max_iter=100, tol=1e-6): n = len(b)

时间: 2025-04-06 11:03:52 浏览: 79
### max_iter 和 tol 的含义及用法 #### 参数 `max_iter` 含义 在许多机器学习模型和优化算法中，`max_iter` 是指最大迭代次数。当训练一个模型时，通常会通过多次迭代来调整参数以最小化损失函数或达到某种收敛条件。如果经过指定的最大迭代次数仍未满足其他停止条件，则算法将终止并返回当前的最佳解[^3]。 #### 参数 `tol` 含义 参数 `tol` 表示容忍度（Tolerance），用于衡量两次连续迭代之间的变化量是否足够小以至于可以认为算法已经收敛。具体来说，它是评估目标函数值或者参数更新幅度的一个阈值。一旦这些变化小于设定的 `tol` 值，即使未到达 `max_iter` 次数，也会提前结束迭代过程[^4]。 #### 结合使用的场景说明 在一个典型的梯度下降或其他数值方法实现过程中，这两个超参共同决定了何时应该停止计算： - 如果达到了预设的最大迭代步数 (`max_iter`) 而尚未发现显著改进，则强制退出； - 或者观察到相邻轮次间误差减少低于某个很小的标准(`tol`) ，即视为接近最优状态而提早完成运算。 以下是基于 Python 中 scikit-learn 库中的逻辑回归(Logistic Regression)作为例子展示如何设置上述两参数： ```python from sklearn.linear_model import LogisticRegression model = LogisticRegression(max_iter=100, tol=1e-6) X_train, y_train = ... # 数据准备部分省略 model.fit(X_train, y_train) ``` 在这个片段里，我们创建了一个具有特定配置选项的对象实例 model 。其中包含了对于求解器执行期间允许尝试最多一百回以及每次改变不超过百万分之一才会考虑停下的指令[^5]。 ### 注意事项 需要注意的是，在实际应用当中合理调节这两项指标非常重要——过低可能导致不必要的长时间运行；过高则有可能错过真正意义上的全局极值点附近区域从而影响最终效果质量。
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faceparsing_79999_iter.pth

faceparsing_79999_iter.pth，人脸分割faceparsing的预训练模型，PyTorch版本。
zip

pose_iter_584000.caffemodel,pose_iter_584000.caffemodel百度网盘

openpose1.5.1（2019年）中训练好的身体数据。openpose中的批处理文件下载速度极慢，且容易中断。下载后将此文件解压放在openpose根目录下的\models\pose\body_25文件夹中。
rar

assign_iter_iter_flag.rar_Beginning to Write

check for the user attempting to write something that looks like a block format header to the beginning of the image and fail out Source Code for Linux v2.13.6.

import numpy as np def pagerank(links, d=.85, max_iter=100, tol=1e-6): # 构建邻接矩阵 n = len(links) A = np.zeros((n, n)) for i in range(n): for j in links[i]: A[j][i] = 1 / len(links[i]) # 初始化PageRank值 pr = np.ones(n) / n # 迭代计算PageRank值 for _ in range(max_iter): pr_new = np.zeros(n) for i in range(n): for j in range(n): if A[j][i] != : pr_new[i] += A[j][i] * pr[j] pr_new = d * pr_new + (1 - d) / n if np.linalg.norm(pr_new - pr) < tol: break pr = pr_new # 输出结果 idx = np.argsort(pr)[::-1] for i in idx: print(f"Page {i}: {pr[i]}")

函数还接受一些可选参数，包括阻尼系数d、最大迭代次数max_iter和收敛容差tol。 代码的主要步骤如下： 1. 创建一个大小为n×n的邻接矩阵A，其中n是链接列表中网页的数量。 2. 初始化PageRank值pr，将其...

如何对上述代码进行修改，要求通过max_iterations = 1000 # 最大迭代次数 tolerance = 1e-6 # 目标函数值的变化量阈值 mean_tol = 1e-6 # 均值向量变化量阈值 sigma_tol = 1e-6 # 标准差变化量阈值上述标准终止计算

mean_tol = 1e-6 sigma_tol = 1e-6 iter_count = 0 prev_best = float('inf') while iter_count < max_iterations: rounds += 1 solutions = [] for _ in range(optimizer.population_size): x = optimizer....

