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 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
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
转载
2024-01-04 19:40:02
52阅读
# 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
# 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、模型选择之AIC和BIC 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型选择方法 赤池信息准则（Akaike Information Criterion，AIC）和贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion，BIC） AIC是衡量统计模型拟合优良性的一种标准，由日本统计学家赤池弘次在1974年提出
转载
2023-12-14 13:39:24
34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
转载
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
#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
# 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
R语言Apriori算法实现例子以西饼屋数据集为例进行分析代码部分第一部分每行解读 setwd("…")#定位根目录 data.frame(table(Breakfast[,2])#创建数据框并对breakfast表的第二列进行统计计算 names(…)<-c(’…’,’…’)#对数据集列名重命名 求每个商品占总数比例，并添加到新列‘percent’中 order(,)对hot表按百分比进行
转载
2023-11-14 17:36:36
107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):
转载
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
一般在训练 NLP 模型，比如分词，词性，组块标注等等时，采用 BIO 表示法，说明如下：B — 代表当前词是一个组块的开始I — 代表当前词在一个组块中O — 代表当前词不在任意组块中 。如果要求更精确，可以增加两个符号：E — 代表组块结束S — 代表当前词是一个组块，该组块只有一个词以句法组块标注训练为例，我们先将 宾州树 的标注使用 perl 小程序作如下转化，# 宾州树库格式组块标注
(
转载
2024-08-15 11:40:56
51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，
转载
2023-08-28 10:43:57
91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，
转载
2023-08-07 21:47:11
111阅读
在数理统计学中，似然函数是一种关于统计模型中的参数的函数，表示模型参数中的似然性。似然函数在统计推断中有重大作用，如在最大似然估计和费雪信息之中的应用等等。“似然性”与“或然性”或“概率”意思相近，都是指某种事件发生的可能性，但是在统计学中，“似然性”和“或然性”或“概率”又有明确的区分。概率用于在已知一些参数的情况下，预测接下来的观测所得到的结果，而似然性则是用于在已知某些观测所得到的结果时，对
转载
2024-02-21 22:02:11
0阅读
