Публикации по теме 'scipy'
LAD (надежный) регрессионный код для полинома от scipy.optimize.linprog в python
Теория
См. подробный математический вывод A и b здесь: https://mlai.cs.uni-bonn.de/lecturenotes/ml2r-cn-linearprogramming2.pdf
Код from scipy.io import loadmat
from scipy.optimize import linprog
import numpy as np
x_train = loadmat('Xtrain.mat')
y_train = loadmat('Ytrain.mat')
# let x and y be sorted by x ascending
x_train_inds = x_train['Xtrain'].T.argsort() # [::-1] for descending
# NOTE to x.T, otherwise argost() returns [0 0 0...]
x_train_arr =..
9 примеров из библиотеки scikit-learn
1. Деревья решений
Классификатор дерева решений — это метод контролируемого обучения, который используется для классификации данных на основе некоторых опорных точек. Например, если вы не можете решить, выходить ли на улицу или нет, вы спрашиваете себя: "На улице идет дождь?" ?», «Нравится ли мне играть в футбол?» и «Получу ли я удовольствие от общения с теми, с кем собираюсь играть?» На основе ответов на вопросы в каждом узле дерева решений классификатор принимает решение..
Вопросы по теме 'scipy'
Получите только действительные точки в 2D-интерполяции точки облака, используя Scipy/Numpy
У меня есть точка помутнения, полученная с помощью фотограмметрии со спины человека. Я пытаюсь интерполировать его, чтобы получить обычную сетку, и для этого я использую scipy.interpolate с хорошими результатами. Проблема в том, что функция,...
27.04.2024
Распределение Гаусса с поэлементной сигмой в Numpy/Scipy
Чтобы сгенерировать тестовые данные для моего алгоритма подбора, мне нужно создать массив гауссовского шума с его сигмой, заданной поэлементно. Реализация на чистом Python выглядит следующим образом:
from numpy.random import normal
for i in...
30.03.2024
Сбой импорта модуля Scipy (и Seaborn) после обновления conda с (Py 3.6)
Недавно я обновил conda и установил все пакеты. В настоящее время моя версия Python — 3.6. Простая программа, как показано ниже, дает сбой при импорте модуля, а также упоминает, что модуль «морской» тоже не работает.
Почему это происходит?...
15.03.2024
Новые материалы
Как проанализировать работу вашего классификатора?
Не всегда просто знать, какие показатели использовать
С развитием глубокого обучения все больше и больше людей учатся обучать свой первый классификатор. Но как только вы закончите..
Работа с цепями Маркова, часть 4 (Машинное обучение)
Нелинейные цепи Маркова с агрегатором и их приложения (arXiv)
Автор : Бар Лайт
Аннотация: Изучаются свойства подкласса случайных процессов, называемых дискретными нелинейными цепями Маркова..
Crazy Laravel Livewire упростил мне создание электронной коммерции (панель администратора и API) [Часть 3]
Как вы сегодня, ребята?
В этой части мы создадим CRUD для данных о продукте. Думаю, в этой части я не буду слишком много делиться теорией, но чаще буду делиться своим кодом. Потому что..
Использование машинного обучения и Python для классификации 1000 сезонов новичков MLB Hitter
Чему может научиться машина, глядя на сезоны новичков 1000 игроков MLB? Это то, что исследует это приложение.
В этом процессе мы будем использовать неконтролируемое обучение, чтобы..
Учебные заметки: создание моего первого пакета Node.js
Это мои обучающие заметки, когда я научился создавать свой самый первый пакет Node.js, распространяемый через npm.
Оглавление
Глоссарий
I. Новый пакет
1.1 советы по инициализации..
Забудьте о Matplotlib: улучшите визуализацию данных с помощью умопомрачительных функций Seaborn!
Примечание. Эта запись в блоге предполагает базовое знакомство с Python и концепциями анализа данных.
Привет, энтузиасты данных! Добро пожаловать в мой блог, где я расскажу о невероятных..
ИИ в аэрокосмической отрасли
Каждый полет – это шаг вперед к великой мечте. Чтобы это происходило в их собственном темпе, необходима команда астронавтов для погони за космосом и команда технического обслуживания..