分享一下 线性回归中 欠拟合 和 过拟合 是怎么回事~为了解决欠拟合的情 经常要提高线性的次数建立模型拟合曲线, 次数过高会导致过拟合,次数不够会欠拟合.再建立高次函数时候,要利用多项式特征生成器 生成训练数据.下面把整个流程展示一下模拟了一个预测蛋糕价格的从欠拟合到过拟合的过程 git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 在做线性回归预测时候,为了提高模型的泛化能力,经常采用多次线性函数建立模型 f = k*x + b 一次函数f = a

python数据拟合主要可采用numpy库,库的安装可直接用pip install numpy等. 1. 原始数据:假如要拟合的数据yyy来自sin函数,np.sin import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt xxx = np.arange(0, 1000) # x值,此时表示弧度 yyy = np.sin(xxx*np.pi/180) #函数值,转化成度 2. 测试不同阶的多项式,例如7阶多项式拟合,使用np.polyfit拟合,np

例如:p(x) = x3 - 3x+5 可以使用向量P=[1,0,-3,5]表示,向量长度减一表示多项式最高项次数. 从右到左分别是变量x的0次幂.1次幂.2次幂……n次幂. 这里可以使用numpy的方法ployval进行计算. import numpy as np p = np.array([1,0,-3,5]) x=5 print(np.polyval(p,x)) x = [1,2,3,4,5] print(np.polyval(p,x)) 上图所示求出X为不同值时多项式的值,同样np内也有

数据分析的重难点,就这么来了,欢迎欢迎,热烈欢迎. 4. Dataset transformations 4.3. Preprocessing data 4.3.1. Standardization, or mean removal and variance scaling 4.3.1.1. Scaling features to a range 4.3.1.2. Scaling sparse data 4.3.1.3. Scaling data with outliers 4.3.1.4. C

目录 题意理解 解题思路 多项式加法 多项式乘法 完整代码 题意理解 题目: 设计函数分别求两个一元多项式的乘积与和. 输入格式: 输入分2行,每行分别先给出多项式非零项的个数,再以指数递降方式输入一个多项式非零项系数和指数(绝对值均为不超过1000的整数).数字间以空格分隔. 输出格式: 输出分2行,分别以指数递降方式输出乘积多项式以及和多项式非零项的系数和指数.数字间以空格分隔,但结尾不能有多余空格.零多项式应输出0 0. 例子: \[ \text{已知两个多项式:} \\ \begin{a

# 多项式求值(Horner规则) # 输入:A[a0,a1,a2...an],x的值 # 输出:给定的x下多项式的值p   # Horner迭代形式实现 1 # 在此修改初值 2 A = [2, 6, 15, -5, 34] 3 x = 2 4 # 主程序 5 p = A[-1] # 将索引指定为 -1 ,可让 Python 返回最后一个列表元素 6 for i in range(1,len(A)): 7 p = p*x + A[-1-i] 8 print('迭代法,该多项式的值为:',p)

代码地址: https://github.com/guojun007/real_sga 本部分是采用实数编码的标准遗传算法,整体流程与上一篇二进制编码的基本一致, 主要区别在于本部分的交叉操作为模拟二进制交叉,即SBX , 变异操作 为 多项式变异. real_sga/crossover/crossover.py #实数编码,SBX交叉 def crossover(population, pcross_real, V, minRealVal, maxRealVal, eta_c): for i

meshgrid import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D x = np.array([,,]) y = np.array([,]) X,Y = np.meshgrid(x,y)#X,Y扩展成了矩阵, print(X) print(Y) theta0, theta1, theta2 = , , ax = Axes3D(plt.figure())#用

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets,naive_bayes from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载 scikit-learn 自带的 digits 数据集 def load_data(): ''' 加载用于分类问题的数据集.这里使用 scikit-learn 自带的 digits 数据集 ''' d

多项式拟合的简单代码: import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np x=[,,,,,,,] y=[,,,,,,,] a=np.polyfit(x,y,) #用2次多项式拟合x,y数组 b=np.poly1d(a) #拟合完成后生成多项式对象 c=b(x) #获取x在多项式处的值 plt.scatter(x,y,marker='o',label='original datas') #对原始数据做散点图 plt.plot(x,c,ls='--

一.实验目的 在己知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)=yi (i=0,1,……, n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi处成立(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式 四.实验程序 import matplotlib.

