Python如何編程輸出一個(gè)一元二次方程的復(fù)數(shù)解

二次方程，先計(jì)算判別式，判別式小于0 的，說(shuō)明方程有復(fù)數(shù)根，那么就用Complex類型來(lái)表示就行了，Complex類型是python的內(nèi)置類型。

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1+2*i 就寫(xiě)成

x=complex(1,2)

sklearn中的coef_和intercept_

對(duì)于線性回歸和邏輯回歸，其目標(biāo)函數(shù)為：

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

如果有激活函數(shù)sigmoid，增加非線性變化? 則為分類? 即邏輯回歸

如果沒(méi)有激活函數(shù)，則為回歸

對(duì)于這樣的線性函數(shù)，都會(huì)有coef_和intercept_函數(shù)

如下：

coef_和intercept_都是模型參數(shù)，即為w

coef_為w1到w4

intercept_為w0

python 有直接求pca的函數(shù)么

[coef,SCORE,latent] = princomp(A); latentsum = sum(latent); for i = 1:col%A的總列數(shù) if sum(latent(1:i))/latentsum threshold%閾值 eg：0.95 tranM = coef(:,1:i); break; end end B = A* tranM;

編寫(xiě)一個(gè)程序用單鏈表存儲(chǔ)多項(xiàng)式,并實(shí)現(xiàn)兩個(gè)多項(xiàng)式相加的函數(shù)？

/* 多項(xiàng)式加法和乘法示例 */

#include list

#include iostream

#include cassert

using namespace std;

//定義多項(xiàng)式的項(xiàng)類

class term {

public:

int coef; //多項(xiàng)式系數(shù)

int exp; //多項(xiàng)式指數(shù)

//初始化項(xiàng)的系數(shù)和指數(shù)

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

};

//定義多項(xiàng)式類

class PolyArith {

private:

listterm m_poly_list_first; //存儲(chǔ)第一個(gè)多項(xiàng)式

listterm m_poly_list_second; //存儲(chǔ)第二個(gè)多項(xiàng)式

listterm m_poly_list_result; //用以存儲(chǔ)運(yùn)算結(jié)果

//多項(xiàng)式私有成員函數(shù),用以乘法時(shí)的調(diào)用

listterm Poly_add(listtermpoly_list_first,\

listtermpoly_list_second)

{

listterm poly_list_result; //用以存儲(chǔ)運(yùn)算結(jié)果

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

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

//該while循環(huán)針對(duì)兩個(gè)鏈表迭代器都沒(méi)有指到結(jié)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++;

}

}

//該for循環(huán)針對(duì)第一個(gè)多項(xiàng)式的迭代器沒(méi)有指到結(jié)尾

//第二個(gè)指到結(jié)尾的情形

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

{

poly_list_result.push_back(*iter_first);

}

//該for循環(huán)針對(duì)第二個(gè)多項(xiàng)式的迭代器沒(méi)有指到結(jié)尾

//第一個(gè)指到結(jié)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:

//輸入函數(shù)，用以輸入多項(xiàng)式

void Poly_input()

{

int n;

cout"請(qǐng)輸入第一個(gè)多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)："endl;

cinn;

cout"按降冪輸入第一個(gè)多項(xiàng)式的每一項(xiàng)的系數(shù)和指數(shù)：";

coutendl;

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

{

term t_temp;

cout"請(qǐng)輸入第"i "項(xiàng)系數(shù)和指數(shù),以'enter'為界：";

coutendl;

cint_temp.coef;

cint_temp.exp;

m_poly_list_first.push_back(t_temp);

}

n = 0;

cout"請(qǐng)輸入第二個(gè)多項(xiàng)式的項(xiàng)數(shù)："endl;

cinn;

cout"按降冪輸入第二個(gè)多項(xiàng)式的每一項(xiàng)的系數(shù)和指數(shù)：";

coutendl;

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

{

term t_temp;

cout"請(qǐng)輸入第"j "項(xiàng)系數(shù)和指數(shù)，以'enter'為界：";

coutendl;

cint_temp.coef;

cint_temp.exp;

m_poly_list_second.push_back(t_temp);

}

}

//輸出函數(shù)，用以輸出多項(xiàng)式

void Poly_output()

{

//用以指向輸出多項(xiàng)式的第一個(gè)元素

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

//輸出多項(xiàng)式的每一項(xiàng)

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;

}

//加法函數(shù)，其基本思想同上邊的私有成員函數(shù)Poly_add()

//此處不帶參數(shù)，多項(xiàng)式運(yùn)算對(duì)象為私有數(shù)據(jù)成員

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);

}

}

//乘法函數(shù)，用以作多項(xiàng)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; //用以存儲(chǔ)多項(xiàng)式的中間運(yùn)算結(jié)果

listterm::iterator iter_second =\

m_poly_list_second.begin();

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

iter_second++)

{

term t_temp; //用以存儲(chǔ)項(xiàng)的中間運(yùn)算結(jié)果

term t_first = (term)*iter_first;

term t_second = (term)*iter_second;

