💥1 概述 本代码说明了“最小二乘支持向量机”在学习偏微分方程 （PDE） 解方面的应用。提供了一个示例，并将获得的结果与精确的解决方案进行比较。 📚2 运行结果 部分代码： clc; clear all; close all warning('off','all') a0=0; b0=1; n=11; h=( 继续阅读

文章目录 1 SVM概述1.1 概念1.2 SVM的优缺点1.2.1 优点1.2.2 缺点 2 在python中使用SVM2.1 scikit-learn库2.2 SVM在scikit-learn库中的使用2.2.1 安装依赖库2.2.2 svm.SVC2.2.3 应用实例 总结 1 SVM概述 1.1 概念 支持向量机（SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面&# 继续阅读

加权最小二乘法（weighted least squares，简称WLS）是一种用于线性回归的方法，与普通最小二乘法相比，可以更好地处理误差方差不同的情况。接下来将从定义、优点、应用、示例等多个方面对加权最小二乘法python进行详细阐述。 一、定义 加权最小二乘法是一种用于处理误差方差不同的情况的线性回归方法。在加权最小二乘法中，误差较小的数据点给予更大的权重，误差较大的数据点给予更小的权重。这种方法可以更好地拟合真实数据，并且可以有效地提升模型的准确度。 继续阅读

【计算机图形学(译）】 二、各种各样的数学 2 各种各样的数学 Miscellaneous Math2.1 集合和映射 Sets and Mapping2.1.1 反向映射 Inverse Mappings2.1.2 区间 Intervalsoft2.1.3 对数 Logarithms 2.2 解二次方程 Solving Quadratic Equations2.3 三角学 Trigonometry2.3.1 角度 Angles2.3.2 三角函数 Trigonometric 继续阅读

机器学习数学基础之Python矩阵运算 1.在Jupyter中写下Python矩阵基本运算学习记录1.1 python矩阵操作1.1.1 首先打开jupyter，引入numpy1.1.2 创建一个矩阵a并调用1.1.3 使用 shape可以获得矩阵大小1.1.4 使用下标读取矩阵中元素1.1.5 进行行列转换1.1.6 使用二维数组代替矩阵进行矩阵运算1.1.7 矩阵加减法1.1.8 加减失误案例1.1.9 成功案例 1.2 python矩阵乘法1.2.1 使用二维数组创建两 继续阅读

竞赛介绍 数据集描述 本次竞赛的数据集（训练和测试）是从根据机器故障预测训练的深度学习模型生成的。特征分布与原始分布接近，但不完全相同。随意使用原始数据集作为本次竞赛的一部分，既可以探索差异，也可以了解在训练中合并原始数据集是否可以提高模型性能。 文件 训练.csv - 训练数据集; 是（二进制）目标（为了与原始数据集的顺序保持一致，它不在最后一列位置&#xff0 继续阅读

本文将介绍如何备考计算机二级Python考试，包括学习路线、学习内容、学习工具、练习方式以及考试技巧等方面。 一、学习路线 在备考计算机二级Python考试时，建议按照以下学习路线： 1、基础语法：学习Python基础语法，包括数据类型、运算符、流程控制、函数、模块等。 #示例代码 a = 5 if a < 10: print("a is less than 10") else: print("a is greater than 继续阅读

1. 线性回归的例子：从简单到复杂 2. 使用随机森林分类器对鸢尾花数据集进行分类 3. 使用支持向量机分类器对乳腺癌数据集进行分类 机器学习算法可以用很多方法分类，但一种常见的分类方法是根据算法是监督学习、无监督学习还是半监督学习。 监督学习算法在标记数据上训练，其中训练集中的每个例子都提供了正确的输出。监督学习的目标是通过在训练数据中找到模式来对新的、未见过的例子进行预测。监督学习的常见应用包括图像分类、语音识别和自然语言处理。 继续阅读

在几年前展天做影视app的时候遇到过一位朋友，通过简短的聊天得知，这位小朋友当时还在上学，好像是在读高二。 因为是影视粉裂变过来的，所以我并不清楚他找到我是什么原因。 通过聊天得知，当时他已经在互联网赚钱，只不过是最基础的打码赚钱，当时他看我做app蛮赚钱的，他问我，有没有什么办法在手机上赚钱，他基本上不怎么玩电脑，只喜欢玩手机。 所以只想单单依靠手机赚钱。 按照目前互联网的状况，加上很多自媒体的鼓吹，相信很多人都会选择手机赚钱，毕竟现 继续阅读

ChatGPT-DreamStudio WeChat Robot 🎨基于GO语言实现的微信聊天和图片生成机器人🎨 个人微信接入ChatGPT，实现和GPT机器人互动聊天，同时支持基于文本生成图像。支持私聊回复和群聊艾特回复。 GitHub源代码地址 实现功能 GPT机器人模型热度可配置提问增加上下文&指令清空上下文DreamStudio图像生成模型参数可配置可设定图像生成触发指令机器人私聊回复&机器人 继续阅读

问题现象 在  App 的开发中，CoreData 到底能不能用索引机制（Index）来加速查表？如果可以，又该如何创建和使用索引呢？ 这是一个连  官方文档都模棱两可，Stackoverflow 里诸多大神都闪烁其词的话题。 在本篇博文中，您将学到如下内容： 什么是 CoreData 索引（Index）机制？如何开启 CoreData 的索引机制？如何验证 CoreData 索引已被开启？CoreData 查询断言（Predicate）如何支持索引机制？在什么情况下 CoreD 继续阅读

在本文中，我们将学习如何在 Python 中将字符串转换为其二进制等价物。 我们知道字符串是一个字符串序列，用引号表示。 二进制数的形式是 0 和 1，信息总是以二进制格式编码，因为这是计算机理解的。 我们将在这里使用的将字符串转换为二进制的方法是使用 join()，order()，format()和 bytearray()。 我们应该获取字符串中出现的字符的相应 ASCII 值，并将它们转换为二进制。 让我们看一下工具箱中的函数描述- join()- 它取所 继续阅读