鸢尾花花瓣长度与宽度

python线性回归

一.理论基础 1.回归公式 对于单元的线性回归,我们有:f(x) = kx + b 的方程(k代表权重,b代表截距). 对于多元线性回归,我们有: 或者为了简化,干脆将b视为k0·x0,,其中k0为1,于是我们就有: 2.损失函数 3.误差衡量 MSE,RMSE,MAE越接近于0越好,R方越接近于1越好. MSE平均平方误差(mean squared error) RMSE,是MSE的开根号 MAE平均绝对值误差(mean absolute error) R方 其中y_hat是预测值. 二.代码

Android开发经验之获取画在画布上的字符串长度、宽度（所占像素宽度)

Android中获取字符串长度.宽度(所占像素宽度) 计算出当前绘制出来的字符串有多宽,可以这么来! 方法1: Paint paint = new Paint(); Rect rect = new Rect(); //返回包围整个字符串的最小的一个Rect区域 paint.getTextBounds(text, 0, 1, rect); strwid = rect.width(); strhei = rect.height(); 方法2: //直接返回参数字符串所占用的宽度 strWidth =

css如何让<a>标签，根据输入的内容长度调整宽度，宽度自适应，那位大仙帮帮忙

css如何让<a>标签,根据输入的内容长度调整宽度,宽度自适应,那位大仙帮帮忙 5 样式 .ceshi{float:left; margin-left:13px; width:180px;} .ceshi.title{font-size:16px; margin:5px 0px; float:left; width:100%;} .ceshi ul{float:left; width:100%;} .ceshi ul li{float:left; margin:3px 0px; margin-

编写一个矩形类，私有数据成员为矩形的长（ len）和宽(wid)，wid设置为0，有参构造函数设置和的值，另外，类还包括矩形的周长、求面积、取矩形的长度、取矩形的长度、取矩形的宽度、修改矩形的长度和宽度为对应的形参值等公用方法。

class Rectangle { private double len, wid; public Rectangle()//求矩形周长 { len = 0; wid = 0; } public Rectangle(int l, int w)//求矩形面积 { len = l; wid = w; } public double perimeter()//求周长 { return ((len + wid) * 2); } public double area()//求面积 { return (le

GridView 子项长度和宽度一样

下面是gridview 控件,每行放置四个,因此用宽度除4. 下面展现出来的的界面就显的比较美观. public class HotSearchAdapter extends BaseAdapter { private LayoutInflater inflater; private List<App> infos; private Context context; public HotSearchAdapter(Context context, List<App> infos)

[frontend] 根据文字长度 自适应宽度 自适应高度+ Uncaught ReferenceError: xxx is not defined at HTMLDivElement.onclick

CSS一行代码就可以解决第一个问题: 1.1 根据文字长度,自适应标签宽度 解决方法:把width的设置删掉,加一行代码 display:table; .tag-footdetail{  /*width: 300px;*/  height: 40px;  font-size: 1.5rem;  line-height: 40px;  text-align: center;   border-radius: 15px;  border: 1px solid #D2B991;  float: lef

对于div里面内容过大根据长度或者宽度进行适配，然后可以滚轮缩放的功能

在做3000的项目中,因为页面的svg很大,但是做的只是适配电脑,打开肯定是看不全的,要看全就必须进行滚动,可是客户提出了将页面放在电视机上面,用电视输入网址直接访问,这样问题就来了,电视上怎么进行滚动呢 所以新增需求 1.页面根据不同尺寸的设置进行适配 2.确保页面内容可以全部查看完整 3.可以进行滚轮滚动缩放 实例 <!doctype html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF

Android - 获取字符串长度的宽度

Paint paint = new Paint(); float strWidth = paint.measureText(String);

iris数据集（鸢尾花）

包含三个花的品种(Iris setosa(山鸢尾),Iris virginica(北美鸢尾),Iris versicolor(变色鸢尾)) 每个品种各50个样 每个样本四个特征参数(萼片长度和宽度.花瓣长度和宽度) scikit-learn自带一些经典的数据集,如iris,digits,boston house prices,可以直接导入 导入数据方式: from sklearn import datasets iris=datasets.load_iris() 导入的数据是一种字典形式,特征存

机器学习(1)_R与神经网络之Neuralnet包

本篇博客将会介绍R中的一个神经网络算法包:Neuralnet,通过模拟一组数据,展现其在R中是如何使用,以及如何训练和预测.在介绍Neuranet之前,我们先简单介绍一下神经网络算法. 人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式

numpy数据集练习

#1. 安装scipy,numpy,sklearn包 import numpy as np #2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #3.查看data类型,包含哪些数据 print(type(iris)) #4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 print(iris.keys()) print(iris['data']) #5.取出所有

第六次作业———numpy数据集练习

1. 安装scipy,numpy,sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型,包含哪些数据 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据,查看其形状及数据类型 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的数据 7.取出某朵花的四个特征及其类别. 8.将所有花的特征和类别分成三组,每组50个 9.生成新的数组,每个元素包含四个特征+类别 10.计算鸢尾花花瓣长度的最大值,平均值,中值,均方差. 11.