%matplotlib inline from sklearn.cluster import KMeans#导入sklearn中kmeans聚类包 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt import sklearn.datasets as datasets iris=datasets.load_iris() #1 查看iris包括哪些信息，比如数据，label等。将这些信息打印出来； #2 信息中是否已包含每一样本所属的类？没聚类之彰，是否可以打印iris每一个label的样本个数; #3 画出第一类label的前两列的散点图； #4 用KMeans对数据进行聚类； #5 打印各聚类中心； #6 打印聚类后几个点的类标号； #7 打印迭代次数； #8 说明以下代码的作用： data=iris.data k=[] for i in range(1,20): km=KMeans(n_clusters=i,init='random',n_init=10,max_iter=200,tol=1e-04,random_state=0) km.fit(data) # inertia_:Sum of squared distances of samples to their closest cluster center. k.append(km.inertia_) plt.plot(range(1,20),k,marker='o') plt.xlabel('Number of cluster') plt.ylabel('Distorton') #9 使用BIRCH算法对iris进行了聚类,将同一类中的前两维用相同的颜色画出来。 #10 使用DBSCAN算法对iris进行了聚类,将同一类中的前两维用相同的颜色画出来。

km = KMeans(n_clusters=3, init='random', n_init=10, max_iter=200, tol=1e-04, random_state=0) km.fit(iris.data) 5. 打印各聚类中心，可以使用以下代码： python print("聚类中心:\n", km.cluster_...

import os import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split, GridSearchCV from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from sklearn.svm import SVR from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score def process_single_file(file_path, output_dir, features, target_column): try: # 读取数据 df = pd.read_excel(file_path) df.columns = df.columns.str.strip() # 提取特征和目标 X = df[features] y = df[target_column] # 分割数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=42) # 特征归一化 scaler_X = MinMaxScaler() X_train_scaled = scaler_X.fit_transform(X_train) X_test_scaled = scaler_X.transform(X_test) # 目标归一化 scaler_y = MinMaxScaler() y_train_scaled = scaler_y.fit_transform(y.values.reshape(-1, 1)).flatten() y_test_scaled = scaler_y.transform(y_test.values.reshape(-1, 1)).flatten() # 参数网格 param_grid = { 'kernel': ['rbf', 'poly'], 'C': np.logspace(-2, 3, 6), 'gamma': np.logspace(-4, 0, 5), 'epsilon': [0.05, 0.1, 0.2], 'degree': [2, 3] } # 建模与调参 svr = SVR(max_iter=10000, tol=1e-4) grid_search = GridSearchCV(svr, param_grid, cv=5, scoring='neg_mean_squared_error', verbose=0) grid_search.fit(X_train_scaled, y_train_scaled) # 最佳模型预测 best_svr = grid_search.best_estimator_ y_test_pred = best_svr.predict(X_test_scaled) y_test_pred_original = scaler_y.inverse_transform(y_test_pred.reshape(-1, 1)).flatten() # 计算指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_test_pred_original) rmse = np.sqrt(mse) r2 = r2_score(y_test, y_test_pred_original) # 创建结果DataFrame file_name = os.path.basename(file_path) results = pd.DataFrame({ '文件名': [file_name], '最佳参数': [str(grid_search.best_params_)], '测试集MSE': [mse], '测试集RMSE': [rmse], '测试集R²': [r2] }) # 保存单独结果 output_path = os.path.join(output_dir, f"{os.path.splitext(file_name)[0]}_结果.xlsx") os.makedirs(os.path.dirname(output_path), exist_ok=True) results.to_excel(output_path, index=False) return results except Exception as e: print(f"处理文件 {file_path} 时出错: {str(e)}") return None # 配置参数 INPUT_DIR = "microalgae" # 原始文件存放目录 OUTPUT_DIR = "SVR结果" # 结果输出目录 SUMMARY_FILE = "SVR模型汇总结果.xlsx" # 汇总文件名 FEATURES = ['T', 'Ph', 'Biomass', 'Time', 'Initial'] # 特征列 TARGET = 'Removel' # 目标列 # 获取所有Excel文件 all_files = [os.path.join(INPUT_DIR, f) for f in os.listdir(INPUT_DIR) if f.endswith('.xlsx') or f.endswith('.xls')] # 处理所有文件并汇总结果 all_results = [] for file in all_files: print(f"正在处理文件: {file}") result = process_single_file(file, OUTPUT_DIR, FEATURES, TARGET) if result is not None: all_results.append(result) # 合并结果并保存 if all_results: summary_df = pd.concat(all_results, ignore_index=True) summary_df.to_excel(os.path.join(OUTPUT_DIR, SUMMARY_FILE), index=False) print(f"处理完成！共处理 {len(all_results)} 个文件，汇总结果已保存。") else: print("没有成功处理任何文件。")代码出现Found input variables with inconsistent numbers of samples

$$ n_{clean} = n - n_{missing} - n_{invalid} $$ 其中： - $n_{missing}$：缺失值样本数 - $n_{invalid}$：无效值样本数 应确保： $$ \dim(X) = \dim(y) = n_{clean} \times p $$ 其中$p$为特征数量 **典型错误...

