运行机制.py1、python文件后缀名.pyc1、编译后的python文件名后缀pippip是python安装工具管理包mac安装pip2、pip安装：先下载https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py，然后直接sudo python get-pip.py 3、查看安装包 pip list pip freezewin10安装pip1、安装： cmd python -m
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2024-01-25 21:02:02
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1.决策树定义决策树方法在分类、预测、规则提取等领域有着广泛的应用。20 世纪 70 年代后期和 80 年代初期，机器学习研究者 J.Ross Quinlan 提出了 ID3 算法以后，决策树就在机器学习与数据挖掘领域取得了巨大的发展。Quinlan 后来又提出了 C4.5，这成为了新的监督学习算法。1984年，几位统计学专家提出了 CART 分类算法。ID3 和 CART 算法几乎同时被提出，但
# 使用R语言实现部分最小回归（PLSR）
部分最小回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种常用的多变量统计分析方法，它主要用于构建回归模型，特别是在自变量（特征）数量大于样本数量的情况下。PLSR不仅可以处理多重共线性问题，还可以有效地提取与响应变量相关的潜在结构。本文将探讨如何在R语言中实现PLSR，并提供示例代码。
## PLSR的基本原
1》首先，看一个例子：自定义一个函数 isPrime( ) 来判断一个整数是否是素数，然后通过 for 循环，不断的调用 isPrime( ) 函数，找出1~100间的所有素数。python2 代码如下：from math import sqrt
def isPrime(x):
"Judge whether an positive integer is a prime number"
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2023-12-19 17:13:35
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### Python中PLSR模型的介绍与应用
#### 什么是PLSR模型
PLSR（Partial Least Squares Regression）是一种多变量统计分析方法，用于处理具有多个自变量和因变量的数据集。它是一种适用于高维数据集的回归分析方法，特别适用于处理多重共线性问题。
PLSR模型的核心思想是通过找到两组变量之间的最大协方差方向，来建立自变量和因变量之间的线性关系。这种
原创
2024-06-25 05:14:42
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# Python PLSR输出权重实现步骤
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用 Python 实现 PLSR（偏最小二乘回归）算法来输出权重。下面是整个实现过程的流程图：
```mermaid
flowchart TD
A[数据预处理] --> B[模型训练]
B --> C[权重输出]
```
接下来，让我们逐步来了解每个步骤的具体代码实现和注释。
## 数据预
原创
2023-10-23 11:22:36
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PLSR模型python代码的实现与优化
在数据科学和机器学习领域，偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLSR）是一种被广泛应用于处理多重共线性问题的方法。很多时候，由于数据之间的复杂关系，像线性回归这样的简单模型可能无法解释数据的变化，因此我们需要采用PLSR模型来提高预测的准确性。PLSR模型特别适用于高维数据，能有效提取主成分信息，帮助我们
一、C/S架构C为Client S为 Server C/S架构即为客户端/服务器架构，这种架构的软件开发，需要开发客户端软件和服务端软件，一般来讲，客户端软件运行在客户端主机上，服务端软件安装在服务端主机上，两台主机要怎么进行通信呢？首先，两台主机之间的网卡之间物理线路必须要联通其次，操作系统作为应用软件与网卡之间的桥梁最后，应用系统通过操作系统接口进行信息交互 二、互联网协
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2024-09-16 14:19:46
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文章目录1.项目说明2.代码2.1 代码结构2.2 feature2.3 svm2.4 acc2.5 class_demo2.6 features_main2.7 svm_main3. 相关资料 1.项目说明声音处理接口属性：nfft = 2048接口每次处理音乐数据的量
声音文件处理需要安装的包：python_speech_featrures MFCC
MFCC分两步，第一做傅里叶变换，第二步
一、前言今天介绍常见的几种排序算法使用 Python 实现和复杂度f分析：冒泡排序、选择排序、插入排序、谢尔排序、归并排序。二、冒泡排序排序思路：算法思路在于对无序表进行多趟比较交换，每趟包括了多次相邻元素的两两比较，并将逆序的数据互换位置，最终能将本趟最大项就位。每趟的过程像 “气泡” 在水中不断上浮到水面的过程，所以叫冒泡排序。代码实现：算法过程： 第一趟比较交换时，会进行 n-1 次相邻数据
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2024-04-13 06:02:46
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十大基本排序算法排序算法是《数据结构与算法》中最基本的算法之一。排序算法可以分为内部排序和外部排序，内部排序是数据记录在内存中进行排序，而外部排序是因排序的数据很大，一次不能容纳全部的排序记录，在排序过程中需要访问外存。常见的内部排序算法有：插入排序、希尔排序、选择排序、冒泡排序、归并排序、快速排序、堆排序、基数排序等。这里使用python实现这十大排序算法。一、冒泡排序算法步骤比较相邻的元素。如
