滑动平均滤波算法value_buf可以理解为循环队列,里面的数据不断由AD采样值来更新。每读到一个新AD值,value_buf先更新再求平均。程序中有两个小错误,但思想是对的。if(i==N) i=0sum +=value_buf[count]clear2023-02-27Python220
c语言编程问题15号之前啊~~~网上能搜到一个答案但好像不对#include<iostream>#include<fstream>using namespace stdvoid data(double* *a,int x,int m,int n){ d2023-02-27Python170
2021-02-08 Python OpenCV GaussianBlur()函数borderType= None)函数 此函数利用高斯滤波器平滑一张图像。该函数将源图像与指定的高斯核进行卷积。 src:输入图像 ksize:(核的宽度,核的高度),输入高斯核的尺寸,核的宽高都必须是正奇数。否则,将会从参数s2023-02-26Python160
局部多项式的span怎么确定局部多项式回归拟合是对两维散点图进行平滑的常用方法,它结合了传统线性回归的简洁性和非线性回归的灵活性。当要估计某个响应变量值时,先从其预测变量附近取一个数据子集,然后对该子集进行线性回归或二次回归,回归时采用加权最小二乘法,即越靠近估计点的2023-02-26Python100
python如何绘制预测模型校准图python绘制预测模型校准图可以使用校准曲线,因为预测一个模型校准的最简单的方法是通过一个称为“校准曲线”的图(也称为“可靠性图”,reliability diagram)。这个方法主要是将观察到的结果通过概率划分为几类(bin)。因此2023-02-26Python180
如何用R语言过点平滑连接散点利用spline函数比如x<-rnorm(50,0,3) #利用正态分布产生50个随机数sp<-spline(x) #进行平滑处理plot(sp,type="l") #画出图像通常遇到一个新的包直2023-02-26Python120
r语言没有season这个函数你是想问r语言有没有season这个函数吗?r语言没有season这个函数,r语言的函数包括:1、ts()。2、plot()。3、start()。4、end()。5、frequency()。6、window()。7、ma()。8、stl()2023-02-26Python130
用C语言平滑曲线中的突起lz说的这个问题其实不是编程问题而是算法问题,这个问题在统计学里有很完整的解法。大家在这里自己设计的解法都是很局限的,去看看统计学的q值检验之类的算法吧,那些算法不但有成熟的理论推导,而且从判断精度到正确率都可以量化,学习一下一定能找到满意2023-02-26Python140
Python均值平滑后的数据索引不变滑动平均法把前后时刻的一共2n+1个观测值做平均,得到当前时刻的滤波结果。滑动平均法还有一个升级版本,也就是加权滑动平均法。实际场景中,每个观测值的重要程度不同,忽略每个观测值的置信度直接平均不能得到精确的结果,所以就需要给观测值加权。滑动2023-02-26Python170
python时间序列模型预测为什么时一条直线python时间序列模型预测时一条直线是因为是线性模型的原因。线性模型也称作趋势模型,它表示一个时间序列可以用一条直线来表示。它的基本等式:以一个公司的销售总额为例,一开始的初始是5000,每隔一个时间步长增加2500。指数平滑法是时间序列2023-02-26Python150
朴素贝叶斯分类算法的sklearn实现1、背景 《机器学习实战》当中,用python根据贝叶斯公式实现了基本的分类算法。现在来看看用sklearn,如何实现。还拿之前的例子,对帖子的分类。数据如下: 补充:题目的值左边是几个人的评论,右边是评论属于侮辱类(1)、正常类(2023-02-25Python150
利用分箱光滑技术可以进行什么给定一个数据集waitakere.txt,该数据集中含有大量的噪音数据。具体操作要求:1)该数据集的偶数位均为噪音数据,判断偶数位是否为0,若为0,利用1替换。2)对转换后的数据集进行排序,利用分箱技术来光滑数据。假设有10个桶,实现“用箱2023-02-24Python180
r语言中,使用plot画图,需要画的图有点有线,那么type参数的设置为type='b'所有参赛:"p" for points,"l" for lines,"b" for both,"c" for the lin2023-02-24Python240
R语言中使用as.Date想转变日期的形式 as.Date(x,format ("%Y%d%m")在我们日常所遇到的数据分析任务中,会遇到很多与日期时间挂钩的数据,比如本月每日的销售额和网页一天内每个时间节点的点击量。这类型的数据大多数为时间序列,而时间序列分析在日常中也是很常见的。现在我们先来聊一下R语言中关于日期时间的处理,之后有时2023-02-24Python160
Python均值平滑后的数据索引不变滑动平均法把前后时刻的一共2n+1个观测值做平均,得到当前时刻的滤波结果。滑动平均法还有一个升级版本,也就是加权滑动平均法。实际场景中,每个观测值的重要程度不同,忽略每个观测值的置信度直接平均不能得到精确的结果,所以就需要给观测值加权。滑动2023-02-24Python180
python scikit-learn 有什么算法1,前言很久不发文章,主要是Copy别人的总感觉有些不爽,所以整理些干货,希望相互学习吧。不啰嗦,进入主题吧,本文主要时说的为朴素贝叶斯分类算法。与逻辑回归,决策树一样,是较为广泛使用的有监督分类算法,简单且易于理解(号称十大数据挖掘算法2023-02-24Python180
python如何绘制预测模型校准图python绘制预测模型校准图可以使用校准曲线,因为预测一个模型校准的最简单的方法是通过一个称为“校准曲线”的图(也称为“可靠性图”,reliability diagram)。这个方法主要是将观察到的结果通过概率划分为几类(bin)。因此2023-02-23Python230
局部多项式的span怎么确定局部多项式回归拟合是对两维散点图进行平滑的常用方法,它结合了传统线性回归的简洁性和非线性回归的灵活性。当要估计某个响应变量值时,先从其预测变量附近取一个数据子集,然后对该子集进行线性回归或二次回归,回归时采用加权最小二乘法,即越靠近估计点的2023-02-23Python310
Holt Winter 指数平滑模型移动平均模型在解决时间序列问题上简单有效,但它们的计算比较难,因为不能通过之前的计算结果推算出加权移动平均值。此外,移动平均法不能很好的处理数据集边缘的数据变化,也不能应用于现有数据集的范围之外。因此,移动平均法的预测效果相对较差。 指2023-02-23Python670
朴素贝叶斯分类算法预测具有属性的人是否买电脑python它是一种基于贝叶斯定理的分类技术,具有预测者之间的独立性假设。简单地说,朴素贝叶斯分类器假定类中的特定特征的存在与任何其他特征的存在无关。例如,水果如果是红色的、圆的、直径约3英寸的,那么久可以被认为是一个苹果。即使这些特征彼此依赖或存在其2023-02-23Python190