完善资料让更多小伙伴认识你,还能领取20积分哦, 立即完善>
|
|
相关推荐
1个回答
|
|
数据:现在有20W条有关功率和电流的数据,数据中包括:日期、时间、有功功率、无功功率、电压、电流、厨房用电功率、洗衣服用电功率、热水器用电功率。方法:最小二乘法模型:通过这些数据训练一个模型(目标函数也叫损失函数),通过模型来进行预测。最小二乘法的一般形式:目标函数=∑(观测值−理论值)*(观测值−理论值)通过数据来寻找一个最小的目标函数(损失函数) 实现
# -*- coding: utf-8 -*- # 引入所需要的全部包 from sklearn.model_selection import train_test_split # 数据划分的类 import numpy as np import matplotlib as mp |
|
|
|
只有小组成员才能发言,加入小组>>
小黑屋| 手机版| Archiver| 电子发烧友 ( 湘ICP备2023018690号 )
GMT+8, 2025-1-22 21:11 , Processed in 0.706578 second(s), Total 75, Slave 59 queries .
Powered by 电子发烧友网
© 2015 bbs.elecfans.com
关注我们的微信
下载发烧友APP
电子发烧友观察
版权所有 © 湖南华秋数字科技有限公司
电子发烧友 (电路图) 湘公网安备 43011202000918 号 电信与信息服务业务经营许可证:合字B2-20210191 工商网监 湘ICP备2023018690号