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

鸢尾花花瓣长度与宽度

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