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read_image (Image, 'D:/bb/tu/ma.jpg') dev_open_window_fit_image (Image, 0, 0, 600, 200, WindowHandle1) *打开具有给定最小和最大范围的新图形窗口，以便保留给定图像的纵横比。 *WidthLimit设置为-1，则使用以下默认值：[500,800]。 *HeightLimit设置为-1，则使用以下默认值：[
read_image (Image, 'D:/bb/tu/ma.jpg') get_image_size (Image, Width, Height) dev_open_window_fit_size (0, 0, Width, Height, -1, -1, WindowHandle2) *打开具有给定最小和最大范围的新图形窗口，以便保留给定图像大小的宽高比 *WidthLimit设置为-1，则使用以下默认值：[500,8
OLS：最小二乘法 通过预测变量的加权和来预测量化的因变量，其中权重是通过数据估计而得的参数 数据特征： 正态性 对于固定的自变量值，因变量值成正态分布。 独立性 Yi值之间相互独立。 线性 因变量与自变量之间为线性相关。 同方差性 因变量的方差不随自变量的水平不同而变化
1 简介 资源优化是网络计划优化的重要组成部分,它包括资源均衡优化问题和资源有限条件下项目调度问题.由于近年来出现的智能算法不依赖于梯度信息和其它辅助知识,并适用于大规模复杂问题的求解,因此以遗传算法为代表的智能算法已成为进行资源优化的主要方法.许多学者提出了求解
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1 简介 近年来, 路径规划一直是机器人学中的研究热 点之一.它研究的目的是在有障碍物的环境中, 为机 器人寻找从起始点到目标点并且能够避开障碍物的 合理 、有效的路径.其中涉及到环境信息的获取 、环 境的表示 、路径执行、知识的获取等 .国内外已有不 少学者对移
目前展示效果： <video src="/uploads/media/20211213/1-211213103I4108.mp4" controls="" poster="imgs/image_cszt@2x.png"></video> 问题： 封面图没有撑满整个视频，想让封面图不被挤压变形。 解决： 使用object-fit: cover;属性。 object-fit 属性：指定元素的内容如何去适应指
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背景 大数据可能过时了，所以这个延续5年的比赛也换了名字，但我还是习惯叫工业大数据。之前文章介绍过，我做了风力预测赛道但排不进排行榜。这里介绍一下队友在配件预测赛道的方案，方案很简单，不到50行代码，取得决赛29th的成绩。其实，我也做了一点，入手了一个LGB模型，但是效果一直没有
dialog { position: absolute; left: 0; right: 0; width: -moz-fit-content; width: -webkit-fit-content; width: fit-content; height: -moz-fit-content; height: -webkit-fit-content; height: fit-content; margin: auto; border: solid; paddin
目录 1. 前言2. 简介3. 语法3.1 API形式3.2 参数说明3.3 属性说明 4. 方法说明4.1 fit(X, y, sample_weight=None)4.2 get_params(deep=True)4.3 predict(X)4.4 score(X, y, sample_weight=None)4.5 set_params(**params) 5. 总结6. 参考资料 1. 前言 转载请注明出处文章
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一、字典特征抽取 字典数据抽取就是把字典中的一些类别数据 分别转化成特征值 from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer def dictvec(): """ 字典数据提取 """ # 实例化 dict = DictVectorizer(sparse=False) # sparse=False后,dic
sklearn 估计器(estimator)接口的简单介绍 Scikit-learn 努力在为所有方法建立统一的接口。给定名为model的 scikit-learn 估计器对象，可以使用以下方法（并非每个模型都有）： 1. 适用于所有估计器 model.fit()：拟合训练数据。对于监督学习应用，它接受两个参数：数据X和标签y（例如model.fit(
1 什么是特征预处理 1.1 特征预处理定义 scikit-learn的解释 provides several common utility functions and transformer classes to change raw feature vectors into a representation that is more suitable for the downstream estimators. 翻译过来：通过一些转换函数将特
sklearn——转换器（Transformer）与预估器（estimator） 文章目录 sklearn——转换器（Transformer）与预估器（estimator）转换器 Transformerfit 与 fit_transform 与 transform值得注意的是 扒拉了下源码（可以不看这部分，看上面结论就够了） 预估器 Estimator 在我之前接触的sklearn中，有
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer, TfidfVectorizer from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer import jieba from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler, StandardScaler from sklearn.impute import Simpl
在统计学中，线性回归（Linear Regression）是利用称为线性回归方程的最小平方函数对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的一种回归分析。 基本函数形式： 一元线性函数： y=w*x+b # 一元线性回归的实现 # 导入matplotlib库，主要用于可视化 import numpy as np from matplotlib.fon
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loessplot 局部多项式拟合， ods html; proc template; define statgraph _loessplot; begingraph; layout overlay / xaxisopts = (griddisplay = on) yaxisopts = (griddisplay = on); modelband "Loess" / name = "loess" legend
投票分类器 假设已经训练好了一些分类器， 每个分类器准确率约为80%。 这时， 要创建一个更好的分类器， 最简单的办法是聚合每个分类器的预测， 然后将得票数最多的结果作为预测类别。 这种大多数投票分类器被称为硬投票分类器。 如下用Scikit-Learn创建并训练一个投票分类器， 由三种不同
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