星航夜空的帆舟

插值的作用     数学建模比赛中，常常需要根据已知的函数点进行数据、模型的处理和分析，而有时候现有的数据是极少的，不足以支撑分析的进行，这时就需要使用一些数学的方法，模拟产生一些新的但又比较靠谱的值来满足需求，这就是插值的作用。使用的库：from scipy import interpolateinterpolate.interp1dscipy.interpolate.interp1d(x, y, kind=‘linear’, axis=-1,

原理解析多元线性回归通俗理解就是一个因变量与多个自变量之间的相关关系 scikit-learn中的线性回归使用from sklearn.linear_model import LinearRegressionfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn import datasets# 这两行代码在画图时添加中文必须用plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei..

from sklearn.decomposition import PCA 简介:主成分分析（Principal Components Analysis），简称PCA，是一种数据降维技术，用于数据预处理。PCA的一般步骤是：先对原始数据均值化，然后求协方差矩阵，接着对协方差矩阵求特征向量和特征值，这些特征向量组成了新的特征空间。 参数说明:sklearn.decomposition.PCA(n_components=None, copy=True, whiten=False)参数：n_co.

层次分析法(AHP)详细原理层次分析法原理很简单,但感觉主观性有些强…代码用到的数据取自数学建模清风。本代码可根据自己设定的表格数据自动生成最终的表格再用Excel进一步计算结果即可(修改数据加载路径后即可，目标层采用特征值法生成权重,可再添加另两个方法生成。)# coding=gbkimport numpy as npimport pandas as pdimport xlrdclass AHP: # 相关信息的传入和准备 def __init__(self, arr):