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Originale et riche en signification, découvrez ce joli pendentif cadenas et clef! Chaque bijou possède une signification particulière qui caractérise la personne qui le porte.. Le Pendentif cadenas et clef pourra être porté pour scellé une union à jamais. Il peut être offert par une personne proche pour symbolise un amour éternel. Caractéristiques:
-Dimension:
32 x 31 x 3 mm - Trou:
4 x 8 mm - Métal: Acier inoxydable - Vendu à l'unité
Pendentif Cadenas Et Clef Du
140, 00 €
50, 00 €
35, 00 €
49, 17 €
10A/BO6013G
Créoles Savoyardes hérisson argent
Magnifiques créoles Savoyardes ouvragées avec un hérisson, coeur et pampilles en argent massif 925 millièmes. Fabrication sur commande, par l'atelier d'un bijoutier Français créé depuis 1924, labellisé patrimoine vivant Français. Délais de fabrication de 3 à 5 semaines. 860, 00 €
46, 00 €
10A/PE4924G
Pendentif filigrane coeur argent
Pendentif filigrane coeur en argent massif 925 millièmes
104, 17 €
42, 50 €
Pendentif cadenas en forme de coeur et 1 clef en argent massif 925 millièmes. Délais du fournisseur entre 8 à 10 jours.
Pendentif Cadenas Et Clef Des Champs
pendentif en forme de cadenas avec clés, sertis d'oxyde de zirconium, largeur 9mm sur 1. 3cm, bélière pour chaine max 4mm
Informations complémentaires
Poids
2. 22 g
Dimensions
913 mm
Livraison gratuite* dès 70€ d'achat
* France métropolitaine
Règlement 3x ou 4x sans frais
* A partir de 150€ d'achat
Paiement sécurisé 3D Secure™
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Bijoux fantaisie DIY avec ce pendentif en forme de rond recouvert d'une finition rhodié! Comment fabriquer des bijoux avec ce pendentif fleur? Fabriquez un collier élastique avec des perles Heishi en céramique. Changez la couleur de vos rondelles Heishi pour les harmoniser avec votre look. Confectionnez un collier facile avec des perles Miyuki Delicas. Ultra simple à réaliser même pour les débutantes, vous pouvez varier les couleurs de vos perles de rocailles pour obtenir le collier qui vous ressemble. Son anneau est assez large pour y passer une chaîne. Vous voilà en possession d'un nouveau collier en un clin d'oeil. En sautoir ou en ras de cou, à vous d'adapter la longueur de votre chaîne comme vous l'aimez! À porter à tout moment: seul en journée ou en soirée en stacking avec d'autres éléments. Envie de découvrir d'autres idées? Jetez un coup d'oeil à nos modèles de bijoux à faire soi-même. Ils sont source d'inspiration. Si vous êtes novice, pas de panique! Nous vous donnons des astuces et des conseils pour apprendre les bases de la création de bijoux fantaisie DIY.
La qualité de prédiction est généralement mesurée avec le RMSE (racine de la somme des carrés des erreurs). Les données et le modèle Dans le cadre de cet exemple, on va utiliser des données simples reliant un nombre de ventes et l'investissement dans différents médias. Le modèle de régression multiple a une variable dépendante y mesurant le nombre de ventes et 3 variables indépendantes mesurant les investissements en terme de publicité par média. Téléchargez les données: Le chargement des données et des bibliothèques S'agissant de données au format csv, il est simple de les importer dans R.
Nous utilisont la fonction read_csv2 de R.
Voici le code pour importer les données:
ventes = ("")
summary(ventes) Python n'a pas nativement de fonction pour importer des données au format csv. Nous allons donc utiliser la bibliothèque pandas afin d'importer les données. Cette bibliothèque est comprise dans Anaconda. Nous utiliserons aussi numpy et matplotlib pour les visualisations. Voici donc le code pour importer les données:
import numpy as np
import pandas as pd
import as plt
#importer les données
donnees = ad_csv('', index_col=0)
() L'application du modèle de régression linéaire Nous créons un objet reg_ventes issu du modèle linéaire lm() (la régression linéaire est un cas particulier du modèle linéaire général).
