函数1、在.py文件中以def 开头定义，不在类中定义的是函数；类中定义的是方法 2、函数封装独立的功能，可直接调用 3、函数有内置函数、匿名函数等 4、函数可以利用元组返回多个值。如果函数返回的类型是元组，可省略小括号 5、当函数返回多个值时，可以使用元组下标方式获取值，也可以定义多个变量来接受函数返回值def demo():
a =1
b=2
return a,b
gl_a,gl_b =
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2023-12-06 22:28:37
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Python函数介绍函数是程序开发第一重抽象。当我们的代码中出现很多重复代码时我们就要考虑是否需要提炼共有函数出来了，Don't Repeat Youself。
通常面向过程语言称作函数,面向对象语言称作方法。主要看该代码块是独立的还是位于class里面。
Python中通过def关键字来定义函数函数定义def function():
...
pass
备注:Python不像
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2023-09-29 21:56:52
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python读取mysql实现一元和多元的线性拟合一元线性方程拟合# -*- coding:utf-8 -*-
# __author__ = "LQ"
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model import LinearRegression
from sklearn.model_selection import train_
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2023-08-05 12:31:44
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如何将多组拟合图放在一张表中呢？比如有如下要求1、有两组或两组以上拟合数据。2、目标是实现多组数据之间关系的对比。3、如何进行分别对其拟合，并最终将各个拟合结果都整合到一张图中呢？现在来就用Origin软件来解决这个问题。1、首先新建Origin 工作表：2、需要用到两组数据，所以在数据列上右键，插入两个新列。3、插入的新列默认都是Y轴数据，而我们需要的是两个X和两个Y，所以对其中一个新列双击列标
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2023-09-04 14:00:26
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高阶函数1、 lambda基本使用lambda只是一个表达式，函数体比def简单很多。lambda的主体是一个表达式，而不是一个代码块。仅仅能在lambda表达式中封装有限的逻辑进去。lambda表达式是起到一个函数速写的作用。允许在代码内嵌入一个函数的定义。格式：lambda的一般形式是关键字lambda后面跟一个或多个参数，紧跟一个冒号，之后是一个表达式。f = lambda x,y,z:x+
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2023-12-02 22:11:58
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在一元线性回归中，输入特征只有一维， hθ=θ0+x1θ1, 对于多元特征，假设函数推广到了 hθ=θ0+x1θ1+x2θ2+x3θ3+...+xmθm 对于非线性的一维数据，用线性回归拟合结果并不好，可以采用多项式回归，手动增加特征，例如如下4种多项式拟合 hθ=θ0+θ1x1+θ2x21 (1) hθ=θ0+θ1x1+θ2x21θ2+θ3x31 (2) hθ=θ0+θ1x1+θ2log(x1)
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2023-09-21 13:56:45
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拟合，顾名思义就是通过对数据的分析，找到数据之间的数学关系，把这种关系的本质理解的越深，得到的拟合度就越高，越能清晰描述数据间的相互联系。拟合有线性拟合和非线性拟合（多项式拟合）。本文着重线性拟合的思想，因为非线性拟合通过一定方法可以转换为线性拟合。演示代码用python实现。 我们有一组点
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2023-08-29 21:01:29
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python删除重复值、排序、查找最多元素等操作1、删除重复值、主要是列表和集合操作2、关于排序，主要是对列
原创
2022-04-12 11:00:19
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一、使用的数据本文将使用一组人均消费支出额、人均工资性收入和人均非工资性收入的数据为例，使用IBM SPSS Statistics进行多元线性回归分析，分析这一组数据构建的模型是否显著，是否能进行预测分析。如图1，因变量为人均消费支出额，两组自变量分别为人均工资性收入、人均非工资性收入。构建多元线性回归分析，分析两组自变量是否与人均消费支出额存在关系。图1：示例数据二、应用线性回归分析在IBM S
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2023-10-16 21:53:03
