coef函数python coef函数matlab

Python如何编程输出一个一元二次方程的复数解

二次方程，先计算判别式，判别式小于0 的，说明方程有复数根，那么就用Complex类型来表示就行了，Complex类型是python的内置类型。

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1+2*i 就写成

x=complex(1,2)

sklearn中的coef_和intercept_

对于线性回归和逻辑回归，其目标函数为：

g(x) = w1x1 + w2x2 + w3x3 + w4x4 + w0

如果有激活函数sigmoid，增加非线性变化  则为分类  即逻辑回归

如果没有激活函数，则为回归

对于这样的线性函数，都会有coef_和intercept_函数

如下：

coef_和intercept_都是模型参数，即为w

coef_为w1到w4

intercept_为w0

python 有直接求pca的函数么

[coef,SCORE,latent] = princomp(A); latentsum = sum(latent); for i = 1:col%A的总列数 if sum(latent(1:i))/latentsum threshold%阈值 eg：0.95 tranM = coef(:,1:i); break; end end B = A* tranM;

编写一个程序用单链表存储多项式,并实现两个多项式相加的函数？

/* 多项式加法和乘法示例 */

#include list

#include iostream

#include cassert

using namespace std;

//定义多项式的项类

class term {

public:

int coef; //多项式系数

int exp; //多项式指数

//初始化项的系数和指数

term( int c=0,int e=0):coef(c),exp(e){}

};

//定义多项式类

class PolyArith {

private:

listterm m_poly_list_first; //存储第一个多项式

listterm m_poly_list_second; //存储第二个多项式

listterm m_poly_list_result; //用以存储运算结果

//多项式私有成员函数,用以乘法时的调用

listterm Poly_add(listtermpoly_list_first,\

listtermpoly_list_second)

{

listterm poly_list_result; //用以存储运算结果

listterm::iterator iter_first = poly_list_first.begin();

listterm::iterator iter_second = poly_list_second.begin();

//该while循环针对两个链表迭代器都没有指到结尾的情形

while(iter_first != poly_list_first.end()\

iter_second != poly_list_second.end())

{

term t_temp;

term t_first = (term)*iter_first;

term t_second = (term)*iter_second;

if(t_first.expt_second.exp)

{

poly_list_result.push_back(t_first);

iter_first++;

}

else if(t_second.expt_first.exp)

{

poly_list_result.push_back(t_second);

iter_second++;

}

else

{

t_temp.coef=t_first.coef+t_second.coef;

t_temp.exp=t_first.coef;

poly_list_result.push_back(t_temp);

iter_first++;

iter_second++;

}

}

//该for循环针对第一个多项式的迭代器没有指到结尾

//第二个指到结尾的情形

for(;iter_first != poly_list_first.end();iter_first++)

{

poly_list_result.push_back(*iter_first);

}

//该for循环针对第二个多项式的迭代器没有指到结尾

//第一个指到结尾的情形

for(;iter_second != poly_list_second.end();iter_second++)

{

poly_list_result.push_back(*iter_second);

}

return poly_list_result;

}

public:

//输入函数，用以输入多项式

void Poly_input()

{

int n;

cout"请输入第一个多项式的项数："endl;

cinn;

cout"按降幂输入第一个多项式的每一项的系数和指数：";

coutendl;

for(int i=1;i=n;i++)

{

term t_temp;

cout"请输入第"i "项系数和指数,以'enter'为界：";

coutendl;

cint_temp.coef;

cint_temp.exp;

m_poly_list_first.push_back(t_temp);

}

n = 0;

cout"请输入第二个多项式的项数："endl;

cinn;

cout"按降幂输入第二个多项式的每一项的系数和指数：";

coutendl;

for(int j=1;j=n;j++)

{

term t_temp;

cout"请输入第"j "项系数和指数，以'enter'为界：";

coutendl;

cint_temp.coef;

cint_temp.exp;

m_poly_list_second.push_back(t_temp);

}

}

//输出函数，用以输出多项式

void Poly_output()

{

//用以指向输出多项式的第一个元素

listterm::iterator iter = m_poly_list_result.begin();

//输出多项式的每一项

for(;iter!=m_poly_list_result.end();)

{

term t_temp=*iter;

coutt_temp.coef"x^"t_temp.exp;

if(++iter!=m_poly_list_result.end())

cout"+";

}

coutendl;

}

//加法函数，其基本思想同上边的私有成员函数Poly_add()

//此处不带参数，多项式运算对象为私有数据成员

void Poly_add()

{

listterm::iterator iter_first = m_poly_list_first.begin();

listterm::iterator iter_second =\

m_poly_list_second.begin();

while(iter_first != m_poly_list_first.end()\

iter_second != m_poly_list_second.end())