R语言与机器学习学习笔记

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

Iris数据集实战

本次主要围绕Iris数据集进行一个简单的数据分析, 另外在数据的可视化部分进行了重点介绍. 环境 win8, python3.7, jupyter notebook 目录 1. 项目背景 2. 数据概览 3. 特征工程 4. 构建模型 正文 1. 项目背景 鸢尾属(拉丁学名:Iris L.), 单子叶植物纲, 鸢尾科多年生草本植物, 开的花大而美丽, 观赏价值很高. 鸢尾属约300种, Iris数据集中包含了其中的三种: 山鸢尾(Setosa),  杂色鸢尾(Versicolour), 维吉尼亚

数据挖掘（二）用python实现数据探索：汇总统计和可视化

今天我们来讲一讲有关数据探索的问题.其实这个概念还蛮容易理解的,就是我们刚拿到数据之后对数据进行的一个探索的过程,旨在了解数据的属性与分布,发现数据一些明显的规律,这样的话一方面有助于我们进行数据预处理,另一方面在进行特征工程时可以给我们一些思路.所以这样一个过程在数据挖掘中还是蛮有用的,相信大家在网上看过不少数据挖掘比赛的Kernel,一般一上来都先是个数据探索的过程.之前听过一个老师讲课,说数据探索过程其实可有可无,直接预处理猛搞,但典型的口嫌体正直,在演示一个比赛的流程时,还是先进行了汇总

R语言 神经网络算法

人工神经网络(ANN),简称神经网络,是一种模仿生物神经网络的结构和功能的数学模型或计算模型.神经网络由大量的人工神经元联结进行计算.大多数情况下人工神经网络能在外界信息的基础上改变内部结构,是一种自适应系统.现代神经网络是一种非线性统计性数据建模工具,常用来对输入和输出间复杂的关系进行建模,或用来探索数据的模式. 人工神经网络从以下四个方面去模拟人的智能行为: 物理结构:人工神经元将模拟生物神经元的功能 计算模拟:人脑的神经元有局部计算和存储的功能,通过连接构成一个系统.人工神经网络中也有大量

Scikit Learn: 在python中机器学习

转自:http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420#OSC_h2_23 Scikit Learn: 在python中机器学习 Warning 警告:有些没能理解的句子,我以自己的理解意译. 翻译自:Scikit Learn:Machine Learning in Python 作者: Fabian Pedregosa, Gael Varoquaux 先决条件 Numpy, Scipy IPython matplotlib scikit-learn 目录 载入

[Example of Sklearn] - Example

reference : http://my.oschina.net/u/175377/blog/84420 目录[-] Scikit Learn: 在python中机器学习 载入示例数据 一个改变数据集大小的示例:数码数据集(digits datasets) 学习和预测 分类 K最近邻(KNN)分类器 训练集和测试集 分类支持向量机(SVMs) 线性支持向量机 使用核 聚类:将观测值聚合 k均值聚类 应用到图像压缩 用主成分分析降维 将一切放在一起:人脸识别 线性模型:从回归到稀疏 稀疏模型 同

ML.NET技术研究系列-2聚类算法KMeans

上一篇博文我们介绍了ML.NET 的入门: ML.NET技术研究系列1-入门篇 本文我们继续,研究分享一下聚类算法k-means. 一.k-means算法简介 k-means算法是一种聚类算法,所谓聚类,即根据相似性原则,将具有较高相似度的数据对象划分至同一类簇,将具有较高相异度的数据对象划分至不同类簇. 1. k-means算法的原理是什么样的?参考:https://baijiahao.baidu.com/s?id=1622412414004300046&wfr=spider&for=p

3.k均值的算法

一.课堂练习 # 课堂练习 from sklearn.datasets import load_iris # 导入鸢尾花数据 iris=load_iris() iris iris.keys() data=iris['data'] #鸢尾花数据 target=iris.target #标签,属于哪一种花 iris.feature_names #特征名:花萼长度.花萼宽度.花瓣长度.花瓣宽度 # 'sepal length (cm)', 'sepal width (cm)', 'petal leng

热门专题

prctl(, ; 获取线程
window10 杀某个端口脚本
c#读取csv文件到数据库
mtalab double不用科学计数法显示
swagger token 方法 添加
未在本地计算机上注册MSDAORA.1怎么处理
chrome json保存到excel
fastjson 反序列化 基类泛型 为null
怎么判断是否为null 或者undefined
为什么linux不超频
mysql查询线程sql执行线程
touch.js官网
js 统计数组对象中相同属性值的数量
apmserv 技术总结
无法对权限所作的更改
ansible自定义模块
VMWare win7中网络连接图标不见了
GrantTypes.Code 如何实现
python scrpy爬取boss直聘招聘信息
win server 查看短口罩占用