import numpy as np import scipy.fftpack as fftpack import matplotlib.pyplot as plt def compressive_sampling(signal,M): N = len(signal) phi = np.random.normal(size=(M,N)) y = np.dot(phi,signal) return y,phi def compressive_reconstruction(signal, M, tol=1e-5, max_iter=100): N = len(signal) Phi = np.random.normal(size=(M, N)) y = np.dot(Phi, signal) x = np.zeros(N) i = 0 error = tol + 1 while (error > tol) and (i < max_iter): x_old = x.copy() x = fftpack.idct(y * np.dot(Phi, x), norm='ortho') error = np.linalg.norm(x - x_old) / np.linalg.norm(x_old) i += 1 return x #生成信号 N = 100 t = np.linspace(0,1,N) f1,f2,f3 = 10,30,60 s1,s2,s3 = np.sin(2*np.pi*f1*t), np.sin(2*np.pi*f2*t), np.sin(2*np.pi*f3*t) signal = s1 + s2 + s3 #进行压缩感知采样和重构 M = 200 reconsrtucted = compressive_reconstruction(signal,M) #绘制原始信号和重构信号图像 fig,ax = plt.subplots(2,1,figsize=(8,6)) ax[0].plot(t,signal) ax[0].set_title("original signal") ax[1].plot(t, "reconstructed signal") ax[1].set_title("Reconstructed Signal") plt.show()

采样时，使用了一个大小为 M x N 的随机测量矩阵 Phi，其中 M 是采样率，N 是信号长度。重构时，使用了一个迭代算法，不断更新信号的频域表示，直到误差小于给定的阈值或达到最大迭代次数。最终，使用 ...

data = pd.read_excel(‘C:/lydata/Traintest1.xlsx’) X = data.drop(‘HER2_G’, axis=1) y = data[‘HER2_G’] kf = KFold(n_splits=5, shuffle=True, random_state=42) accuracy_scores = [] precision_scores = [] recall_scores = [] f1_scores = [] auc_scores = [] total_confusion_matrix = np.zeros((len(np.unique(y)), len(np.unique(y))), dtype=int) rf = RandomForestClassifier(random_state=42, n_estimators=49, max_depth=4, class_weight=‘balanced’) rfe = RFE(rf, n_features_to_select=10) pipeline = Pipeline([ (‘smote’, SMOTE(k_neighbors=1,sampling_strategy=0.8, random_state=42)), (‘tomek’, TomekLinks()), (‘scaler’, StandardScaler()), (‘rfe’, rfe), (‘gb’, GradientBoostingClassifier( loss=‘log_loss’, learning_rate=0.03, n_estimators=1300, subsample=0.9, criterion=‘friedman_mse’, min_samples_split=2, min_samples_leaf=2, min_weight_fraction_leaf=0.0, max_depth=4, min_impurity_decrease=0.0, init=None, random_state=42, max_features=None, verbose=0, max_leaf_nodes=None, warm_start=True, validation_fraction=0.1, n_iter_no_change=None, tol=0.0001, ccp_alpha=0.0 )) ]) for train_index, test_index in kf.split(X): X_train, X_test = X.iloc[train_index], X.iloc[test_index] y_train, y_test = y.iloc[train_index], y.iloc[test_index] pipeline.fit(X_train, y_train) y_pred = pipeline.predict(X_test) y_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_scores.append(accuracy_score(y_test, y_pred)) precision_scores.append(precision_score(y_test, y_pred)) recall_scores.append(recall_score(y_test, y_pred)) f1_scores.append(f1_score(y_test, y_pred)) auc_scores.append(roc_auc_score(y_test, y_proba)) cm = confusion_matrix(y_test, y_pred) total_confusion_matrix += cm accuracy = np.mean(accuracy_scores) precision = np.mean(precision_scores) recall = np.mean(recall_scores) f1 = np.mean(f1_scores) auc = np.mean(auc_scores) print(“Gradient Boosting 参数：”) print(pipeline.named_steps[‘gb’].get_params()) print(f"Gradient Boosting 平均 accuracy: {accuracy:.2f}“) print(f"Gradient Boosting 平均 precision: {precision:.2f}”) print(f"Gradient Boosting 平均 recall: {recall:.2f}“) print(f"Gradient Boosting 平均 F1 score: {f1:.2f}”) print(f"Gradient Boosting 平均 AUC score: {auc:.2f}“) print(“综合混淆矩阵：”) print(total_confusion_matrix) pipeline.fit(X, y) test_data = pd.read_excel(‘C:/lydata/Testtest1.xlsx’) X_test = test_data.drop(‘HER2_G’, axis=1) y_test = test_data[‘HER2_G’] y_test_pred = pipeline.predict(X_test) y_test_proba = pipeline.predict_proba(X_test)[:, 1] accuracy_test = accuracy_score(y_test, y_test_pred) precision_test = precision_score(y_test, y_test_pred) recall_test = recall_score(y_test, y_test_pred) f1_test = f1_score(y_test, y_test_pred) auc_test = roc_auc_score(y_test, y_test_proba) print(f"测试集 accuracy: {accuracy_test:.2f}”) print(f"测试集 precision: {precision_test:.2f}“) print(f"测试集 recall: {recall_test:.2f}”) print(f"测试集 F1 score: {f1_test:.2f}“) print(f"测试集 AUC score: {auc_test:.2f}”) cm_test = confusion_matrix(y_test, y_test_pred) print(“测试集混淆矩阵：”)。面对代码中这些参数，我应该先怎么调，先对模型外的参数进行调整还是模型内的，还是同时进行，如果要调参，我应该怎么遍历

