一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求之f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Lagrange插值多项式. 四.实验程序 import matplo

此文将讲述如何用python实战解决二叉树实验 前面已经讲述了python语言的基本用法,现在让我们实战一下具体明确python的用法 点击我进入python速成笔记 先看一下最终效果图: 首先我们要定义二叉树结点的一个类,在python中定义二叉树结点代码如下: #二叉链表 class BiTree: def __init__(self, elementType=None, lchild=None, rchild=None): self.elementType = elementType se

题目:http://codeforces.com/problemset/problem/391/E2    题意:有三棵树.每棵树有ni个结点,加入两条边把这三棵树连接起来,合并成一棵树.使得合并的树中随意两点之间的最短路径    的和最大. 分析:    三棵树要合并成一棵树,则第一棵树必须选择一个点,如果为X.第二棵树必须选择两个点,如果为Y1, Y2,第三棵树必须选择一个点,如果为Z    记第一棵树中全部结点到X的路径总和为:tot1    第二棵树中全部结点到Y1,Y2的路径总和分别为

一.介绍Newton和lagrange插值:给出一组数据进行Newton和lagrange插值,同时将结果用plot呈现出来1.首先是Lagrange插值:根据插值的方法,先对每次的结果求积,在对结果求和,完成插值. 2.newton插值:先要建立差商表,差商表的建立的时候,每次减去的x[0]都是对角的元素,因此需要注意. 二.实现 import matplotlib.pyplot as plt import math # ====================================

Lagrange插值多项式代码: 1 # -*- coding: utf-8 -*- 2 """ 3 Created on Wed Mar 25 15:43:42 2020 4 5 @author: 35035 6 """ 7 8 9 import numpy as np 10 11 # Lagrange插值多项式: 12 def Lagrange(x, y, xi): 13 '''x.y是array,xi是一个值,函数返回结果ans''' 14

Scala Macros对scala函数库编程人员来说是一项不可或缺的编程工具,可以通过它来解决一些用普通编程或者类层次编程(type level programming)都无法解决的问题,这是因为Scala Macros可以直接对程序进行修改.Scala Macros的工作原理是在程序编译时按照编程人员的意旨对一段程序进行修改产生出一段新的程序.具体过程是:当编译器在对程序进行类型验证(typecheck)时如果发现Macro标记就会将这个Macro的功能实现程序(implementation

今天看完soft-margin SVM就又搜了下相关的代码,最后搜到这个,第一次看懂了SVM的实现. 关于代码中cvxopt的使用,可以看下这个简单的介绍. 这里还是将代码贴在这里,里面加了自己的一下注释. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Nov 22 11:24:22 2016 @author: Administrator """ # Mathieu Blondel, September 2

所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征来计算一个或多个灰度阈值,并将图像中每个像素的灰度值与阈值相比较,最后将像素根据比较结果分到合适的类别中.因此,该类方法最为关键的一步就是按照某个准则函数来求解最佳灰度阈值. 2.基于边

    3 插值与曲线拟合 Interpolation and Curve Fitting 给定n+1个数据点(xi,yi), i = 0,1,2,…,n,评估y(x). 3.1 介绍(introduction) 离散数据集,或者形如下面的表格,常常在技术计算中用到,数据源可能来自于实验观察或者数值计算. 3.2 多项式插值(Polynomial Interpolation)插值和曲线拟合存在差别.对于插值,我们通过数据拟合一条曲线,在拟合过程中,我们潜在假设数据是精确的和独特的:对于曲线拟合,

#-*— coding:utf-8 -*- #Program 0.3 Lagrange Interpolation import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import scipy as np import random #随机生成10个介于(-255,255)的结点 def getdata(): a = np.zeros(10, np.double) b = np.zeros(10, np.double) for i in rang

