首先，熟悉一个函数zip。
转载
2023-05-28 21:49:18
113阅读
多项式回归和拟合、正则化1 多项式回归1.1 介绍1.2 回归实现2 拟合&正则化2.1拟合问题2.1.1 拟合出现的类型2.2 解决拟合出现的问题3 正则化3.1 介绍3.2 分类 1 多项式回归1.1 介绍在线性回归中，我们介绍了的是这种模型y = kX +b来拟合图形，但是也存在一些数据分析用线性拟合效果很差，或者说不适合用线性回归来拟合，如下图 相对而言，用多项式就比较合适。多项
Programming Exercise 1: Linear Regression大致说明：
假设你是一家连锁餐厅的首席执行官，正在考虑在不同的城市开设一家新的分店。你已经从各个城市的人口和卡车中获得了数据，需要预测人口和利润之间的联系。
根据ex1data1.txt（第一列是城市人口，第二列是对应的利润，其中负值代表着亏损）、ex1data2.txt（多变量使用到的数据）中的数据，进行线性拟合%
转载
2023-10-10 16:41:57
107阅读
1.小表放入内存，在map端join，并不是所有聚合操作都在reducer端操作,慎重使用mapjoin,一般行数小于2000行，大小小于1M
2.hive.groupby.skewindata变量从上面groupby语句可以看出，这个变量是用于控制负载均衡的。当数据出现倾斜时，如果该变量设置为true，那么Hive会自动进行负载均衡。当该变量设为
true时候，不
转载
2023-09-01 08:35:41
60阅读
同时赋多个值以下是一种很酷的编程捷径：在 Python 中，可使用元组来一次赋多值。python学习网，大量的免费python视频教程，欢迎在线学习！>>> v = ('a', 2, True)>>> (x, y, z) = v ①>>> x'a'>>> y2>>> zTrue1. v 是一个三元素的元组，而
转载
2023-05-30 23:37:29
144阅读
首先，需要打开 SPSS 21 软件，并导入数据。在 SPSS 21 中，可以使用许多不同的分析工具来分析多个变量。具体步骤如下：在“分析”菜单中，选择所需的分析方法。例如，要进行相关分析，可以选择“相关”。在打开的对话框中，选择要分析的变量。根据所选的分析方法，可能需要设置其他选项。例如，在进行回归分析时，需要选择回归方程的类型和自变量。点击“OK”按钮运行分析。在出现的结果窗口中，可以查看分析
转载
2023-05-30 15:37:50
206阅读
四、多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) 在本章节,我们要讨论一种新的线性回归形式.这种形式适用于多个变量(或者说多特征量).在我们之前讨论的线性回归,我们只有一个特征量(房屋面积),我们必须用此特征量来预测房屋价格.但现在我们有多种特征来预测.4.1 多维特征\(x_1,x_2,x_3,x_4\)等来表示我们房屋的不同特征,然后仍
这两天花了一点时间去了解啦一下PID控制。常用的简单分为位置式和增量式。1、位置式 别的不说附上源代码，我用的是Python3，前提你得装上matplotlib这个库，这个库可以非常清楚的绘制数据的曲线图。如果不装的话可以返回一个列表import matplotlib.pyplot as plt
class Pid():
"""这里定义了一个关于PID的类"""
def __ini
转载
2023-06-02 14:32:47
385阅读
一、注释 注释的分类： 单行注释、多行注释单行注释 以 # 开头，# 右边的所有东西都是说明语句，不是真正的代码，起辅助说明作用。可以使用快捷键 Ctrl + / 快速注释print('hello world') # 注释多行注释 以 ''' 开头，并以 ''' 结束，中间的内容为注释，可以多行'''多行注释第二行第三行'''二、变量以及数据类型变量的定义 变量名 = 变量值name = 'zha
转载
2023-10-05 21:13:51
89阅读
Pytorch 循环神经网络 RNN0. 环境介绍环境使用 Kaggle 里免费建立的 Notebook教程使用李沐老师的 动手学深度学习 网站和 视频讲解小技巧：当遇到函数看不懂的时候可以按 Shift+Tab 查看函数详解。1. 循环神经网络1.1 潜变量自回归模型 使用潜变量 1.2 RNN 更新隐藏状态： 去掉 就是普通的 MLP。 输出：1.3 基于 RNN 的语言模型1.4 困惑度（
转载
2023-08-23 13:03:05
161阅读
文章目录5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测5.1 实现前的知识补充5.1.1 神经网络的表示5.1.2 隐藏层5.1.3 线性模型出错5.1.4 在网络中加入隐藏层5.1.5 激活函数5.1.6 小批量随机梯度下降5.2 实现的过程5.2.1 预处理5.2.2 搭建网络模型5.3 简化实现5.4 评估模型 5 基于pytorch神经网络模型进行气温预测在前面的学习中，我们已经有了一个
