08 2022 档案
摘要：樱花数据集的Logistic回归 绘制散点图 import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets import load_iris iris = load_iris() #获取花卉两列数据集 DD = ir
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摘要：数据集 拿走： 链接：https://pan.baidu.com/s/1zH5xhpEmx2_u5qO9W4gCkw 提取码：2wl5 数据集来自航空业，有一些关于航线的基本信息。有某段旅程的起始点和目的地。还有一些列表示每段旅程的到达和起飞时间。这个数据集非常适合作为图进行分析。想象一下通过航线（
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摘要：JetRail高铁乘客量预测——7种时间序列方法 数据获取：获得2012-2014两年每小时乘客数量 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('C:\\Users\
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摘要：import math import random m = input('请输入一个较大的整数') n = 0 for i in range(int(m)): x = random.random() y = random.random() if math.sqrt(x**2 + y**2) < 1:
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摘要：instance： 我们先对此数据集进行轮廓系数的计算 from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preproc
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摘要：直接上代码 from sklearn import metrics import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.cluster import KMeans from sklearn import preprocessing import pandas a
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摘要：簇数的确定： 要用到k-means里面的轮廓系数 基于python的数学建模 轮廓系数的确定 - 坤丶 - 博客园 (cnblogs.com) 模糊c的代码 import copy import math import random import time global MAX # 用于初始化隶属度
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摘要：权重 ak的确定——频数统计法 选取正整数p的方法 画箱形图 取1/4与3/4的距离（IQR） ceil（）取整 代码： import numpy as np def frequency(matrix,p): ''' 频数统计法确定权重 :param matrix: 因素矩阵 :param p: 分
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摘要：一、递推关系——酵母菌生长模型 代码： import matplotlib.pyplot as plt time = [i for i in range(0,19)] number = [9.6,18.3,29,47.2,71.1,119.1,174.6,257.3, 350.7,441.0,513
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