GH_J5

Форк
0
/
ADA1 
27 строк · 821.0 Байт
1
import mat4py
2
import numpy as np
3
from matplotlib import pyplot as plt
4
from scipy import stats
5
 
6
input = mat4py.loadmat('Data.mat')
7
data = np.array(input['X'])
8
validation_set_x = np.array(input['Xval'])
9
validation_set_y = np.array(input['yval'])
10
 
11
 
12
'' 'Подберите данные с положительным распределением' ''
13
mu = sum(data)/len(data[:,0])
14
sigma2 = []
15
for i in range(len(data[0,:])):
16
    Sum = 0
17
    for j in range(len(data[:,0])):
18
        Sum += (data[j,i]-mu[i])**2
19
    sigma2.append(Sum/len(data[:,0]))
20
 
21
v_mu = sum(validation_set_x)/len(validation_set_x[:,0])
22
v_sigma2 = []
23
for i in range(len(validation_set_x[0,:])):
24
    Sum = 0
25
    for j in range(len(validation_set_x[:,0])):
26
        Sum += (validation_set_x[j,i]-v_mu[i])**2
27
    v_sigma2.append(Sum/len(validation_set_x[:,0]))

Использование cookies

Мы используем файлы cookie в соответствии с Политикой конфиденциальности и Политикой использования cookies.

Нажимая кнопку «Принимаю», Вы даете АО «СберТех» согласие на обработку Ваших персональных данных в целях совершенствования нашего веб-сайта и Сервиса GitVerse, а также повышения удобства их использования.

Запретить использование cookies Вы можете самостоятельно в настройках Вашего браузера.