python均方误差函数,python求均值方差标准差

如何用python作空间自回归模型

基本形式

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线性模型(linear model)就是试图通过属性的线性组合来进行预测的函数，基本形式如下：

f(x)=wTx+b

许多非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层结构或者高维映射（比如核方法）来解决。线性模型有很好的解释性。

线性回归

线性回归要求均方误差最小:

(w∗,b∗)=argmin∑i=1m(f(xi)−yi)2

均方误差有很好的几何意义，它对应了常用的欧式距离(Euclidean distance)。基于均方误差最小化来进行模型求解称为最小二乘法(least square method)，线性回归中，最小二乘发就是试图找到一条直线，使得所有样本到直线的欧式距离之和最小。

我们把上式写成矩阵的形式：

w∗=argmin(y−Xw)T(y−Xw)

这里我们把b融合到w中，X中最后再加一列1。为了求最小值，我们对w求导并令其为0：

2XT(Xw−y)=0

当XTX为满秩矩阵(full-rank matrix)时是可逆的。此时：

w=(XTX)−1XTy

令xi=(xi,1)，可以得到线性回归模型：

f(xi)=xTi(XTX)−1XTy

round函数python

round函数python：

这个函数相当于调去里面的一个函数，有一个数组，从中里面调取一个数据。简单的说，round是使用四舍五入对小数进行位数控制的函数，round（a，b），a参数是小数，b是小数点后保留的位数。实际使用需要考虑的python2和python3版本的差异与小数精度的问题。

ound函数的使用用法

根据Excel的帮助得知，round函数就是返回一个数值，该数值是按照指定的小数位数进行四舍五入运算的结果。

round函数的语法是：ROUND(number,num_digits)，即：Round（数值，保留的小数位数)

Number：需要进行四舍五入的数字。

Num_digits：指定的位数，按此位数进行四舍五入。

其中，如果num_digits大于0，则四舍五入到指定的小数位。

如果num_digits等于0，则四舍五入到最接近的整数。

如果num_digits小于0，则在小数点左侧进行四舍五入。

python函数有哪些

1、print()函数：打印字符串;

2、raw_input()函数：从用户键盘捕获字符;

3、len()函数：计算字符长度;

4、format()函数：实现格式化输出;

5、type()函数：查询对象的类型;

6、int()函数、float()函数、str()函数等：类型的转化函数;

7、id()函数：获取对象的内存地址;

8、help()函数：Python的帮助函数;

9、s.islower()函数：判断字符小写;

10、s.sppace()函数：判断是否为空格;

11、str.replace()函数：替换字符;

12、import()函数：引进库;

13、math.sin()函数：sin()函数;

14、math.pow()函数：计算次方函数;

15、os.getcwd()函数：获取当前工作目录;

16、listdir()函数：显示当前目录下的文件;

17、time.sleep()函数：停止一段时间;

18、random.randint()函数：产生随机数;

19、range()函数：返回一个列表，打印从1到100;

20、file.read()函数：读取文件返回字符串;

21、file.readlines()函数：读取文件返回列表;

22、file.readline()函数：读取一行文件并返回字符串;

23、split()函数：用什么来间隔字符串;

24、isalnum()函数：判断是否为有效数字或字符;

25、isalpha()函数：判断是否全为字符;

26、isdigit()函数：判断是否全为数字;

27、 lower()函数：将数据改成小写;

28、upper()函数：将数据改成大写;

29、startswith(s)函数：判断字符串是否以s开始的;

30、endwith(s)函数：判断字符串是否以s结尾的;

31、file.write()函数：写入函数;

32、file.writeline()函数：写入文件;

33、abs()函数：得到某数的绝对值;

34、file.sort()函数：对书数据排序;

35、tuple()函数：创建一个元组;

36、find()函数：查找 返回的是索引;

37、dict()函数：创建字典;

38、clear()函数：清楚字典中的所有项;

39、copy()函数：复制一个字典，会修改所有的字典;

40、 get()函数：查询字典中的元素。

…………

python常用函数

1、complex()

