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钻石无处不在 介绍 在世界上，钻石因其美观和特性而成为人们最垂涎的对象。 他们昂贵的采购和稀缺性使钻石产品在市场上具有很高的价值。 但是，可以根据钻石的特性计算出该值吗？ 在这个项目中，我们打算使用监督学习来创建预测模型，该模型使用一系列钻石变量来预测其他钻石的市场价值。 过程 打扫 清理过程首先检查数据集。 发现存在分类变量和数字变量的地方。 还观察到没有空值。 消除了无用的列，并对分类变量进行了编码，我们选择按序数形式对它们进行分类，因为存在分类顺序，因此考虑到顺序，将分类值替换为数值。 造型 使用的模型是线性回归，使用HyperOpt选择超参数的随机森林Reggresor，以及由Pycaret选择的第三个模型，最终将成为LightGradientBoostingMachine。 使用的度量是“ mean_square_error”。 数据 该项目使用的数据数据是从以下获得的

贝塞尔玩具 BezierToy 是一种可视化工具，展示了减少贝塞尔曲线度数的不同方法。 它是在 2012/13 年弗罗茨瓦夫大学举办的数值分析 2 课程期间作为家庭作业创建的。 该存储库包含使用 2012 版 VS 创建的 Visual Studio 解决方案。 在下还有一个Windows 可执行文件。 支持将曲线导出到 XML 文件以及导出到 JPEG、PNG 和 BMP 图像文件。 问题 令 n 和 m 是整数，使得 m < n。 我们还有 n + 1 个控制点，在 n 次的 Berstein 基中定义了一条贝塞尔曲线。 任务是生成 m + 1 个控制点，使得生成的 m 度曲线尽可能接近原始曲线。 可以添加一个额外的约束，在曲线的端点处强制执行特定类别的连续性，即连续性类别 0 意味着两条曲线的最外面的控制点必须相同，连续性类别 1 强制切线匹配​​，依此类推. 已实现的算法 对

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