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

TensorFlow是咱们机器学习领域非常常用的一个组件,它在数据处理,模型建立,模型验证等等关于机器学习方面的领域都有很好的表现,前面的一节我已经简单介绍了一下TensorFlow里面基础的数据结构即:Tensor和Dataset: 这里咱们开始介绍TensorFlow的建模过程以及验证模型的一些简单方法.其实无论是sklearn还是TensorFlow,他们的模型建立过程都是相似的,都是经历columns类型声明,模型定义,数据训练,validation等等几个步骤.前面的几节内容我已经简单

目录 1. 载入数据 列解释Columns: 2. 数据分析 2.1 预处理 2.2 可视化 3. 训练模型 3.1 线性拟合 3.2 多项式回归(二次) 3.3 脊回归(Ridge Regression),又叫岭回归 3.4 Lasso 回归 3.5 支持向量回归 Support Vector Regression 3.6 决策树回归 Decision Tree Regression 3.7 随机森林回归 Random Forest Regression 4. 评估结果汇总 5. 可视化评估结

代码:使用tensorflow进行数据点的线性拟合操作 第一步:使用np.random.normal生成正态分布的数据 第二步:将数据分为X_data 和 y_data 第三步:对参数W和b, 使用tf.Variable()进行初始化,对于参数W,使用tf.random_normal([1], -1.0, 1.0)构造初始值,对于参数b,使用tf.zeros([1]) 构造初始值 第四步:使用W * X_data + b 构造出预测值y_pred 第五步:使用均分误差来表示loss损失值,即tf

TensorFlow™ 是一个开放源代码软件库,用于进行高性能数值计算.借助其灵活的架构,用户可以轻松地将计算工作部署到多种平台(CPU.GPU.TPU)和设备(桌面设备.服务器集群.移动设备.边缘设备等).TensorFlow™ 最初是由 Google Brain 团队(隶属于 Google 的 AI 部门)中的研究人员和工程师开发的,可为机器学习和深度学习提供强力支持,并且其灵活的数值计算核心广泛应用于许多其他科学领域 接下来我们通过一个线性拟合的简单实例来说明一下 第一步,通过np.ran

Java 使用 CommonsMath3 的线性和非线性拟合实例,带效果图 例子查看 GitHub Gitee 运行src/main/java/org/wfw/chart/Main.java 即可查看效果 src/main/java/org/wfw/math 包下是简单的使用 版本说明 JDK:1.8 commons-math:3.6.1 一些基础知识 线性:两个变量之间存在一次方函数关系,就称它们之间存在线性关系.也就是如下的函数: \[f(x)=kx+b \] 非线性:除了线性其他的都是非线

所解决问题: 我们知道我们的表达式是y=A+B*exp(-x.^2)-C./log(x), 而且现在我们手里面有x与y对应的一大把数据. 我们需要根据x, y的值找出最佳的A.B.C值.则我们现在借助Matlab的函数lsqcurvefit,当然你也可以使用nlinfit.lsqnonlin甚至cftool拟合工具箱.其具体用法请自己用Matlab的帮助命令进行查看.这里仅简单介绍一下常用的函数lsqcurvefit. 正文: 格式:lsqcurvefit(f,a,x,y) f: 符号函数句柄,

[BZOJ2460][BeiJing2011]元素 Description 相传,在远古时期,位于西方大陆的 Magic Land 上,人们已经掌握了用魔法矿石炼制法杖的技术.那时人们就认识到,一个法杖的法力取决于使用的矿石.一般地,矿石越多则法力越强,但物极必反:有时,人们为了获取更强的法力而使用了很多矿石,却在炼制过程中发现魔法矿石全部消失了,从而无法炼制出法杖,这个现象被称为“魔法抵消” .特别地,如果在炼制过程中使用超过一块同一种矿石,那么一定会发生“魔法抵消”.   后来,随着人们认知

题目描述 输入 第一行包含两个整数N和 M, 表示该无向图中点的数目与边的数目. 接下来M 行描述 M 条边,每行三个整数Si,Ti ,Di,表示 Si 与Ti之间存在 一条权值为 Di的无向边. 图中可能有重边或自环. 输出 仅包含一个整数,表示最大的XOR和(十进制结果),注意输出后加换行回车. 样例输入 5 7 1 2 2 1 3 2 2 4 1 2 5 1 4 5 3 5 3 4 4 3 2 样例输出 6 题解 DFS树+高斯消元求线性基 首先肯定能够想到,1->n的路径一定是一条链+选

题目描述 传统的Nim游戏是这样的:有一些火柴堆,每堆都有若干根火柴(不同堆的火柴数量可以不同).两个游戏者轮流操作,每次可以选一个火柴堆拿走若干根火柴.可以只拿一根,也可以拿走整堆火柴,但不能同时从超过一堆火柴中拿.拿走最后一根火柴的游戏者胜利. 本题的游戏稍微有些不同:在第一个回合中,第一个游戏者可以直接拿走若干个整堆的火柴.可以一堆都不拿,但不可以全部拿走.第二回合也一样,第二个游戏者也有这样一次机会.从第三个回合(又轮到第一个游戏者)开始,规则和Nim游戏一样. 如果你先拿,怎样才能保证

题目描述 脸哥最近在玩一款神奇的游戏,这个游戏里有 n 件装备,每件装备有 m 个属性,用向量zi(aj ,.....,am) 表示 (1 <= i <= n; 1 <= j <= m),每个装备需要花费 ci,现在脸哥想买一些装备,但是脸哥很穷,所以总是盘算着怎样才能花尽量少的钱买尽量多的装备.对于脸哥来说,如果一件装备的属性能用购买的其他装备组合出(也就是说脸哥可以利用手上的这些装备组合出这件装备的效果),那么这件装备就没有买的必要了.严格的定义是,如果脸哥买了 zi1,...