在社会科学研究中，主要的多变量分析方法包括多变量方差分析（Multivariate analysis of variance，MANOVA）、主成分分析（Principal component analysis）、因子分析（Factor analysis）、典型相关（Canonical correlation analysis）、聚类分析（Cluster analysis）、判别分析（Discri
作者：小蚊子数据分析
很多人在从事市场研究和经营分析的时候，特别是定量研究方法需要用到统计分析的时候，到底应该采用哪种分析方法，或者应该用哪种方法更适合这个分析，比较困惑。下面我来总结一下，如何选择多变量统计分析方法来适应研究的需要！ 请大家记住一句话：选择什么样的多变量统计分析方法，主要是根据变量的测量尺度决定的，更明确的说是根据因变量的测量尺度和类型决定的！这就要求研究
1.del 方法和对象的生命周期介绍两个对象的内置方法，那么在Python中啊，还有另外一个跟初始化方法 __init__相对应的方法, __del__方法，当一个对象要被从内存中销毁之前, 所谓从内存中销毁，就是把这个对象从内存中咔嚓掉，当这个对象离开内存之前, 系统会自动帮我们调用一下对象的__del__方法.在实际开发中啊，可以对 __init__方法进行改造，这样呢可以让创建对象更加的灵活
仅仅是为了记录一下自己的学习过程，所有的代码和数据集均来自于互联网，也会放在我的Github上。数据集采用的是飞机航班的数据集，对其进行读取之后可视化效果如图，可以看到有着一些周期性的规律，非常适合于RNN这样的来进行预测1.导入相关的包导入相关的包，其中最后一行的Variable感觉可有可无，我给注释掉之后也能正常的运行，不知道有没有大佬可以赐教一下，不甚感激。import torch
impo
**************************************注：本系列博客是博主学习Stanford大学 Andrew Ng 教授的《机器学习》课程笔记。博主深感学过课程后，不进行总结非常easy遗忘，依据课程加上自己对不明确问题的补充遂有此系列博客。本系列博客包含线性回归、逻辑回归、神经网络、机器学习的应用和系统设计、支持向量机、聚类、将维、异常检測、推荐系统及大规模机器学习等内
## Python多变量
### 介绍
在Python中，多变量是一种常见且重要的概念。多变量允许我们将多个值存储在单个变量中，从而方便地管理和操作这些值。在本文中，我们将深入探讨多变量的概念、用法和示例代码。
### 多变量的定义和用法
多变量是一种将多个值存储在一个变量中的技术。通过将多个值分配给一个变量，我们可以在程序中更方便地引用这些值，并进行各种操作。在Python中，我们可以使
原创
2023-08-24 09:56:54
63阅读
目录I. 前言II. 数据处理III. LSTM模型IV. 训练和预测V. 源码及数据 I. 前言在前面的两篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）和PyTorch搭建LSTM实现多变量时间序列预测（负荷预测）中，我们利用LSTM分别实现了单变量单步长时间序列预测和多变量单步长时间序列预测。本篇文章主要考虑用PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测。II. 数据
转载
2023-08-07 21:17:16
188阅读
文章目录注释单行注释 ，使用【#】号多行注释，使用三引号【''' '''】变量概述创建变量变量的赋值变量的输出输出单个变量输出多个变量使用算术运算符进行输出使用比较运算符进行输出使用位运算符进行输出使用身份运算符行输出使用逻辑运算符进行输出python的命名规则局部变量全局变量在函数外部创建变量在函数内部创建一个变量与外部变量同名global 关键字转全局变量 注释单行注释 ，使用【#】号#th
目录I. 前言II. seq2seqIII. 代码实现3.1 数据处理3.2 模型搭建3.3 模型训练/测试3.4 实验结果IV. 源码及数据 I. 前言系列文章：深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出（从input输入到Linear输出）PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）PyTorch中利用LSTMCell搭建多层LSTM实现时间序列预测PyTorch搭建LSTM实现
转载
2023-09-29 15:06:30
271阅读
