Advertisement

Python PLSR代码及示例数据集

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本资源提供了一套用于执行偏最小二乘回归（PLSR）的Python代码以及相关的示例数据集。适合数据分析和机器学习初学者使用，帮助理解和应用PLSR技术解决多变量预测问题。 1. 详细添加注释。 2. 包含多个评价指标的计算方法。 3. 解决截距不能正确输出的问题。 4. 提供示例数据集。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python PLSR代码及示例数据集
    优质
    本资源提供了一套用于执行偏最小二乘回归（PLSR）的Python代码以及相关的示例数据集。适合数据分析和机器学习初学者使用，帮助理解和应用PLSR技术解决多变量预测问题。 1. 详细添加注释。 2. 包含多个评价指标的计算方法。 3. 解决截距不能正确输出的问题。 4. 提供示例数据集。
     
  • Python数据分析示例代码（附带数据集）.zip
    优质
    本资源包含一系列使用Python进行数据分析的实例代码及配套数据集，旨在帮助学习者掌握pandas、numpy等库的实际应用技巧。 Python数据分析演示代码包含在压缩包内，其中包含了数据集和源码。代码文件格式为.ipynb，并使用Jupyter编辑器编写。如遇侵权请联系删除！
     
  • 中国DEM数据集（HGT格式）及Python处理代码示例
    优质
    本资源提供中国区域高精度数字地形模型(DEM)数据集，采用HGT标准格式存储，并附带详细的Python编程实例用于读取和分析DEM数据。 中国DEM数据集包括了覆盖整个中国的高程图，以hgt格式存储。每个文件代表1纬度x1经度的区域，并且所有这些文件被压缩成一个总大小为18GB的包。此外，还附带了一些使用Python和numpy库处理hgt文件代码示例。
     
  • FER2013数据集及其中的图片示例与Python提取代码
    优质
    本资源介绍FER2013数据集，并提供包含表情样本的图片展示和用于从CSV文件中提取图像的Python代码。 fer2013数据集包含提取出的图片以及用于提取这些图片的Python代码。
     
  • Python读取.mat文件数据及示例代码
    优质
    本文章详细介绍了如何使用Python读取.mat格式的数据文件，并提供了具体的示例代码供读者参考和实践。 本段落详细介绍了如何使用Python读取.mat文件的数据，并提供了具有参考价值的指导内容。希望对需要这方面知识的朋友有所帮助。
     
  • Python数据集分割示例
    优质
    本示例介绍如何使用Python对数据集进行有效分割，包括训练集与测试集的划分方法及代码实现。 今天给大家分享一个关于Python数据集切分的实例，具有一定的参考价值，希望能对大家有所帮助。让我们一起来看看吧。
     
  • Logistic回归实例（含数据集及Python代码）.zip
    优质
    本资源提供了一个详细的Logistic回归模型应用案例，包括完整数据集和Python实现代码，适合初学者学习与实践。 Logistic回归案例包括数据集和Python代码。提供了完整的数据集和操作步骤的代码示例。详情可以参阅我的博客文章。
     
  • Python——数据预处理代码示例
    优质
    本教程提供一系列使用Python进行数据预处理的代码示例，帮助读者掌握数据清洗、转换和特征工程等技巧。适合数据分析初学者参考学习。 本段落实例展示了如何使用Python进行数据预处理，并提供了相关代码供参考。 1. 导入所需的库： ```python import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd ``` 2. 读取数据集： ```python dataset = pd.read_csv(data (1).csv) # read_csv：用于从CSV文件中加载数据。 # 创建一个包含所有自变量的矩阵和因变量向量： X = dataset.iloc[:, :-1].values ``` `iloc`函数用来选取DataFrame中的行或列，其中逗号前的部分表示选择行索引，而逗号后的部分则指定需要提取的数据列。使用冒号可以选中整个范围内的数据；未用冒号时，则代表单个元素的索引值。“values”属性用于获取pandas DataFrame对象中的纯数值数组形式的数据。
     
  • 音频数据采集代码示例
    优质
    本项目提供一系列用于音频数据采集的Python代码示例，涵盖从基础录音到复杂信号处理的各项功能。适合开发者学习与应用。 音频数据采集是一项重要的工作，涉及收集各种声音信息以便进一步分析或使用。为了确保音频的质量与准确性，在进行音频数据采集时需要选择合适的设备和技术，并遵循正确的操作流程。这有助于保证后续研究或者应用的有效性。 重写后的句子简化为： 音频数据采集是指收集声音资料的过程，对于之后的分析和利用至关重要。在执行这一任务时，应选用适当的工具并遵守规范的操作方法以确保所获取的声音信息的质量与准确性。
     
  • Python中Logistic回归算法的代码及数据示例
    优质
    本文章详细介绍了在Python环境下使用Logistic回归算法进行数据分析和预测的具体步骤，并提供了相应的代码实例与数据样本，帮助读者快速掌握其应用技巧。 资源包含逻辑回归算法的Python代码及测试数据。请确保使用Python 3.6版本，并将测试文件路径更改为本地存储路径后，在PyCharm平台上运行代码。