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“谁都了解生存往往比命运还残酷，只是没人愿意认输，我们都在不断赶路，忘记了出路。”
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很多数据科学家在做回归模型评估的时候，不仅会去计算模型拟合优度R2，平均绝对误差还会去看测试集的每个样本偏差的分布情况，这个时候就需要用到概率密度函数曲线的知识了，通过绘制概率密度函数曲线图或者直方图可以很直观的看到测试集的所有样本的偏差分布情
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在z变换中，对于系统响应函数H(z) 绘制频率响应曲线 注意点： 绘制零极点图的函数 zplane(B,A);%%B为分母的系数矩阵 A为分子的系数矩阵 第一个数为z^0 第二个数为z^-1的系数 以此类推 freqz(B,A) %%计算频率响应H(e^jw) angle(H) %% 绘制相频响应 实现代码如下： 绘制图像如下： 判断
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因为部分图形绘制函数共用了一套参数体系，在颜色、曲线形状等部分的使用方式也是一致的。所以，在讲解各类图形绘制之前，我们整体性地对各类通用参数进行一个整理，并在此基础上对于颜色（color）、数据点标记（marker）和曲线形式（linestyle）等几个通用参数进行相
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使用 python的plot 绘制网络训练过程中的的 loss 曲线以及准确率变化曲线，这里的主要思想就时先把想要的损失值以及准确率值保存下来，保存到 .txt 文件中，待网络训练结束，我们再拿这存储的数据绘制各种曲线。 我们首先要得到训练时的数据，以损失值为例，网络每迭代一