Régression Linéaire Python Sklearn
5401)*(2. 75) + (-250. 1466)*(5. 3) = 1422. 86
(3) La troisième partie affiche un tableau complet avec des informations statistiques générées par statsmodels.,
Ces informations peuvent vous fournir des informations supplémentaires sur le modèle utilisé (telles que l'ajustement du modèle, les erreurs types, etc. ):
Notez que les coefficients capturés dans ce tableau (surlignés en rouge) correspondent aux coefficients générés par sklearn. C'est bon signe! nous avons obtenu des résultats cohérents en appliquant à la fois sklearn et statsmodels. Ensuite, vous verrez comment créer une interface graphique en Python pour recueillir les entrées des utilisateurs, puis afficher les résultats de prédiction.,
interface graphique utilisée pour la Régression Linéaire Multiple en Python
C'est là que le fun commence! Pourquoi ne pas créer une Interface Utilisateur Graphique (GUI) qui permet aux utilisateurs d'entrer les variables indépendantes afin d'obtenir le résultat prévu? Il se peut que certains utilisateurs ne sachent pas grand-chose sur la saisie des données dans le code Python lui-même, il est donc logique de leur créer une interface simple où ils peuvent gérer les données de manière simplifiée.,
Vous pouvez même créer un fichier batch pour lancer le programme en Python, et donc, les utilisateurs doivent simplement double-cliquez sur le fichier batch pour lancer l'interface graphique.
Régression Linéaire Python.Org
Et une fois que nous avons estimé ces coefficients, nous pouvons utiliser le modèle pour prédire les réponses! Dans cet article, nous allons utiliser la technique des moindres carrés. Considérez maintenant:
Ici, e_i est l' erreur résiduelle dans la ième observation. Notre objectif est donc de minimiser l'erreur résiduelle totale. Nous définissons l'erreur au carré ou la fonction de coût, J comme:
et notre tâche est de trouver la valeur de b_0 et b_1 pour laquelle J (b_0, b_1) est minimum! Sans entrer dans les détails mathématiques, nous présentons le résultat ici:
où SS_xy est la somme des écarts croisés de y et x:
et SS_xx est la somme des carrés des écarts de x:
Remarque: La dérivation complète pour trouver les estimations des moindres carrés dans une régression linéaire simple peut être trouvée ici. Vous trouverez ci-dessous l'implémentation python de la technique ci-dessus sur notre petit ensemble de données:
import numpy as np
import as plt
def estimate_coef(x, y):
n = (x)
m_x, m_y = (x), (y)
SS_xy = np.
Régression Linéaire Python Web
Voici le code Python complet pour votre GUI de régression ultime:
Une fois que vous exécutez le code, vous verrez cette GUI, qui comprend la sortie générée par sklearn et les diagrammes de dispersion:
Rappelez-vous que nous avons précédemment fait une prédiction en utilisant les valeurs suivantes:
aux de chômage = 5., 3
Tapez ces valeurs dans les zones de saisie, puis cliquez sur le bouton 'Prédire le cours de l'indice boursier':
Vous verrez maintenant le résultat prédit de 1422. 86, qui correspond à la valeur que vous avez vue auparavant. Vous pouvez également consulter le tutoriel suivant pour en savoir plus sur l'incorporation de graphiques sur une interface graphique tkinter. Conclusion
La régression linéaire est souvent utilisée dans l'apprentissage automatique. Vous avez vu quelques exemples de la façon d'effectuer une régression linéaire multiple en Python en utilisant à la fois sklearn et statsmodels.,
Avant d'appliquer des modèles de régression linéaire, assurez-vous de vérifier qu'il existe une relation linéaire entre la variable dépendante (c'est-à-dire ce que vous essayez de prédire) et la ou les variables indépendantes (c'est-à-dire la ou les variables d'entrée).
Régression Linéaire Python Pandas
En outre, l'ensemble de données contient n lignes / observations. Nous définissons:
X ( matrice de caractéristiques) = une matrice de taille n X p où x_ {ij} désigne les valeurs de la jième caractéristique pour la ième observation. Alors,
et
y ( vecteur de réponse) = un vecteur de taille n où y_ {i} désigne la valeur de la réponse pour la ième observation. La droite de régression pour les entités p est représentée par:
où h (x_i) est la valeur de réponse prédite pour la ième observation et b_0, b_1, …, b_p sont les coefficients de régression. Aussi, nous pouvons écrire:
où e_i représente erreur résiduelle dans la ième observation. Nous pouvons généraliser un peu plus notre modèle linéaire en représentant la matrice de caractéristiques X comme
suit: Donc maintenant, le modèle linéaire peut être exprimé en termes de matrices comme:
où,
Maintenant, nous déterminons l' estimation de b, c'est-à-dire b 'en utilisant la méthode des moindres carrés. Comme déjà expliqué, la méthode des moindres carrés tend à déterminer b 'pour lequel l'erreur résiduelle totale est minimisée.
Vous ne pouvez pas supposer que les variables sont indépendantes si. En fait, si vous êtes en supposant que les variables sont indépendantes, vous pouvez éventuellement être modélisation de vos données de manière incorrecte. En d'autres termes, les réponses Y peut être en corrélation les uns avec les autres, mais en supposant l'indépendance n'est pas exactement le modèle de l'ensemble de données. désolé si cela a un dum question, mais pourquoi importe-t-il si le raw en fonction des variables x_i sont indépendants ou non? Comment cela affecte le prédicteur (=modèle)?