//此處實(shí)現(xiàn)多項(xiàng)式項(xiàng)的相乘

t_temp.coef = t_first.coef*t_second.coef; //系數(shù)相乘

t_temp.exp = t_first.exp + t_second.exp; //指數(shù)相加

poly_list_temp.push_back(t_temp);

}

//此處調(diào)用私有成員函數(shù)Poly_add（）

poly_list_result =\

Poly_add(poly_list_temp,poly_list_result);

}

//將運(yùn)算結(jié)果賦值給私有數(shù)據(jù)成員，用以輸出

m_poly_list_result = poly_list_result;

}

};

//測(cè)試函數(shù)

int main()

{

cout"************本程序?qū)崿F(xiàn)多項(xiàng)式的加法與乘法************";

coutendl;

PolyArith poly_a;

poly_a.Poly_input(); //輸入多項(xiàng)式

poly_a.Poly_add(); //多項(xiàng)式加法

cout"多項(xiàng)式加法的運(yùn)算結(jié)果："endl;

poly_a.Poly_output(); //輸出多項(xiàng)式

coutendl;

poly_a.Poly_multi(); //多項(xiàng)式乘法

cout"多項(xiàng)式乘法的運(yùn)算結(jié)果："endl;

poly_a.Poly_output();

system("pause");

return 0;

}

python怎么用線性回歸擬合

from sklearn import linear_model#線性回歸clf = linear_model.LinearRegression()#訓(xùn)練clf.fit ([[0, 0], [1, 1], [2, 2]], [0, 1, 2])#表達(dá)式參數(shù)clf.coef_#測(cè)試improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)

python網(wǎng)格搜索支持向量回歸得分低，為0.003，偶爾還會(huì)出現(xiàn)負(fù)數(shù)，該怎么處理？

使用Python編程可以快速遷移代碼并進(jìn)行改動(dòng)，無(wú)須花費(fèi)過(guò)多的精力在修改代碼與代碼規(guī)范上。開(kāi)發(fā)者在Python中封裝了很多優(yōu)秀的依賴庫(kù)，可以直接拿來(lái)使用，常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)如下：

1、Scikit-Learn

Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是專門(mén)為機(jī)器學(xué)習(xí)建造的一個(gè)Python模塊，提供了大量用于數(shù)據(jù)挖掘和分析的工具，包括數(shù)據(jù)預(yù)處理、交叉驗(yàn)證、算法與可視化算法等一系列接口。

Scikit-Learn基本功能可分為六個(gè)部分：分類、回歸、聚類、數(shù)據(jù)降維、模型選擇、數(shù)據(jù)預(yù)處理。其中集成了大量分類、回歸、聚類功能，包括支持向量機(jī)、邏輯回歸、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯等。

2、Orange3

Orange3是一個(gè)基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)軟件套裝，支持Python進(jìn)行腳本開(kāi)發(fā)。它包含一系列的數(shù)據(jù)可視化、檢索、預(yù)處理和建模技術(shù)，具有一個(gè)良好的用戶界面，同時(shí)也可以作為Python的一個(gè)模塊使用。

用戶可通過(guò)數(shù)據(jù)可視化進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，包含統(tǒng)計(jì)分布圖、柱狀圖、散點(diǎn)圖，以及更深層次的決策樹(shù)、分層聚簇、熱點(diǎn)圖、MDS等，并可使用它自帶的各類附加功能組件進(jìn)行NLP、文本挖掘、構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)分析等。

3、XGBoost

XGBoost是專注于梯度提升算法的機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)庫(kù)，因其優(yōu)良的學(xué)習(xí)效果及高效的訓(xùn)練速度而獲得廣泛的關(guān)注。XGBoost支持并行處理，比起同樣實(shí)現(xiàn)了梯度提升算法的Scikit-Learn庫(kù)，其性能提升10倍以上。XGBoost可以處理回歸、分類和排序等多種任務(wù)。

4、NuPIC

NuPIC是專注于時(shí)間序列的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)，其核心算法為HTM算法，相比于深度學(xué)習(xí)，其更為接近人類大腦的運(yùn)行結(jié)構(gòu)。HTM算法的理論依據(jù)主要是人腦中處理高級(jí)認(rèn)知功能的新皮質(zhì)部分的運(yùn)行原理。NuPIC可用于預(yù)測(cè)以及異常檢測(cè)，使用面非常廣，僅要求輸入時(shí)間序列即可。

5、Milk

Milk是Python中的一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具包。Milk注重提升運(yùn)行速度與降低內(nèi)存占用，因此大部分對(duì)性能敏感的代碼都是使用C++編寫(xiě)的，為了便利性在此基礎(chǔ)上提供Python接口。重點(diǎn)提供監(jiān)督分類方法，如SVMs、KNN、隨機(jī)森林和決策樹(shù)等。

本文題目：coef函數(shù)python coef函數(shù)matlab
文章路徑：http://chinadenli.net/article32/dooiopc.html

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