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求导公式、一元二元函数极值、泰勒公式、方向导数与梯度、拉格朗日乘数法四、多元函数1、多元函数偏导数 概念：在一个多变量的函数中，偏导数就是关于其中一个变量的导数而 保持其它变量恒定不变
符号记作：注意与一元函数（ d f(x) / d x ）符号的区别
求解思路：对某个自变量求偏导，只需将该自变量以外的所有值当常数处理求导即可。 &n
01 逻辑斯谛分布logistic回归是一种经典的分类算法，模型形式如下（二分类），其中x服从逻辑斯谛分布：什么叫服从逻辑斯谛分布呢？直观点，分布函数和密度函数长这样：逻辑斯谛回归模型有什么特点呢？我们来看逻辑斯谛分布函数的形状，横轴范围在正负无穷之间，而纵轴范围在0~1之间，这个特征太有意思了！把纵轴看作概率，正好分布在0%~100%之间，横轴作为输入正好在正负无穷之间，可以是任意值把这个特征带
一、作用域静态扩展方法“作用域静态扩展方法”是非常实用的一个新功能。Dart2.7(包括Dart2.6)以前，如果您使用“.”调用静态方法而不是实例方法，程序就会崩溃。但是Dart2.7新增了新的语法特征——“作用域静态扩展方法(Scoped Static Extension Methods)”。什么意思呢？简单来说就是，作用域静态扩展方法是一种语言新特性，它引入了一些静态
一、线性回归概述： 线性回归中最简单的情形：
即输入属性的目只有一个。
下面我们来推导更一般的情形：
即样本由 d 个属性描述。
给定数据集
， 其中
， ， 线性回归试图学得：
， 使得
， 这称为 “多元线性回归” 。
为了便于讨论，我们把 w 和 b 吸收入向量形式， 相应的，把数据集 D
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2023-09-13 21:17:24
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platform: window7 python 3.5.2“多元”赋值将多个变量同时赋值的方法称为多远赋值(multuple)，采用这种方式赋值，等号两边的对象都是元祖。通常元祖需要用小括号括起来，尽管可选但加上使代码有更高的可读性，同时使用多远赋值可以实现快速交换，而不用像c中通过临时变量来实现数据的交换 文件和内建函数open()、file()handle = open(file_path,
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2023-10-04 16:01:51
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梯度下降法梯度下降法的基本思想可以类比为一个下山的过程。 假设这样一个场景：一个人被困在山上，需要从山上下来(找到山的最低点，也就是山谷)。但此时山上的浓雾很大，导致可视度很低；因此，下山的路径就无法确定，必须利用自己周围的信息一步一步地找到下山的路。这个时候，便可利用梯度下降算法来帮助自己下山。怎么做呢，首先以他当前的所处的位置为基准，寻找这个位置最陡峭的地方，然后朝着下降方向走一步，然后又继续
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2023-08-20 23:30:25
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Python机器学习之multiple_linear_regression（多元线性回归）实验介绍1.实验内容 本实验介绍线性回归算法,并通过小实验简单认识一下线性回归算法实验1：用线性回归找到最佳拟合直线 实验2：局部加权线性回归找到最佳拟合直线 实验3：使用scikit-learn实现线性回归算法2.实验目标 通过本实验掌握线性回归算法找到最佳拟合直线的方法。3.实验知识点 线性回归4.实验环
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2023-09-26 18:33:05
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# 教你实现多元变量分析功能：Python入门指南
在数据科学和机器学习的世界中，多元变量分析是一个关键概念。在这篇文章中，我们将逐步了解如何在Python中实现多元变量分析，并用可视化的方式展示结果。这篇文章适合刚入行的小白开发者，无需具有深厚的数学基础，只需跟随步骤进行操作。
## 流程概述
以下是实现多元变量分析的步骤表：
| 步骤 | 描述
多元散点图是一种强大的数据可视化工具，广泛用于分析多个变量之间的关系。在Python中，我们通常会使用一些流行的库，比如`matplotlib`和`seaborn`，来生成这些散点图。接下来，我们将详细探讨如何使用Python创建多元散点图，并讨论相关的兼容性处理、迁移指南及实战案例。
### 版本对比
在谈论版本对比时，我们可以看到Python的可视化库如`matplotlib`和`seab
# Python中的多元拟合教程
在数据科学和机器学习的领域，多元拟合是一种非常常见的技术。它允许我们通过多个自变量来预测一个因变量。对于刚入行的小白来说，理解和实现这个过程可能会有些困难。在这篇文章中，我们将一步一步地指导你如何在Python中实现多元拟合。
### 流程概述
下面是实现多元拟合的步骤概述：
| 步骤 | 描述
原创
2024-09-13 04:16:40
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# 如何使用Python实现多元线性回归
多元线性回归是统计学中一种分析多个自变量与一个因变量之间关系的模型。在Python中，我们可以使用`scikit-learn`库轻松实现多元线性回归。本文将指导你如何从头到尾实现这个过程。
## 整体流程
下面是实施多元线性回归的主要步骤。
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flowchart TD
A[开始] --> B[导入所需库]
B -
