Teknoloji Haberleri
Aşağı Git
Tüm Forumlar
Web Tasarım - Programlama
Yazılım Geliştirme
Delphi / C++ /Vb
python istatistik uygulaması
Bu konudaki kullanıcılar: 1 misafir
0
Cevap 170
Tıklama 0
Öne Çıkarma
Cevap 170
Tıklama 0
Öne Çıkarma
1. sayfa
-
python istatistik uygulaması
1. sayfa
DH Mobil uygulaması ile devam edin.
Mobil tarayıcınız ile mümkün olanların yanı sıra, birçok yeni ve faydalı özelliğe erişin.
Gizle ve güncelleme çıkana kadar tekrar gösterme.
teşekkürler
Aşağıda verilen python kodlarını jupyter arayüzünde çalıştırın. Yorum yapmak için araya hücre ekleyip yorumlarınızı buraya yapınız.
%matplotlib inline import matplotlib.pyplot as plt import numpy import pandas import seaborn import sklearn.datasets import sklearn.model_selection import sklearn.neighbors seaborn.set() rand = numpy.random.RandomState(100) vals = rand.randn(1000) # standard normal vals[375:] += 3.5 fig, ax = plt.subplots(figsize=(14, 10)) ax.hist(vals, bins=50, density=True, label='Sampled Values') ax.plot(vals, -0.005 - 0.01 * numpy.random.random(len(vals)), '+k', label='Individual Points') ax.legend(loc='upper right') bandwidths = 10 ** numpy.linspace(-1, 1, 100) grid = sklearn.model_selection.GridSearchCV( estimator=sklearn.neighbors.KernelDensity(kernel="gaussian"), param_grid={"bandwidth": bandwidths}, cv=10 ) grid.fit(vals[:, None]) best_bandwidth = grid.best_params_["bandwidth"] print( "Best Bandwidth Value: {}" .format(best_bandwidth) )
DH forumlarında vakit geçirmekten keyif alıyor gibisin ancak giriş yapmadığını görüyoruz.
Üye Ol Şimdi DeğilÜye olduğunda özel mesaj gönderebilir, beğendiğin konuları favorilerine ekleyip takibe alabilir ve daha önce gezdiğin konulara hızlıca erişebilirsin.