rs = RandomizedSearchCV(pipeline, param_dist, n_iter=50, cv=kf) 建议先完成外部参数优化后，再集中调整模型内部参数。每次调整后应在独立测试集验证效果，注意最终测试集只能使用一次以避免过拟合。可...

def mill_heat_balance_iterative( bm, # 煤磨出力，单位：t/h q, # 磨煤机通风量，单位：kg/s mt, # 原煤水分，单位：% mad, # 空干基水分，单位：% vdaf, # 干燥无灰基挥发分，单位：% ad, # 干燥基灰分，单位：% t2, # 离开系统热风温度，单位：℃ mpc, # 煤粉水分，单位：% m, # 每公斤原煤被干燥所蒸发的水量 g1, # 干燥剂的量，单位：kg/kg t1, # 进口处热风温度，单位：℃ tc, # 原煤温度，单位：℃ t0, # 环境温度，单位：℃ c0, # 纯煤比热容，单位：kJ/(kg·℃) ca, # 灰比热容，单位：kJ/(kg·℃) cdc, # 干燥煤比热容，单位：kJ/(kg·℃) cpc, # 煤粉比热容，单位：kJ/(kg·℃) cag1, # 进入系统热风在t1下比热，单位：kJ/(kg·℃) km, # 粉磨中能量转换能，单位：kJ/kg e, # 煤磨单位电耗，单位：kWh/t tol=1e-5, # 误差限 max_iter=100 # 最大迭代次数 ): """ 磨煤机热平衡迭代算法 """ # 初始化变量 q_income = 0 # 热收入 q_outcome = 0 # 热支出 iteration = 0 # 迭代次数 error = 1 # 初始误差 bm = 108.26656, # 煤磨出力，单位：t/h q = 57.21, # 磨煤机通风量，单位：kg/s mt = 25, # 原煤水分，单位：% mad = 3.52, # 空干基水分，单位：% vdaf = 45.16, ad = 50.1, t2 = 70, # 离开系统热风温度，单位：℃ mpc = 66.66851 - 1.02075 * t2 + 0.00462 * t2 * t2, # 煤粉水分，单位：% m = (mt - mpc) / (100 - mpc), # 每公斤原煤被干燥所蒸发的水量 g1 = 3.6 * q / bm, # 干燥剂的量，单位：kg/kg t1 = 300, # 进口处热风温度，单位：℃ tc = 20, # 原煤温度，单位：℃ t0 = 20, # 环境温度，单位：℃ c0 = 0.74 + 2.05 * (20 + t2) / 1000 + (0.66 + (20 + t2) / 1000) * vdaf / 100, # 纯煤比热容，单位：kJ/(kg·℃) ca = 0.754 + 1.465 * (20 + t2) / 10000, # 灰比热容，单位：kJ/(kg·℃) cdc = 0.01 * (c0 * (100 - ad) + t2 * ad), # 干燥煤比热容，单位：kJ/(kg·℃) cpc = 0.01 * (cdc * (100 - mpc) + 4.187 * mpc), # 煤粉比热容，单位：kJ/(kg·℃) cag1, # 进入系统热风在t1下比热，单位：kJ/(kg·℃) km = 0.6, # 粉磨中能量转换能，单位：kJ/kg e = 30, # 煤磨单位电耗，单位：kWh/t while error > tol and iteration < max_iter: iteration += 1 # 计算热收入 # 热风显热 q_wind = 1.273 * t1 * g1 # 原煤带入热 q_coal = ((100 - mt) / 100 * cdc + mt / 100 * 4.187) * t0,# 粉磨产生热 q_grinding = km * e, # 密封风物理热 q_s = 3.6 * q * 0.02 * tc * 1.012 / bm, q_income = q_wind + q_coal + q_grinding + q_s, # 计算热支出 # 蒸发原煤水分耗热 q_evaporation = m * (2500 + 1.8671 * t2 + 4.18 * tc), # 废气带走热 q_heating = (g1 + 3.6 * q * 0.02 / bm) * 1.0142 * t2, # 加热原煤耗热 q_exhaust = ((100 - mt) / 100) * (cdc + 4.187 * mpc / (100 - mpc)) * (t2 - 20) + 0.01 * ( mt - mad * (100 - mt) / (100 - mad)) * (3.336 - 2.092 * (-10)), q_loss = 0.02 * (q_evaporation + q_heating + q_exhaust), # 热支出合计 q_outcome = q_evaporation + q_heating + q_exhaust + q_loss, # 计算误差 error = abs(q_income - q_outcome) / q_income, # 更新热风温度等参数（根据实际情况调整） # 假设热风温度根据热平衡调整 t2 = t2 - 5 # 假设出磨气体温度根据热平衡调整 return q_income, q_outcome, iteration, mpc, t2 # 粉磨产生热 q_grinding = km * e, # 密封风物理热 q_s = 3.6 * q * 0.02 * tc * 1.012 / bm, q_income = q_wind + q_coal + q_grinding + q_s, # 计算热支出 # 蒸发原煤水分耗热 q_evaporation = m * (2500 + 1.8671 * t2 + 4.18 * tc), # 废气带走热 q_heating = (g1 + 3.6 * q * 0.02 / bm) * 1.0142 * t2, # 加热原煤耗热 q_exhaust = ((100 - mt) / 100) * (cdc + 4.187 * mpc / (100 - mpc)) * (t2 - 20) + 0.01 * ( mt - mad * (100 - mt) / (100 - mad)) * (3.336 - 2.092 * (-10)), q_loss = 0.02 * (q_evaporation + q_heating + q_exhaust), # 热支出合计 q_outcome = q_evaporation + q_heating + q_exhaust + q_loss, # 计算误差 error = abs(q_income - q_outcome) / q_income, # 更新热风温度等参数（根据实际情况调整） # 假设热风温度根据热平衡调整 t2 = t2 - 5 # 假设出磨气体温度根据热平衡调整 return q_income, q_outcome, iteration, mpc, t2

