文章
33
标签
56
分类
12
首页
时间轴
标签
分类
清单
音乐
电影
友情链接
关于
葡萄成熟时
大数据IE实验备考5——Python编程基础
首页
时间轴
标签
分类
清单
音乐
电影
友情链接
关于
大数据IE实验备考5——Python编程基础
发表于
2020-10-28
|
更新于
2020-10-28
|
总字数:
0
|
阅读时长:
1分钟
|
浏览量:
文章作者:
aLIEz
文章链接:
https://9291314.xyz/2020/10/28/%E5%A4%A7%E6%95%B0%E6%8D%AEIE%E5%AE%9E%E9%AA%8C%E5%A4%87%E8%80%835%E2%80%94%E2%80%94Python%E7%BC%96%E7%A8%8B%E5%9F%BA%E7%A1%80/
版权声明:
本博客所有文章除特别声明外,均采用
CC BY-NC-SA 4.0
许可协议。转载请注明来源
葡萄成熟时
!
上一篇
大数据IE实验备考10——AQI数据采集和可视化
下一篇
大数据IE实验备考4——最优化实验
4 最优化实验4.1 最小二乘法实现4.1.1 算法介绍最小二乘法(Least Square Method),做为分类回归算法的基础,有着悠久的历史。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可以简便地求得未知的参数,并使得预测的数据与实际数据之间误差的平方和为最小。 4.1.2 代码实现代码输入: import numpy as np import scipy as sp import pylab as pl from scipy.optimize import leastsq # 引入最小二乘函数 n = 9 # 多项式次数 定义目标函数: def real_func(x): #目标函数:sin(2*pi*x) return np.sin(2 * np.pi * x) 定义多项式函数,用多项式去拟合数据: def fit_func(p, x): f = np.poly1d(p) return f(x) 定义残差函数,残差函数值为多项式拟合结果与真实值的差值: def residuals_func(p, y, x): ret...
评论
aLIEz
文章
33
标签
56
分类
12
Follow Me
公告
This is my Blog
最新文章
PVE安装Openwrt
2023-07-16
Debian 11 更换镜像源
2023-04-05
Debian 12 更换镜像源
2023-04-05
Mac PS关闭最近使用项
2023-03-19
什么是个人发展计划(IDP)?
2023-02-14