例题一：实验目的：根据身高、体重计算BMI指数实验过程：height = 1.70
print("您的身高："+str(height))
weight = 48.5
print("您的体重："+str(weight))
bmi=weight/(height*height)
print("您的BMI指数为："+str(bmi))
if bmi<18.5:
print("您的体重过轻⊙﹏
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2023-08-08 16:14:18
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Python机器学习01--机器学习基础Python机器学习笔记02--Scikit-learn库本文索引：线性回归原理预测儿童身高实战一、线性回归原理【“回归”的由来】“回归”是由高尔顿（英国著名生物学家、统计学家，达尔文表弟）在研究人类遗传问题时提出来的。为研究父代与子代身高的关系，高尔顿搜集了1078对父亲及其儿子的身高数据进行了深入分析，发现了回归效应：当父亲高于平均身高时，他的儿子的身高
PTA——身高预测每个父母都关心自己孩子成人后的身高，据有关生理卫生知识与数理统计分析表明，影响小孩成人后的身高的因素包括遗传、饮食习惯与体育锻炼等。小孩成人后的身高与其父母的身高和自身的性别密切相关。设 faHeight为父亲的身高，moHeight为母亲的身高，身高预测公式为： 男性成人时身高=( faHeight+moHeight)×0.54 女性成人时身高=( faHeight×0.923
1 实例一：根据身高体重计算BMI指数
2 height=1.70
3 print("您的身高："+str(height))
4 weight=48.5
5 print("您的体重："+str(weight))
6 bmi=weight/(height*height)
7 print("您的BMI指数为："+str(bmi))
8 #判断身材是否合理
9 if bmi&
## Python身高体重预测流程
### 1. 引言
在开始之前，我们先来了解一下整个身高体重预测的流程。首先，我们需要收集一些已知的身高体重数据作为训练集，然后使用机器学习算法对这些数据进行学习和拟合，最后使用训练好的模型来预测新的身高体重数据。
### 2. 流程图
下面是整个身高体重预测流程的简要图示，方便你理解整个过程：
```mermaid
stateDiagram
目录1、BMI指标判断2、凯撒密码3、蒙特卡罗方法求解Π值4、整数的加减和5、三位水仙花数6、四位玫瑰数7、用户登录的三次机会 1、BMI指标判断问题：根据身高和体重，测量出bmi值，通过标准，判断出身体类型分类国际BMI值国内BMI值偏瘦<18.5<18.5正常18.5 ~ 2518.5 ~ 24偏胖25 ~ 3024 ~ 28肥胖>=30>=28方法：采用多分支结构，
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2023-09-16 13:03:04
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实例01根据身高、体重计算BMI指数，代码如下：height =float(input("请输入你的身高:"))
weight =float(input("请输入你的体重:"))
bmi =weight/(height*height)
#判断身材是否合理
if bmi<18.5:
print("您的BMI指数为："+str(bmi))
print("体重过轻~@_@~")
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2023-08-04 17:54:17
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身高是一个人的重要指标，而人的身高又很大程度上受到遗传因素的影响。在这个实例中，我们将使用Python来根据父母的身高预测儿子的身高。这个实例可以帮助我们更好地理解Python中的数学计算和数据处理。 首先，让我们明确一下预测身高的原理。根据遗传学的基本规律
题目：1.选出3个女生 得到身高和体重 2.计算女生的身高和 体重和 3.计算女生平均体重和平均身高 4.判断 如果平均身高>160 体重<50 都是美女 否则不是阶段一1.选出3个女生 得到身高和体重我们开始建立一个Meinv类分别用数组heights，wights定义女生的身高和体重ArrayList<Integer> heights = new ArrayList()
3. 具体过程3.1 构造预测函数Logistic Regression虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，用于两分类问题（即输出只有两种）。根据第二章中的步骤，需要先找到一个预测函数（h），显然，该函数的输出必须是两个值（分别代表两个类别），所以利用了Logistic函数（或称为Sigmoid函数），函数形式为： &
Python 孩子身高预测:源代码: # 创建死循环，直至 用户自行 选择 退出
while True :
# 分割线
print('*'*60)
print('*'*10,'欢迎来到 孩子身高 预测系统','*'*10)
# 功能选择
print('\t1、预测查询')
print('\t2、退出系统')
menus_select
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2023-05-30 19:34:06
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"""实战三：根据父母的身高预测儿子的身高""" Father_Height = float(input("请输入父亲的身高：\n")) #父亲身高 mother_Height = float(input("请输入母亲的身高：\n")) #母亲身高 Son_Hight = (Father_Heigh ...