tol=1e-5, # 收敛精度要求 max_iter=100 # 允许最大循环计次限制防止死循坏发生 ): if None in [bm,q,mt,mad,vdaf,ad]: raise ValueError("Missing required parameters!") def compute_cag(t): return 1.014...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score, mean_absolute_error from scipy.optimize import minimize import matplotlib.pyplot as plt from pathlib import Path # ------------------ 数据预处理 ------------------ # 设置文件路径 excel_path = Path("C:/Users/Administrator/Desktop/augmented_data3.xlsx") # 读取数据 data = pd.read_excel(excel_path, sheet_name='Sheet1') # 特征工程处理 # 检查并转换分类变量（仅对真正需要编码的列进行处理） cat_cols = [] le = LabelEncoder() # 假设'燃尽风位置'是分类变量，进行编码 if data['燃尽风位置'].dtype == 'object': data['燃尽风位置'] = le.fit_transform(data['燃尽风位置']) cat_cols.append('燃尽风位置') # 确保温度保持为连续数值（移除之前的字符串转换） X = data[['掺氨比', '过量空气系数', '燃尽风位置', '主燃区温度']] y = data['NO排放浓度']# 在现有数据预处理阶段后添加以下代码（划分训练测试集之前） # ------------------ 模型训练 ------------------ # 划分训练测试集 X_train_clean, X_test, y_train_clean, y_test = train_test_split( X, y, test_size=0.2, random_state=42 ) # 在模型训练阶段前添加（划分训练测试集之后） def zscore_filter(X_train, y_train, threshold=3): """基于Z-Score的离群值过滤""" train_data = pd.concat([X_train, y_train], axis=1) z_scores = np.abs((train_data - train_data.mean()) / train_data.std()) return train_data[(z_scores < threshold).all(axis=1)] # 执行过滤 train_clean = zscore_filter(X_train, y_train) X_train_clean, y_train_clean = train_clean.iloc[:, :-1], train_clean.iloc[:, -1] # 使用清洗后的数据训练 rf.fit(X_train_clean, y_train_clean) plt.figure(figsize=(10,6)) data[['NO排放浓度']].boxplot() plt.title('目标变量分布-清洗前') plt.show() train_clean[['NO排放浓度']].boxplot() plt.title('目标变量分布-清洗后') plt.show() print(f"原始训练样本数: {len(X_train)}") print(f"清洗后样本数: {len(X_train_clean)}") # 随机森林模型配置 rf = RandomForestRegressor( n_estimators=300, max_depth=10, min_samples_split=5, random_state=42 ) # 训练模型 rf.fit(X_train_clean, y_train_clean) y_pred = rf.predict(X_test) # 计算评估指标 mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) rmse = np.sqrt(mse) mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) r_squared = r2_score(y_test, y_pred) print(f'均方误差 (MSE): {mse:.2f}') print(f'均方根误差 (RMSE): {rmse:.2f}') print(f'平均绝对误差 (MAE): {mae:.2f}') print(f'决定系数 (R²): {r_squared:.2f}') # 可视化特征重要性（排序后） plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False importances = rf.feature_importances_ sorted_idx = importances.argsort() plt.figure(figsize=(10,6)) plt.barh(X.columns[sorted_idx], importances[sorted_idx]) plt.title("随机森林特征重要性排序") plt.show() param_bounds = { '掺氨比': (data['掺氨比'].min(), data['掺氨比'].max()), '过量空气系数': (data['过量空气系数'].min(), data['过量空气系数'].max()), '燃尽风位置': (data['燃尽风位置'].min(), data['燃尽风位置'].max()), '主燃区温度': (data['主燃区温度'].min(), data['主燃区温度'].max()) } def objective(x): # x为待优化参数：[掺氨比, 过量空气系数, 燃尽风位置, 主燃区温度] return rf.predict([x])[0] # 使用训练好的随机森林进行预测 initial_guess = [ data['掺氨比'].mean(), data['过量空气系数'].mean(), data['燃尽风位置'].mean(), data['主燃区温度'].mean() ] 改为使用梯度提升树框架