题目描述 给定N个数,你可以在这些数中任意选一些数出来,每个数可以选任意多次,试求出你能选出的数的异或和的最大值和严格次大值. 输入 第一行一个正整数N. 接下来一行N个非负整数. 输出 一行,包含两个数,最大值和次大值. 样例输入 3 3 5 6 样例输出 6 5 题解 高斯消元求线性基裸题 由于线性基可以表示所有能够求出的异或和,所以我们只需要考虑线性基即可. 先求出线性基,然后按照从高位到低位的贪心思想来选择. 由于每个线性基的最高位在之前都没有出现过,所以每次选择一定会使答案增大,故直接

BM求线性递推模板(杜教版) BM求线性递推是最近了解到的一个黑科技 如果一个数列.其能够通过线性递推而来 例如使用矩阵快速幂优化的 DP 大概都可以丢进去 则使用 BM 即可得到任意 N 项的数列元素 参考博客 : 暂时没有. 找到了一个.希望你能看懂吧.click here 以下是 2018 焦作网络赛 L 题 AC 代码.可做模板 #include <cstdio> #include <cstring> #include <cmath> #include <

题目链接 题意 : 实际上可以转化一下题意 要求求出用三个不同元素的字符集例如 { 'A' .'B' .'C' } 构造出长度为 n 且不包含 AAA.BBB CCC.ACB BCA.CAC CBC 这其中任意一个字符串的方案数 分析 : 方法一 (BM 求线性递推) 直接暴力出前 10 项的答案.然后猜它其实可以由线性递推递推而来 丢进杜教的 BM 模板里面就可以直接求出第 N 项了 实际上这个可以不用猜.这种不包含某些串的题目 如果你做过类似的.就会知道实际上是可以构造出一个矩阵然后快速幂

MeteoInfoLab提供一个线性拟合函数linregress,参数是参与拟合的两个数据序列,返回拟合的斜率.截距和相关系数.有了上述拟合参数可以用polyval函数生成拟合数据(直线).然后可以将数据.拟合线.公式等绘图. 脚本程序: fn = os.path.join('D:/KeyData/PMMUL/data/54500_PMMUL_DA.csv') if os.path.exists(fn): print fn tdata = readtable(fn, delimiter=',',

求第k小的异或和,用高斯消元求更简单一些. 1 //用高斯消元求线性基 2 #include<bits/stdc++.h> 3 using namespace std; 4 #define N 10100 5 typedef long long ll; 6 int n; 7 bool zero; 8 ll a[N]; 9 10 void Gauss(){//高斯消元求线性基 11 int i,k=1;//k标记当前是第几行 12 ll j=(ll)1<<62;//注意不是63,lo

Step1: 目标: 使用线性模拟器模拟指定的直线:y = 0.1*x + 0.3 代码: import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def show_data(x,y,w,b): ''' 绘图函数 :param x: 横坐标散点 :param y: 纵坐标散点 :param w: 权重 :param b: 偏移量 :return: 无 ''' plt.figure() plt.scatt

本节矩阵线性代数有很多内容,这里重点演示计算矩阵的行列式.求逆矩阵和矩阵的乘法. 一.计算矩阵行列式[det] import numpy as np from numpy.linalg import det a = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) c = det(a) print(c) #行列式为0,不存在逆矩阵 b = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 19]]) c = det(b) prin

首先需要数据源,这里随便写了一个: nums = [1,2,3,4] 求均值和中位数均可以使用numpy库的方法: import numpy as np #均值 np.mean(nums) #中位数 np.median(nums) 求众数方法一: 在numpy中没有直接的方法,但是也可以这样实现: import numpy as np#bincount():统计非负整数的个数,不能统计浮点数 counts = np.bincount(nums) #返回众数 np.argmax(counts) 求

[BZOJ2322][BeiJing2011]梦想封印 Description 渐渐地,Magic Land上的人们对那座岛屿上的各种现象有了深入的了解. 为了分析一种奇特的称为梦想封印(Fantasy Seal)的特技,需要引入如下的概念: 每一位魔法的使用者都有一个“魔法脉络”,它决定了可以使用的魔法的种类. 一般地,一个“魔法脉络”可以看作一个无向图,有N个结点及M条边,将结点编号为1~N,其中有一个结点是特殊的,称为核心(Kernel),记作1号结点.每一条边有一个固有(即生成之后再也不