SVM--简介 <α∗j<C,可得:          构造决策函数:  5.求最优解         要求解的最优化问题如下:          考虑使用序列最小最优化算法(SMO,sequential minimal optimization) SVM--实现 SVM # -*- coding: utf-8 -*- # Mathieu Blondel, September 2010 # License: BSD 3 clause import numpy as np from numpy

https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 所谓图像分割指的是根据灰度.颜色.纹理和形状等特征把图像划分成若干互不交迭的区域,并使这些特征在同一区域内呈现出相似性,而在不同区域间呈现出明显的差异性.我们先对目前主要的图像分割方法做个概述,后面再对个别方法做详细的了解和学习. 回到顶部 https://www.cnblogs.com/zyly/p/9392881.html 一.图像分割算法概述 1.基于阈值的分割方法 阈值法的基本思想是基于图像的灰度特征

一.实验目的 在已知f(x),x∈[a,b]的表达式,但函数值不便计算,或不知f(x),x∈[a,b]而又需要给出其在[a,b]上的值时,按插值原则f(xi)= yi(i= 0,1…….,n)求出简单函数P(x)(常是多项式),使其在插值基点xi,处成立P(xi)= yi(i=0,1,……,n),而在[a,b]上的其它点处成立f(x)≍P(x). 二.实验原理 三.实验内容 求f(x)=x4在[0,2]上按5个等距节点确定的Hermite插值多项式. 四.实验程序 import numpy as

一.简介 上一节介绍了硬间隔支持向量机,它可以在严格线性可分的数据集上工作的很好,但对于非严格线性可分的情况往往就表现很差了,比如: import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import copy import random import os os.chdir('../') from ml_models import utils from ml_models.svm import HardMarginSVM %matplotlib

数据插补 常见插补方法 插值法--拉格朗日插值法 根据数学知识可知,对于平面上已知的n个点(无两点在一条直线上可以找到n-1次多项式 ,使次多项式曲线过这n个点. 1)求已知过n个点的n-1次多项式: 将n个点的坐标带入多项式:得到 解出拉格朗日插值多项式: 将缺失的函数值对应的点x带入多项式得到趋势值得近似值L(x) 实验数据来源 链接:https://pan.baidu.com/s/1jiIOoselsqVQR4P_EaS3pA 提取码:t970 代码 #拉格朗日插值代码 import pa

基本数据类型补充: set 是一个无序且不重复的元素集合 class set(object): """ set() -> new empty set object set(iterable) -> new set object Build an unordered collection of unique elements. """ def add(self, *args, **kwargs): # real signature un

一:数字 int int(整型): 在32位机器上,整数的位数为32位,取值范围为-2**31-2**31-1,即-2147483648-2147483647 在64位系统上,整数的位数为64位,取值范围为-2**63-2**63-1,即-9223372036854775808-9223372036854775807 class int(object): """ int(x=0) -> int or long int(x, base=10) -> int or l

本文源于一次课题作业,部分自己写的,部分借用了网上的demo 牛顿迭代法(1) x=1:0.01:2; y=x.^3-x.^2+sin(x)-1; plot(x,y,'linewidth',2);grid on;%由图像可知 根在1.05到1.15之间 syms x s0=diff(x^3-x^2+sin(x)-1,x,1); % 得到s0= cos(x) - 2*x + 3*x^2 % 迭代方程为 y=x-(x.^3-x.^2+sin(x)-1)/(cos(x) - 2.*x + 3*x.^2

内容概要: 一.python2 or python3 目前大多使用python2.7,随着时间的推移,python3将会成为python爱好者的主流. python2和3区别: 1.PRINT IS A FUNCTION Old: print "The answer is", 2*2 New: print("The answer is", 2*2) Old: print x, # Trailing comma suppresses newline New: prin

字符型图片验证码识别完整过程及Python实现 1   摘要 验证码是目前互联网上非常常见也是非常重要的一个事物,充当着很多系统的 防火墙 功能,但是随时OCR技术的发展,验证码暴露出来的安全问题也越来越严峻.本文介绍了一套字符验证码识别的完整流程,对于验证码安全和OCR识别技术都有一定的借鉴意义. 2   关键词 关键词:安全,字符图片,验证码识别,OCR,Python,SVM,PIL 3   免责声明 本文研究所用素材来自于某旧Web框架的网站 完全对外公开 的公共图片资源. 本文只做了该网

机器学习课程的一个实验,整理出来共享. 原理很简单,优化方法是用的梯度下降.后面有测试结果. # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid之后