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RSS订阅原创 【学习笔记】聚类分析
聚类分析是根据在数据中发现的描述对象及其关系的信息，将数据对象分组。目的是，组内的对象相互之间是相似的（相关的），而不同组中的对象是不同的（不相关的）。组内相似性越大，组间差距越大，说明聚类效果越好。也就是说， 聚类的目标是得到较高的簇内相似度和较低的簇间相似度，使得簇间的距离尽可能大，簇内样本与簇中心的距离尽可能小。...
2022-06-23 12:01:04
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原创 【学习笔记】因子分析
因子分析是基于降维的思想，在尽可能不损失或者少损失原始数据信息的情况下，将错综复杂的众多变量聚合成少数几个独立的公共因子，这几个公共因子可以反映原来众多变量的主要信息，在减少变量个数的同时，又反映了变量之间的内在联系。通常因子分析有三种作用：一是用于因子降维，二是计算因子权重，三是计算加权计算因子汇总综合得分。应用因子分析法的主要步骤如下：对所给的数据样本进行标准化处理计算样本的相关矩阵R求相关矩阵R的特征值、特征向量根据系统要求的累积贡献度确定主因子的个数计算因子载荷矩阵A最终确定因子模型利用Python
2022-06-22 18:57:39
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原创 【学习笔记】第七章 插值与拟合
7.1 插值7.1.1 插值方法1. Lagrange插值例7.1 编写函数Lag_intp(x,y,x0) ，实现Lagrange插值，其中x和y是两个具有相同长度的Numpy数组。def w(x, y, i, x0): p=1.0 for j in range(len(x)): if j==i: continue p *= (x0-x[j]); p /= (x[i]-x[j]) return pdef Lag_intp(x
2022-02-10 15:35:46
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1原创 【学习笔记】第五章 线性规划
5.1 线性规划的概念和理论1. 线性规划的一般模型上面的表达式中，第一个公式为目标函数，第二个公式为约束条件，其中,称其为价值向量（目标向量）；称其为决策向量；称其为资源向量；称其为约束条件的系数矩阵；（j=1,2,...,n）称其为约束条件的系数向量。线性规划模型的标准型为：2. 线性规划解的概念及理论线性规划的基本点就是：在满足一定约束条件下使预定目标达到最优。（1）可行解：满足全部约束条件的决策向量称为可行解；（2）可行域：全部可行解构成的集合；（...
2022-02-09 22:32:26
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原创 导入statsmodels.api错误
import statsmodels.api as sm语句报错，原因为scipy库和statsmodels库版本不匹配，建议全部更新即可
2022-02-09 13:15:30
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原创 【学习笔记】第四章 概率论与数理统计
4.1 随机变量的概率计算和数字特征4.1.1 随机变量的概率计算例4.1 设 (1）求P{2<X<6}；（2）确定c，使P{-3c<X<2c}=0.6from scipy.stats import normfrom scipy.optimize import fsolveprint("p=",norm.cdf(6,3,5)-norm.cdf(2,3,5))#做差，后减前f=lambda c: norm.cdf(2*c,3,5)-norm.cdf(-3*c,3,
2022-01-24 22:58:40
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原创 【学习笔记】第三章 Python在高等数学和线性代数中的应用
学习笔记+例题解析。笔记注释：一般的注释备忘内容为橙色，总结函数、方法时函数为蓝色，讲解为黑色。（完成）
2022-01-22 21:24:08
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原创 【学习笔记】第二章 数据处理与可视化
学习笔记+例题解析。笔记注释：一般的注释备忘内容为橙色，总结函数、方法时函数为蓝色，讲解为黑色。（已完结）
2022-01-17 12:41:44
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空空如也
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