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2021-09-04 23:03:00
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任务描述每个做父母的都关心自己孩子成人后的身高，据有关生理卫生知识与数理统计分析表明，影响小孩成人后的身高的因素包括遗传、饮食习惯与体育锻炼等。小孩成人后的身高与其父母的身高和自身的性别密切相关。 设faHeight为其父身高，moHeight为其母身高，身高预测公式为男性成人时身高=(faHeight + moHeight)×0.54cm女性成人时身高=(faHeight×0.923 + moH
否者环境的效应为负，那就达不到理论身高了，误差是负的。因素越大。...
原创
2022-08-06 00:21:27
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今日目标：运用 Java 变量 根据父母身高预测出子女身高。实验代码：身高是具有遗传性的，子女的身高和父母的身高有一定的关系。假定，父母和子女的身高遗传关系如下：儿子身高（厘米）＝(父亲身高＋母亲身高) ×1.08÷2女儿身高（厘米）＝(父亲身高×0.923＋母亲身高) ÷2定义父母身高。利用题目的公式计算出子女身高。public class Variable04 { sta
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2023-05-22 09:16:12
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学习内容：学习分类模型评估的方法： 1、混淆矩阵 2、分类结果汇总 3、ROC曲线 4、召回率与精度 5、F1分数基本知识：一、评估分类器性能的度量 1、真正(true positive, TP)或f++，对应的是被分类模型正确预测的正样本数。 2、假负(false negative, FN)或f±对应的是被分类模型错误预测为负类的正样本数。 3、假正(false positive,
机器学习，通俗简单来说，就是用某些算法指导计算机模拟或实现人类的学习行为从已有的数据总结规律获得“经验”并不断改善自身性能的一个过程。由此可见，算法和数据是计算机学习到“新知识”或“新技能”的关键所在。1.谈谈“回归”一词的起源 十九世纪八十年代，高尔顿和他的学生、现代统计学奠基人之一的皮尔逊（Pearson）收集了1078对父亲及其1个成年儿子的身高数据，根据调查数据作出散点图后发现，个子
这里写目录标题python第三章pta习题汇总第3章-1 3-1.大于身高的平均值第3章-2 查验身份证 (15分)第3章-3 输出字母在字符串中位置索引 (20分)第3章-5 字符转换 (15分) python第三章pta习题汇总第3章-1 3-1.大于身高的平均值中小学生每个学期都要体检，要量身高，因为身高可以反映孩子的生长状况。现在，一个班的身高已经量好了，请输出其中超过平均身高的那些身高
name_function.pydef get_formatted_name(first,last):
"""生成整洁的姓名。"""
full_name = f"{first} {last}"
return full_name.title() 用names.py进行测试from name_function import get_formatted_na
本文已参与「新人创作礼」活动，一起开启掘金创作之路。 理论上，一个人的身高除了随年纪变大而增长之外，在一定程度上还受遗传和饮食习惯以及其他因素的影响，但是饮食等其他因素对身高的影响很难衡量。我们可以把问题简化一下，假定一个人的身高只受年龄、性别、父母身高、祖父母身高，外祖父母身高这几个因素的影响，并假定大致符合线性关系。import copyimport numpy as npfrom
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2022-09-23 17:21:54
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