返回一个形如 a+bj 的复数，传入参数分为三种情况：

参数为空时，返回0j；参数为字符串时，将字符串表达式解释为复数形式并返回；参数为两个整数(a,b)时，返回 a+bj；参数只有一个整数 a 时，虚部 b 默认为0，函数返回 a+0j。

2、dir()

不提供参数时，返回当前本地范围内的名称列表；提供一个参数时，返回该对象包含的全部属性。

3、divmod(a,b)

a -- 代表被除数，整数或浮点数；b -- 代表除数，整数或浮点数；根据 除法运算 计算 a,b 之间的商和余数，函数返回一个元组(p,q) ，p 代表商 a//b ，q 代表余数 a%b。

4、enumerate(iterable,start=0)

iterable -- 一个可迭代对象，列表、元组序列等；start -- 计数索引值，默认初始为0‘该函数返回枚举对象是个迭代器，利用 next() 方法依次返回元素值，每个元素以元组形式存在，包含一个计数元素(起始为 start )和 iterable 中对应的元素值。

Python科学计算——任意波形拟合

任意波形的生成 (geneartion of arbitrary waveform) 在商业，军事等领域都有着重要的应用，诸如空间光通信 (free-space optics communication)， 高速信号处理 (high-speed signal processing)，雷达 (radar) 等。在任意波形生成后， 如何评估生成的任意波形 成为另外一个重要的话题。

假设有一组实验数据，已知他们之间的函数关系：y=f(x)，通过这些信息，需要确定函数中的一些参数项。例如，f 是一个线型函数 f(x)=k*x+b，那么参数 k 和 b 就是需要确定的值。如果这些参数用 p 表示的话，那么就需要找到一组 p 值使得如下公式中的 S 函数最小：

这种算法被称之为 最小二乘拟合 (least-square fitting)。scipy 中的子函数库 optimize 已经提供实现最小二乘拟合算法的函数 leastsq 。下面是 leastsq 函数导入的方式：

scipy.optimize.leastsq 使用方法

在 Python科学计算——Numpy.genfromtxt 一文中，使用 numpy.genfromtxt 对数字示波器采集的三角波数据导入进行了介绍，今天，就以 4GHz三角波 波形的拟合为案例介绍任意波形的拟合方法。

在 Python科学计算——如何构建模型？ 一文中，讨论了如何构建三角波模型。在标准三角波波形的基础上添加了 横向，纵向的平移和伸缩特征参数 ，最后添加了 噪声参数 模拟了三角波幅度参差不齐的随机性特征。但在波形拟合时，并不是所有的特征参数都要纳入考量，例如，噪声参数应是 波形生成系统 的固有特征，正因为它的存在使得产生的波形存在瑕疵，因此，在进行波形拟合并评估时，不应将噪声参数纳入考量，最终模型如下：

在调用 scipy.optimize.leastsq 函数时，需要构建误差函数：

有时候，为了使图片有更好的效果，需要对数据进行一些处理：

leastsq 调用方式如下：

合理的设置 p0 可以减少程序运行时间，因此，可以在运行一次程序后，用拟合后的相应数据对 p0 进行修正。

在对波形进行拟合后，调用 pylab 对拟合前后的数据进行可视化：

均方根误差 (root mean square error) 是一个很好的评判标准，它是观测值与真值偏差的平方和观测次数n比值的平方根，在实际测量中，观测次数n总是有限的，真值只能用最可信赖（最佳）值来代替.方根误差对一组测量中的特大或特小误差反映非常敏感，所以，均方根误差能够很好地反映出测量的精密度。

RMSE 用程序实现如下：

拟合效果，模型参数输出：

leastsq 函数适用于任何波形的拟合，下面就来介绍一些常用的其他波形：

python 时间序列模型中forecast和predict的区别

举一个例子吧，比如月度的数据，就是周期为12，它有季节影响。 先对其1阶12步差分，通过看acf pac f看是简单加法模型，还是乘法季节模型 如果是乘法模型那就要对季节部分模拟arima模型 季节部分的arima是以周期位置的acf pacf