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2024-08-09 18:10:57
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常用操作基本设置x/y轴的名字：plt.xlabel，ax.set_xlabel。labelpad可以调整文字和坐标轴的距离设置坐标轴刻度：plt.xticks(x,x_自定义), ax.set_xticks（设置范围）+ax.set_xticklabels（设置刻度展示文字，和xticks搭配使用）一起用。rotation可以调整文字的角度设置title：plt.title(), ax.set_
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2023-09-19 10:54:23
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继续阅读 《Python Tricks: The Book》，书中说到 "Objects Can Behave Like Functions", 就是把对象当成函数来调用，在普通对象后加个括号就能调用相应的 __call__ 函数。下面是书中的例子 class Adder: def __init__(self, n): self.n=n def __call__(self, x): ret
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2024-01-12 11:51:39
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DeepAR概述DeepAR是亚马逊提出的一种针对大量相关时间序列统一建模的预测算法，该算法采用了深度学习的技术，通过在大量时间序列上训练自回归递归网络模型，可以从相关的时间序列中有效地学习全局模型，并且能够学习复杂的模式，例如季节性、数据随时间的不确定性增长，从而对各条时间序列进行预测。DeepAR原理和实现过程 上图左边是模型的训练过程，右边是模型的预测过程。原理deepar目标是在给定历史h
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2023-08-18 11:41:49
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工业革命以来，社会生产力迅速提高，人类活动频繁，此外人口与日俱增对土地的需求与改造更加强烈，人-地关系日益紧张。此外，土地资源的不合理开发利用更是造成了水土流失、植被退化、水资源短缺、区域气候变化、生物多样性锐减等一系列生态环境问题。如何优化土地利用模式，维持区域土地生态安全，缓和土地供需矛盾，使人-地关系协调共生作为关键问题，成为国内外研究热点。生态系统服务是人类直接或间接从生态系统中获得的惠益
前言在机器学习中，我们经常需要评估模型的性能。而为了准确评估模型的性能，我们需要使用一种有效的评估方法。五折交叉验证（5-fold cross-validation）就是其中一种常用的模型评估方法，用于评估机器学习模型的性能和泛化能力。在本文中，我们将介绍五折交叉验证的原理和实现方法，并探讨其在模型评估中的重要性。sklearn实现交叉验证数据集使用sklearn中常见的多分类数据，iris数据集
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2024-10-22 17:02:12
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boostingBoosting 算法的特点在于：将表现一般的弱分类器通过组合变成更好的模型。代表自然就是我们的随即森林了。GBDT和Adaboost是boost算法中比较常见的两种，这里主要讲解Adaboost。AdaboostAdaboost算法的核心就是两个权重。对于数据有一个权重，权重大的数据计算的损失就大；然后对于每一个弱分类器有一个权重，这个权重就是每一个弱分类器最终投票的比重。【先给
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2023-07-24 16:01:13
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一、算法抽象 它们一般是在具体算法的基础上总结、提炼、分析出来的，再反过来用于指导解决其它问题。它们适用于某一类问题的解决，用辩证法的观点看，抽象的算法和具体的算法就是抽象与具体、普遍性与特殊性、共性和个性的关系。马是白马的抽象，无论是白马还是红马，都是马，我们用马的唯一本质属性——染色体来决定一种... Read More
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2014-05-30 14:58:00
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原文地址：http://www.pythontab.com/html/2014/pythonhexinbiancheng_1114/910.html
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精选
2016-01-21 17:01:55
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在Python实践中，我们往往遇到排序问题，比如在对搜索结果打分的排序（没有排序就没有Google等搜索引擎的存在），当然，这样的例子数不
胜数。《数据结构》也会花大量篇幅讲解排序。之前一段时间，由于需要，我复习了一下排序算法，并用Python实现了各种排序算法，放在这里作为参考。
最简单的排序有三种：插入排序，选择排序和冒泡排序。这三种排序比较简单，它们的平均时间复杂度均为O(n^2)，在这
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2011-08-03 22:30:10
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