#bif = dir(__builtins__)
#print(len(bif))#152个内置函数#35个常用内置函数
#1. abs():求绝对值（模）
a = -1
b = 3 + 4j
print(abs(a))
print(abs(b))#2. bin():把整数转为二进制串表示形式
c = 16
print(bin(c))#3. complex(real,[imag]):返回复数,re
# 如何实现Python BIC
## 概述
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用Python实现BIC（Bayesian Information Criterion，贝叶斯信息准则）。BIC是一种模型选择准则，用于衡量模型的复杂度和拟合数据的能力之间的平衡。通过使用BIC，我们可以选择最佳的模型来解决各种统计问题。
## 流程
下面是实现Python BIC的步骤：
步骤 | 描述
---
原创
2023-07-14 05:03:43
281阅读
python之函数进阶一，引言现在我有个问题，函数里面的变量，在函数外面能直接引用么？def func1():
m = 1
print(m)
print(m) #这行报的错
报错了：
NameError: name 'm' is not defined上面为什么会报错呢？现在我们来分析一下python内部的原理是怎么样： 我们首先回忆一下Python代码运行的时候遇到函数
# 实现 BIC 准则的 Python 教程
## 1. 引言
在机器学习和统计建模中，BIC（贝叶斯信息准则）是一种常用的模型选择标准，能够帮助我们在多个模型中选择最合适的一个。本文将详细讲述如何在 Python 中实现 BIC 准则，并为初学者提供易于理解的代码和说明。
## 2. 流程概述
为了实现 BIC 准则，我们需要经历以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-09 03:47:21
85阅读
一 AIC赤池信息量准则（Akaike information criterion，AIC）是评估统计模型的复杂度和衡量统计模型“拟合”资料之优良性(Goodness of fit)的一种标准，是由日本统计学家赤池弘次创立和发展的。赤池信息量准则建立在信息熵的概念基础上。在一般的情况下，AIC可以表示为：AIC=2k−2ln(L)其中：k是参数的数量，L是似然函数。假设条件是模型的误差服从独立正态
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2023-10-20 16:54:30
149阅读
# Python 计算 AIC 和 BIC 的实务指南
在统计建模中，AIC（赤池信息量准则）和BIC（贝叶斯信息量准则）是两种常用的模型比较指标，可以用于选择最佳模型。今天，我将向你详细说明如何在Python中计算AIC和BIC。
## 流程概述
在我们开始之前，让我们首先确定计算AIC和BIC的流程。下面是整个流程的步骤表：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
|
# Python 中的 AIC 和 BIC 计算指南
当我们在进行模型选择或比较时，Akaike 信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）是一种常用的工具。它们帮助我们在多个模型中选择最优模型，从而避免过拟合。接下来，我们将一起学习如何在 Python 中计算 AIC 和 BIC。
## 流程概述
下面的表格将展示我们进行 AIC 和 BIC 计算的各个步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-12 05:04:16
161阅读
## 实现 Python aic 和 bic 函数的流程
为了实现 Python 中的 AIC（赤池信息准则）和 BIC（贝叶斯信息准则）函数，我们需要按照以下步骤进行操作：
1. 导入所需的库和模块
2. 准备数据
3. 定义模型
4. 训练模型
5. 计算 AIC 和 BIC 值
接下来，我们将详细介绍每个步骤所需做的事情以及相应的代码。
### 1. 导入所需的库和模块
首先，我们
原创
2023-08-24 10:19:48
829阅读
# Python中求解AIC和BIC的方法
## 引言
在统计学中，AIC（赤池信息准则）和BIC（贝叶斯信息准则）是常用的模型选择准则，用于比较不同模型的拟合优度和复杂度。在Python中，我们可以使用一些库来求解AIC和BIC，本文将介绍如何在Python中求解AIC和BIC，并分享一些实用的代码。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD;
start((
原创
2024-07-04 04:02:30
64阅读
# BIC自动定阶 Python 实现指南
在统计建模和时间序列分析中，模型选择是一个重要的步骤。贝叶斯信息标准（BIC）是一种用于模型选择的标准，它帮助我们选择最优的模型，以便在不牺牲性能的前提下尽量简化模型。本文将介绍如何使用 Python 实现 BIC 自动定阶的过程。我们将逐步进行，通过表格和代码示例帮助你更容易地理解。
## 流程概述
下面的表格展示了自动定阶的主要步骤：
| 步
## 如何实现BIC准则的Python代码
BIC（贝叶斯信息准则，Bayesian Information Criterion）是一种在模型选择时用来评估模型好坏的标准。下面，我将为你介绍如何在Python中实现BIC准则的过程。