tol=1e-4 # 改进阈值 ) 3. 理论依据说明： - **梯度提升原理**：通过迭代地添加弱学习器（决策树），每个新树拟合当前模型的负梯度方向，逐步减少残差。其目标函数可表示为： $$F_m(x) = F_{m-1}(x) + \gamma_...
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--------------------------------------------------------------------------- NameError Traceback (most recent call last) Cell In[28], line 159 156 print(f"\n检测完成用时：{time.time()-start_time:.2f}秒") 158 if __name__ == "__main__": --> 159 main("D://SF//YBSJ//OTDR_data2.csv", "D://SF//SMBHS2//OTDR_results2.csv") Cell In[28], line 156, in main(input_file, output_file) 154 print("Top 50异常样本预览：") 155 print(anomalies.head(50).to_string()) --> 156 print(f"\n检测完成用时：{time.time()-start_time:.2f}秒") NameError: name 'start_time' is not defined

def __init__(self, alpha=0.6, beta=0.4, max_iter=100, tol=1e-6): self.alpha = alpha self.beta = beta self.max_iter = max_iter self.tol = tol self.feature_vectors = None self.cluster_centers_ = ...

空间后方交会import numpy as np from math import* print('请将数据命名为坐标数据并保存为CSV格式\n') original_data=np.loadtxt(open('坐标数据.csv'),delimiter=",",skiprows=0) #读取数据为矩阵形式 print('原始数据如下(x,y,X,Y,Z):\n',original_data) m=eval(input("请输入比例尺（m）：")) f=eval(input("请输入主距（m）：")) x0,y0=eval(input("请输入x0，y0（以逗号分隔）：")) num=eval(input('请输入迭代次数：')) xy=[] XYZ=[] fi,w,k=0,0,0 #一般相片倾角小于3°所以外方位元素近似取φ，ω，κ=0 #读取影像坐标，存到xy列表，相应地面点坐标存到XYZ列表 for i in range(len(original_data)): xy.append([original_data[i][0]/1000,original_data[i][1]/1000]) XYZ.append([original_data[i][2],original_data[i][3],original_data[i][4]]) #定义系数矩阵A，常数项矩阵L A = np.mat(np.zeros((len(xy*2),6))) L = np.mat(np.zeros((len(xy*2),1))) #将xy和XYZ列表转化为矩阵 xy=np.mat(xy) XYZ=np.mat(XYZ) XYZ_CHA=np.mat(np.zeros((len(xy),3))) #便于推到偏导数建立的矩阵 sum_X=0 sum_Y=0 #Xs0 Ys0 取四个角上控制点坐标的平均值 Zs0=H=mf for i in range(len(original_data)): sum_X=original_data[i][2]+sum_X sum_Y=original_data[i][3]+sum_Y Xs0=0.25*sum_X Ys0=0.25*sum_Y Zs0=m*f diedai=0 while(diedai<num): #旋转矩阵 a1=cos(fi)*cos(k)-sin(fi)*sin(w)*sin(k) a2=(-1.0) * cos(fi) * sin(k) - sin(fi) * sin(w) * cos(k) a3=(-1.0) * sin(fi) * cos(w) b1=cos(w) * sin(k) b2=cos(w) * cos(k) b3=(-1.0) * sin(w) c1=sin(fi) * cos(k) + cos(fi) * sin(w) * sin(k) c2=(-1.0) * sin(fi) * sin(k) + cos(fi) * sin(w) * cos(k) c3=cos(fi) * cos(w) xuanzhuan=np.mat([[a1,a2,a3],[b1,b2,b3],[c1,c2,c3]]) for i in range(len(XYZ)): XYZ_CHA[i,0]=XYZ[i,0]-Xs0 XYZ_CHA[i,1]=XYZ[i,1]-Ys0 XYZ_CHA[i,2]=XYZ[i,2]-Zs0 XYZ_=xuanzhuan.T*XYZ_CHA.T for i in range(len(XYZ)): #系数阵： A[i*2,0]=-f/(Zs0-XYZ[i,2]) A[i*2,1]=0 A[i*2,2]=-xy[i,0]/(Zs0-XYZ[i,2]) A[i*2,3]=-f*(1+pow(xy[i,0],2)/pow(f,2)) A[i*2,4]=-(xy[i,0]*xy[i,1])/f A[i*2,5]=xy[i,1] A[i*2+1,0]=0 A[i*2+1,1]=-f/(Zs0-XYZ[i,2]) A[i*2+1,2]=-xy[i,1]/(Zs0-XYZ[i,2]) A[i*2+1,3]=-(xy[i,0]*xy[i,1])/f A[i*2+1,4]=-f*(1+pow(xy[i,1],2)

def space_resection(image_points, ground_points, focal_length, max_iter=100, tol=1e-5): Xs, Ys, Zs = 0.0, 0.0, 0.0 # 初始线元素 phi, omega, kappa = 0.0, 0.0, 0.0 # 初始角元素 for _ in range(max_...

