二次方程，先計算判別式，判別式小于0 的，說明方程有復(fù)數(shù)根，那么就用Complex類型來表示就行了，Complex類型是python的內(nèi)置類型。
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1+2*i 就寫成
x=complex(1,2)
對于線性回歸和邏輯回歸，其目標函數(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
如果沒有激活函數(shù)，則為回歸
對于這樣的線性函數(shù)，都會有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
[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;
/* 多項式加法和乘法示例 */
#include list
#include iostream
#include cassert
using namespace std;
//定義多項式的項類
class term {
public:
int coef; //多項式系數(shù)
int exp; //多項式指數(shù)
//初始化項的系數(shù)和指數(shù)
term( int c=0,int e=0):coef(c),exp(e){}
};
//定義多項式類
class PolyArith {
private:
listterm m_poly_list_first; //存儲第一個多項式
listterm m_poly_list_second; //存儲第二個多項式
listterm m_poly_list_result; //用以存儲運算結(jié)果
//多項式私有成員函數(shù),用以乘法時的調(diào)用
listterm Poly_add(listtermpoly_list_first,\
listtermpoly_list_second)
{
listterm poly_list_result; //用以存儲運算結(jié)果
listterm::iterator iter_first = poly_list_first.begin();
listterm::iterator iter_second = poly_list_second.begin();
//該while循環(huán)針對兩個鏈表迭代器都沒有指到結(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)針對第一個多項式的迭代器沒有指到結(jié)尾
//第二個指到結(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)針對第二個多項式的迭代器沒有指到結(jié)尾
//第一個指到結(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)，用以輸入多項式
void Poly_input()
{
int n;
cout"請輸入第一個多項式的項數(shù)："endl;
cinn;
cout"按降冪輸入第一個多項式的每一項的系數(shù)和指數(shù)：";
coutendl;
for(int i=1;i=n;i++)
{
term t_temp;
cout"請輸入第"i "項系數(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"請輸入第二個多項式的項數(shù)："endl;
cinn;
cout"按降冪輸入第二個多項式的每一項的系數(shù)和指數(shù)：";
coutendl;
for(int j=1;j=n;j++)
{
term t_temp;
cout"請輸入第"j "項系數(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)，用以輸出多項式
void Poly_output()
{
//用以指向輸出多項式的第一個元素
listterm::iterator iter = m_poly_list_result.begin();
//輸出多項式的每一項
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)，多項式運算對象為私有數(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; //用以存儲多項式的中間運算結(jié)果
listterm::iterator iter_second =\
m_poly_list_second.begin();
for(;iter_second!=m_poly_list_second.end();\
iter_second++)
{
term t_temp; //用以存儲項的中間運算結(jié)果
term t_first = (term)*iter_first;
term t_second = (term)*iter_second;
//此處實現(xiàn)多項式項的相乘
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;
}
};
//測試函數(shù)
int main()
{
cout"************本程序?qū)崿F(xiàn)多項式的加法與乘法************";
coutendl;
PolyArith poly_a;
poly_a.Poly_input(); //輸入多項式
poly_a.Poly_add(); //多項式加法
cout"多項式加法的運算結(jié)果："endl;
poly_a.Poly_output(); //輸出多項式
coutendl;
poly_a.Poly_multi(); //多項式乘法
cout"多項式乘法的運算結(jié)果："endl;
poly_a.Poly_output();
system("pause");
return 0;
}
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])#表達式參數(shù)clf.coef_#測試improt numpy as npx = np.array([1,1])y = x.dot(clf.coef_)
使用Python編程可以快速遷移代碼并進行改動，無須花費過多的精力在修改代碼與代碼規(guī)范上。開發(fā)者在Python中封裝了很多優(yōu)秀的依賴庫，可以直接拿來使用，常見的機器學(xué)習庫如下：
1、Scikit-Learn
Scikit-Learn基于Numpy和Scipy，是專門為機器學(xué)習建造的一個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、邏輯回歸、隨機森林、樸素貝葉斯等。
2、Orange3
Orange3是一個基于組件的數(shù)據(jù)挖掘和機器學(xué)習軟件套裝，支持Python進行腳本開發(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)，具有一個良好的用戶界面，同時也可以作為Python的一個模塊使用。
用戶可通過數(shù)據(jù)可視化進行數(shù)據(jù)分析，包含統(tǒng)計分布圖、柱狀圖、散點圖，以及更深層次的決策樹、分層聚簇、熱點圖、MDS等，并可使用它自帶的各類附加功能組件進行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器學(xué)習函數(shù)庫，因其優(yōu)良的學(xué)習效果及高效的訓(xùn)練速度而獲得廣泛的關(guān)注。XGBoost支持并行處理，比起同樣實現(xiàn)了梯度提升算法的Scikit-Learn庫，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是專注于時間序列的一個機器學(xué)習平臺，其核心算法為HTM算法，相比于深度學(xué)習，其更為接近人類大腦的運行結(jié)構(gòu)。HTM算法的理論依據(jù)主要是人腦中處理高級認知功能的新皮質(zhì)部分的運行原理。NuPIC可用于預(yù)測以及異常檢測，使用面非常廣，僅要求輸入時間序列即可。
5、Milk
Milk是Python中的一個機器學(xué)習工具包。Milk注重提升運行速度與降低內(nèi)存占用，因此大部分對性能敏感的代碼都是使用C++編寫的，為了便利性在此基礎(chǔ)上提供Python接口。重點提供監(jiān)督分類方法，如SVMs、KNN、隨機森林和決策樹等。
重慶分公司
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