### 整体流程
以下是实现BIC准则的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-23 04:57:21
250阅读
闭包与装饰器知识目标知识点①函数作用域②闭包含义③显式查看闭包④闭包由来⑤闭包的应用 知识目标1、理解函数的作用域； 2、掌握闭包的概念； 3、理解闭包名称的由来； 4、能够利用闭包解决实例问题。知识点①函数作用域Python中函数的作用域由def关键字界定，函数内的代码访问变量的方式是从其他所有层级由内向外def line_conf(a, b):
def line(x):
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2024-01-15 06:11:37
59阅读
记录自己平常解决的问题1.回归分析算法1.1 常见的回归算法2.二手车交易价格预测2.1评价标准2.2数据处理步骤2.2.1数据分布2.2.2查看预测值的具体频数2.2.3偏度和峰度（与正态分布进行比较）2.2.4减少MAE的方式2.2.5XGBOOST和LGBMClassifier经验参数2.3模型融合2.3.1回归任务中的加权融合2.3.2分类任务中的Voting2.4采用nerual ne
1.什么是机器学习？1.1 机器学习定义机器学习的诞生来源于两个领域： 1.人工智能（artificial intelligence）。 ML是AI四象限中的一个（think optimal）。人工智能主要包括机器学习和深度学习。深度学习是机器学习的一个分支。 2.数据科学（data science）。 机器学习(Machine Learning):根据已有的经验(数据)，找(算法)出规律(模型)
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2024-08-28 10:41:02
76阅读
想跳过废话直接看解决方案的可以点击这里直接跳转，我这人写博客喜欢瞎逼逼。还有一些我看过的不错的多线程资料，在此给出链接，点击这里直接跳转查看。近来为了做操作系统课程设计，不得不去学习了下多线程。毕坤老师说随便你们用什么语言，C，C++，C#，Java，甚至PHP或者iOS都可以。好吧，正好自己在自学iOS开发，那就用swift语言好了。然后，蛋疼的事情就开始啦！！ swift是门新语言，
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2023-08-07 21:47:11
111阅读
BIF：就是python的内置函数，为了方便程序员的！1.input()输入在这里，只讲python3，因为python2到python3有不小的变化通俗的解释就是你在控制台不管输入什么东西，都会返回一个String类型的。话不多说，直接上图！input可以有参数，也可没参数如果希望有点用户体验，可以加上\n最后，这个input()最大的问题就是有的同学在输入数字的情况下，会以为自己拿到的是整形或
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2024-01-04 19:40:02
52阅读
IOU中文名叫交并比，见名知意就是交集与并集的比值。是在目标检测中常用的算法。IoU原理如上图所示，就是计算上面阴影部分与下面阴影部分的比值。我们来拆分一下任务，分子部分就是Box1与Box2交集的面积，先设为A1。分母部分是Box1与Box2并集集的面积，设为A2，其实也是Box1面积S1加上Box2面积S2再减去一个A1（为什么要减去A1呢，因为Box1与Box2重合了A1部分，需要减去一个，
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2023-08-28 10:43:57
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# Python计算模型的BIC值
在统计学中，贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，简称BIC）是一种模型选择准则，用于比较不同模型拟合数据的优劣。BIC值越小，说明模型对数据的拟合越好。在Python中，我们可以使用一些库来计算模型的BIC值，并根据BIC值选择最佳模型。
## BIC值的计算公式
BIC值的计算公式如下所示：
$$
BIC =
原创
2024-03-03 06:12:47
318阅读
此处模型选择我们只考虑模型参数数量，不涉及模型结构的选择。很多参数估计问题均采用似然函数作为目标函数，当训练数据足够多时，可以不断提高模型精度，但是以提高模型复杂度为代价的，同时带来一个机器学习中非常普遍的问题——过拟合。所以，模型选择问题在模型复杂度与模型对数据集描述能力（即似然函数）之间寻求最佳平衡。人们提出许多信息准则，通过加入模型复杂度的惩罚项来避免过拟合问题，此处我们介绍一下常用的两个模
# Python 如何实现 AIC 和 BIC
**引言：**
在统计模型的选择过程中，Akaike信息准则（AIC）和贝叶斯信息准则（BIC）是两种常用的衡量模型优劣的指标。AIC主要关注模型的拟合优度与复杂性的平衡，而BIC则添加了对样本量的惩罚成分，使得其在选择模型时更倾向于简约模型。本文将详细讨论如何在Python中实现AIC和BIC，并提供相关的代码示例和图表展示。
## 一、AI