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Hermite插值多项式. 四.实验程序 import numpy as

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求之f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式. 四.实验程序 import matplo

D:\>poly.py(x - 1) * (x^2 + x + 1) = x^3 - 1 1 import ply.lex as lex # pip install ply 2 import ply.yacc as yacc 3 4 def parse(s): 5 t = {} 6 tokens = ('NUM', 'VAR'); t_NUM = r'\d+'; t_VAR = r'[x|X]'; literals = ['+', '-', '*', '^'] 7 def t_error(t):

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

什么是算法 1.什么是算法 算法(algorithm):就是定义良好的计算过程,他取一个或一组的值为输入,并产生出一个或一组值作为输出.简单来说算法就是一系列的计算步骤,用来将输入数据转化成输出结果. mark:我们可以把所有的算法想象为一本“菜谱”,特定的算法比如菜谱中的的一道“老醋花生米”的制作流程,只要按照菜谱的要求制作老醋花生米,那么谁都可以做出一道好吃的老醋花生米.so,这个做菜的步骤就可以理解为:“解决问题的步骤” 2.算法的意义 假设计算机无限快,并且计算机存储容器是免费的,我们还

经历手写SVM的惨烈教训(还是太年轻)之后,我决定使用工具箱/第三方库 Python libsvm的GitHub仓库 LibSVM是开源的SVM实现,支持C, C++, Java,Python , R 和 Matlab 等, 这里选择使用Python版本. 安装LibSVM 将LibSVM仓库的所有内容放入Python的包目录\Lib\site-packages或者工程目录中. 在libsvm根目录和python子目录下中分别新建名为__init__.py的空文件,这两个空文件将标识所在的目录为

所有内容都在python源码和注释里,可运行! ########################### #说明: # 撰写本文的原因是,笔者在研究博文“http://python.jobbole.com/83563/”中发现 # 原内容有少量笔误,并且对入门学友缺少一些信息.于是笔者做了增补,主要有: # 1.查询并简述了涉及的大部分算法: # 2.添加了连接或资源供进一步查询: # 3.增加了一些lib库的基本操作及说明: # 4.增加了必须必要的python的部分语法说明: # 5.增加了对

常用算法与设计模式 选择排序 时间复杂度 二.计算方法 1.一个算法执行所耗费的时间,从理论上是不能算出来的,必须上机运行测试才能知道.但我们不可能也没有必要对每个算法都上机测试,只需知道哪个算法花费的时间多,哪个算法花费的时间少就可以了.并且一个算法花费的时间与算法中语句的执行次数成正比例,哪个算法中语句执行次数多,它花费时间就多. 一个算法中的语句执行次数称为语句频度或时间频度.记为T(n). 2.一般情况下,算法的基本操作重复执行的次数是模块n的某一个函数f(n),因此,算法的时间复杂度记

看机器学习看到了回归函数,看了一半看不下去了,看到能用方差进行函数回归,又手痒痒了,自己推公式写代码验证: 常见的最小二乘法是一阶函数回归回归方法就是寻找方差的最小值y = kx + bxi, yiy-yi = kxi+b-yi方差为∑(kxi + b - yi )^2f = k^2∑xi^2 + b^2 + ∑yi^2 +2kb∑xi - 2k∑xi*yi - 2yib求极值需要对其求微分,因为是二元函数,因此使用全微分公式,其极值点应该在两个元的偏微分都为0处δf/δk = 2k∑(xi^2