测人脸特征点 Face Landmark Detection Mac OSX下安装dlib (Python) 这篇主要涉及 cv2.ellipse 和 cv2.fitEllipse 的用法 import cv2 import dlib import numpy as np detector = dlib.get_frontal_face_detector() landmark_predictor = dlib