{

term t_temp;

term t_first = (term)*iter_first;

term t_second = (term)*iter_second;

if(t_first.expt_second.exp)

{

m_poly_list_result.push_back(t_first);

iter_first++;

}

else if(t_second.expt_first.exp)

{

m_poly_list_result.push_back(t_second);

iter_second++;

}

else

{

t_temp.coef=t_first.coef+t_second.coef;

t_temp.exp=t_first.exp;

m_poly_list_result.push_back(t_temp);

iter_first++;

iter_second++;

}

}

for(;iter_first != m_poly_list_first.end();iter_first++)

{

m_poly_list_result.push_back(*iter_first);

}

for(;iter_second != m_poly_list_second.end();iter_second++)

{

m_poly_list_result.push_back(*iter_second);

}

}

//乘法函数，用以作多项式乘法

void Poly_multi()

{

listterm poly_list_result;

listterm::iterator iter_first = m_poly_list_first.begin();

for(;iter_first!=m_poly_list_first.end();iter_first++)

{

listterm poly_list_temp; //用以存储多项式的中间运算结果

listterm::iterator iter_second =\

m_poly_list_second.begin();

for(;iter_second!=m_poly_list_second.end();\

iter_second++)

{

term t_temp; //用以存储项的中间运算结果

term t_first = (term)*iter_first;

term t_second = (term)*iter_second;

//此处实现多项式项的相乘

t_temp.coef = t_first.coef*t_second.coef; //系数相乘

t_temp.exp = t_first.exp + t_second.exp; //指数相加

poly_list_temp.push_back(t_temp);

}

//此处调用私有成员函数Poly_add（）

poly_list_result =\

Poly_add(poly_list_temp,poly_list_result);

}

//将运算结果赋值给私有数据成员，用以输出

m_poly_list_result = poly_list_result;

}

};

//测试函数

int main()

{

cout"************本程序实现多项式的加法与乘法************";

coutendl;

PolyArith poly_a;

poly_a.Poly_input(); //输入多项式

poly_a.Poly_add(); //多项式加法

cout"多项式加法的运算结果："endl;

poly_a.Poly_output(); //输出多项式

coutendl;

poly_a.Poly_multi(); //多项式乘法

cout"多项式乘法的运算结果："endl;

poly_a.Poly_output();

system("pause");

return 0;

}

python怎么用线性回归拟合

from sklearn import linear_model#线性回归clf = linear_model.LinearRegression()#训练clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表达式参数clf.coef_#测试improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

python网格搜索支持向量回归得分低，为0.003，偶尔还会出现负数，该怎么处理？

使用Python编程可以快速迁移代码并进行改动，无须花费过多的精力在修改代码与代码规范上。开发者在Python中封装了很多优秀的依赖库，可以直接拿来使用，常见的机器学习库如下：

1、Scikit-Learn

Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是专门为机器学习建造的一个Python模块，提供了大量用于数据挖掘和分析的工具，包括数据预处理、交叉验证、算法与可视化算法等一系列接口。

Scikit-Learn基本功能可分为六个部分：分类、回归、聚类、数据降维、模型选择、数据预处理。其中集成了大量分类、回归、聚类功能，包括支持向量机、逻辑回归、随机森林、朴素贝叶斯等。

2、Orange3

Orange3是一个基于组件的数据挖掘和机器学习软件套装，支持Python进行脚本开发。它包含一系列的数据可视化、检索、预处理和建模技术，具有一个良好的用户界面，同时也可以作为Python的一个模块使用。

用户可通过数据可视化进行数据分析，包含统计分布图、柱状图、散点图，以及更深层次的决策树、分层聚簇、热点图、MDS等，并可使用它自带的各类附加功能组件进行NLP、文本挖掘、构建网络分析等。

3、XGBoost

XGBoost是专注于梯度提升算法的机器学习函数库，因其优良的学习效果及高效的训练速度而获得广泛的关注。XGBoost支持并行处理，比起同样实现了梯度提升算法的Scikit-Learn库，其性能提升10倍以上。XGBoost可以处理回归、分类和排序等多种任务。

4、NuPIC

NuPIC是专注于时间序列的一个机器学习平台，其核心算法为HTM算法，相比于深度学习，其更为接近人类大脑的运行结构。HTM算法的理论依据主要是人脑中处理高级认知功能的新皮质部分的运行原理。NuPIC可用于预测以及异常检测，使用面非常广，仅要求输入时间序列即可。

5、Milk

Milk是Python中的一个机器学习工具包。Milk注重提升运行速度与降低内存占用，因此大部分对性能敏感的代码都是使用C++编写的，为了便利性在此基础上提供Python接口。重点提供监督分类方法，如SVMs、KNN、随机森林和决策树等。