任务描述 本关任务：编写一个 KMAENS 类，在类中定义 K—Means 算法。 ####相关知识 为了完成本关任务，你需要掌握： 面向对象编程方法：类的定义、成员函数的定义； K-Means算法实现； SKLearn包的使用。 类及成员函数的定义 创建类对象就像创建普通变量那样的格式：**变量名 = 类名(参数)，调用成员函数需要用到.运算符：对象名.成员函数名(参数)**。 代码示例如下： km = KMEANS(4) km.fit(data) K-Means算法实现 通过第一个实训，我们已经熟悉了 K-Means 算法的实现过程，现在我们需要用到 sklearn.datasets 包，用 sklearn 里封装的方法和数据集来做算法输入。 KMEANS 类成员函数声明如下： def __init__(self, n_cluster, epsilon=1e-3, maxstep=2000): def init_param(self, data): def _cal_dist(self, center, p): def mark(self, p): def update_center(self, data): def divide(self, data): def cal_err(self, data): def fit(self, data): SKLearn 包的使用 本实训的实现需要在项目中导入 sklearn 相关组件 代码示例如下： from sklearn.datasets import make_blobs 我们需要用到 sklearn 中的数据集和处理方法 代码示例如下： data, label = make_blobs(centers=4, cluster_std=0.5) 编程要求 根据提示，在右侧编辑器补充代码，完成本关任务。 ####测试说明 1.了解 KMEANS 类的初始化构造函数，查看并记录类参数； 2.编写init_param函数。初始化聚类中心，实训代码将随机选择聚类中心，并将聚类中心点存储到list中，您需编写程序调用mark函数计算每个样本点到聚类中心的距离； 3.编写_ cal _dist函数。最基础的计算点之间的距离公式； 4.编写mark函数。通过计算点与点之间的距离选择最近的聚类中心； 5.编写update_center函数。不断更新每个聚类中心的坐标； 6.编写divide函数。分类，每轮迭代对样本重新聚类； 7.编写cal_err函数； 8.编写fit函数。 平台会对你编写的代码进行测试： 预期输出： 4""" K均值聚类算法 给定初始簇的个数，迭代更改样本与簇的隶属关系，更新簇的中心为样本的均值 """ import numpy as np import copy from collections import defaultdict from sklearn.datasets import make_blobs class KMEANS: def __init__(self, n_cluster, epsilon=1e-3, maxstep=2000): self.n_cluster = n_cluster self.epsilon = epsilon self.maxstep = maxstep self.N = None self.centers = None self.cluster = defaultdict(list) def init_param(self, data): # 初始化参数, 包括初始化簇中心 self.N = data.shape[0] random_ind = np.random.choice(self.N, size=self.n_cluster) self.centers = [data[i] for i in random_ind] # list存储中心点坐标数组 for ind, p in enumerate(data): # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # ********** End ***********# return def _cal_dist(self, center, p): # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # 计算点到簇中心的距离平方 # ********** End ***********# def mark(self, p): dists = [] for center in self.centers: # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # 计算样本点到每个簇中心的距离，选取最小的簇 # ********** End ***********# return dists.index(min(dists)) def update_center(self, data): for label, inds in self.cluster.items(): # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # 更新簇的中心坐标 # ********** End ***********# return def divide(self, data): tmp_cluster = copy.deepcopy(self.cluster) # 迭代过程中，字典长度不能发生改变，故deepcopy for label, inds in tmp_cluster.items(): # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # 重新对样本聚类 # 若类标记不变，跳过 # ********** End ***********# return def cal_err(self, data): # 计算MSE mse = 0 for label, inds in self.cluster.items(): # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # ********** End ***********# return mse / self.N def fit(self, data): self.init_param(data) step = 0 while step < self.maxstep: # 请在此添加实现代码 # # ********** Begin *********# # ********** End ***********# return

