Katta ma'lumotlar

82. Python dasturlash tilida NumPy kutubxonasi bilan ishlash
. NumPy .NumPy - bu katta massivlar va ko'p o'lchovli matritsalar shaklida bo'lishi mumkin bo'lgan ma'lumotlar bo'yicha raqamli hisoblash uchun bepul Python dasturiy ta'minot kutubxonasi. Ushbu ko'p o'lchovli matritsalar NumPy-ning asosiy ob'ektlari bo'lib, ularning o'lchamlari eksa deb ataladi va o'qlar soni daraja deb ataladi. NumPy shuningdek, ushbu massivlar bilan ishlash uchun turli vositalarni va ushbu ma'lumotlarni chiziqli algebra, Furye o'zgartirishlari, tasodifiy sonlarni kesish va hokazolar yordamida boshqarish uchun yuqori darajadagi matematik funktsiyalarni taqdim etadi. NumPy yordamida bajarilishi mumkin bo'lgan ba'zi asosiy massiv operatsiyalariga qo'shish, kesish, massivlarni ko'paytirish, tekislash, shaklini o'zgartirish va indekslash. Boshqa ilg'or funktsiyalar qatorlarni stacking, ularni bo'limlarga bo'lish, translyatsiya massivlari va boshqalarni o'z ichiga oladi.
83. Chiziqli regressiyasiga keltiriladigan masalalar.


84. Chiziqlimas regressiyaga keltiriladigan masalalar
Nochiziqli regressiya - hosil qilingan chiziq yordamida ma'lum ma'lumotlarga tenglama mos keladigan matematik model. To'g'ri chiziqli tenglamadan foydalanadigan chiziqli regressiyada bo'lgani kabi (masalan, Ỵ= c + mx), chiziqli bo'lmagan regressiya egri chiziq yordamida bog'lanishni ko'rsatadi va uni parametrda chiziqli bo'lmagan qiladi .
Oddiy chiziqli bo'lmagan regressiya modeli quyidagicha ifodalanadi:
Y = f(X,b) + s
Qayerda:

• 
  X - P bashorat qiluvchilarning vektori
  
• 
  b - k parametrli vektor
  
• 
  F (-) - ma'lum regressiya funktsiyasi
  
• 
  s - xato atamasi
  

Shu bilan bir qatorda, model quyidagi tarzda ham yozilishi mumkin:
Y _i = h [x _i ⁽¹⁾ , x _i ⁽²⁾ , … , x _i ^(m) ; Ѳ ₁ , Ѳ ₂ , …, Ѳ _p ] + E _i
Qayerda:

•