原文:Python機器學習(五十八)SciPy 插值

插值,是依據一系列的點 xi,yi 通過一定的算法找到一個合適的函數來包含 逼近 這些點,反應出這些點的走勢規律,然后根據走勢規律求其他點值的過程。 scipy.interpolate包里有很多類可以實現對一些已知的點進行插值,即找到一個合適的函數,例如,interp d類,當得到插值函數后便可用這個插值函數計算其他xj對應的的yj值了,這也就是插值的意義所在。 一維插值interp d inte ...

2020-06-20 21:56 0 626 推薦指數:

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Python機器學習(五十七)SciPy 積分

Scipy中的integrate模塊提供了很多數值積分方法,例如,一重積分、二重積分、三重積分、多重積分、高斯積分等等。 下面介紹幾種常用的積分函數。 一重積分 SciPy積分模塊中,quad函數是一個重要函數,用於求一重積分。例如,在給定的a到b范圍內,對函數f(x)求一重積分 ...

Sun Jun 21 05:53:00 CST 2020 0 555
Python機器學習(五十六)SciPy fftpack(傅里葉變換)

SciPy提供了fftpack模塊,包含了傅里葉變換的算法實現。 傅里葉變換把信號從時域變換到頻域,以便對信號進行處理。傅里葉變換在信號與噪聲處理、圖像處理、音頻信號處理等領域得到了廣泛應用。 如需進一步了解傅里葉變換原理,可以參考相關資料。 快速傅里葉變換 計算機只能處理離散 ...

Sun Jun 21 05:47:00 CST 2020 1 2883
Python機器學習(六十二)SciPy 優化

優化是指在某些約束條件下,求解目標函數最優解的過程。機器學習、人工智能中的絕大部分問題都會涉及到求解優化問題。 SciPy的optimize模塊提供了許多常用的數值優化算法,一些經典的優化算法包括線性回歸、函數極值和根的求解以及確定兩函數交點的坐標等。 導入scipy.optimize模塊 ...

Sun Jun 21 06:17:00 CST 2020 0 1454
Python機器學習(六十一)SciPy 圖像處理

圖像處理和分析通常被看作是對二維值數組的操作。然而,在一些領域中,必須對高維數的圖像進行處理分析,例如,醫學成像和生物成像。由於對多維特性的良好支持,numpy非常適合這種類型的應用程序。scipy.ndimage包提供了許多通用的圖像處理和分析功能,這些功能支持操作任意維度的數組 ...

Sun Jun 21 06:06:00 CST 2020 0 579
Python機器學習(六十三)SciPy 信號處理

scipy.signal模塊專門用於信號處理。 重新采樣 scipy.signal.resample()函數使用FFT將信號重采樣成n個點。 示例 輸出 去除趨勢 scipy.signal.detrend()函數從信號中去除線性趨勢。 示例 輸出 ...

Sun Jun 21 06:24:00 CST 2020 0 748
spark機器學習從0到1之spark機器算法從入門到實戰(十八

第1章 機器學習概述 1.1 機器學習是啥?   機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使 ...

Thu May 28 18:09:00 CST 2020 1 884
 
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