def __init__(self, n_clusters=3, max_iter=300, tol=1e-4, random_state=None): """ 初始化K-Means算法参数。 :param n_clusters: 簇的数量 :param max_iter: 最大迭代次数 :param tol: 收敛条件（中心点...

Traceback (most recent call last): File "e:\桌面\daima\test.py", line 78, in <module> snr_db, ber, bler = simulate_communication_system('QPSK') ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ File "e:\桌面\daima\test.py", line 57, in simulate_communication_system est_means, est_cov = em_parameter_estropy_estimation(rx_signal, len(constellation(mod_type))) ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^ NameError: name 'em_parameter_estropy_estimation' is not defined. Did you mean: 'em_parameter_estimation'? 根据提示修改代码，并提供修改后的完整代码

def em_parameter_estimation(data, n_components, max_iter=100, tol=1e-6): """ EM算法实现参数估计（修正函数名版本） 参数: data: 输入数据矩阵 (n_samples, n_features) n_components: 混合高斯模型的...

小组合作：数据处理 (90’) 2.1检验专家打分的一致性。 需要使用 NumPy 的 dot() 方法，用于进行矩阵的乘法运算，以及 max() 方法 2.1.1 准备列表 # 本程序需要使用到 矩阵 1 ~ 11 数据表的表名，赋值（保存）在列表型变量 sheet_names # 本程序需要使用到三个处理后的打分数据文件名，赋值（保存）在列表型变量 file_names # 本程序需要使用到三个处理结果要保存的数据索引，赋值（保存）在列表型变量 index_list 2.1.2 准备全局数据记录变量 # 本程序需要对三个专家的打分依次进行检验，部分数据记录需要在每位的检验过程中都可以使用，并且其中的数据要随着检验过程不断更新， # 所以需要在处理过程前，预先准备变量为后面程序使用 2.1.3 初始化一致性检验 RI 值 # # 依据龚木森、许树柏的 1 ~ 15 阶判断矩阵所提供的平均随机一致性指标 (RI)，通过变量列举此指标数据 eRI_list = [0, 0, 0.52, 0.89, 1.12, 1.26, 1.36, 1.41, 1.46, 1.49, 1.52, 1.54, 1.56, 1.58, 1.59] 2.1.4 依次获取专家打分文件 # # 利用 Python 的 for 逻辑循环依次获取评分数据文件 2.1.5 准备专家打分数据的记录变量 2.1.6 依次读取文件中每张数据表 2.1.7 整理数据表基本信息 2.1.8 进行一致性运算 2.1.9 进行一致性检验 2.1.10 保存一致性计算结果 2.1.11 依据检验结果保存数据至文件。 帮我编写一个代码 能完成以上操作和结果

def calculate_lambda_max(matrix, max_iter=100, tol=1e-6): n = matrix.shape[0] # 初始向量 v = np.ones(n) for _ in range(max_iter): v_new = np.dot(matrix, v) v_new_norm = np.linalg.norm(v_new) v ...

用拟Newton法，计算下列问题的近似最优解： f(x) = x^{3} - 3x^{2} + 3x + y^{2} - 4y，用python表示

def quasi_newton_method(f, grad_f, x0, max_iter=1000, tol=1e-6): x = x0 H = np.eye(len(x)) for i in range(max_iter): g = grad_f(x) if np.linalg.norm(g) < tol: break p = -np.dot(H, g) alpha = 1...

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