Моделі
Налаштуйте OpenAI-сумісний або Anthropic endpoint із базовою URL-адресою та API-ключем, якщо він потрібен. Перевірте з’єднання. Локальний сервер моделі має працювати; віддалені інструменти можуть окремо передавати дані.
Продукт
Можливості програми · Незважена ізотонічна регресія
01
Розгляньте кожен об’єднаний блок поруч зі спостереженнями, щоб пояснити плоску ділянку умовою найменших квадратів.
Проєкт
Виберіть папку й попросіть помічника прочитати потрібні файли перед редагуванням. Визначте мету та межі завдання.
Зміни
Переглядайте зміни й результати команд. Перед прийняттям результату виконайте перевірки проєкту; створений код не тестується автоматично.
Незважена ізотонічна регресія
● ● ●OrderSaffron●
Сценарії · Незважена ізотонічна регресія ×
from math import isfinite
def isotonic_fit(values):
if type(values) is not list or len(values) > 128:
raise ValueError("bounded list")
if any(type(x) not in (int, float) or abs(x) > 10**6 or
not isfinite(x) for x in values):
raise ValueError("bounded finite values")
blocks = []
for value in values:
blocks.append([float(value), 1])
while len(blocks) > 1 and (
blocks[-2][0] / blocks[-2][1] > blocks[-1][0] / blocks[-1][1]):
total, count = blocks.pop()
blocks[-1][0] += total; blocks[-1][1] += count
return [total / count for total, count in blocks for _ in range(count)]✳Доберіть неспадну послідовність до максимум 128 скінченних спостережень у ±10^6 незваженим методом найменших квадратів.
✓ ЗміниПеревірте перед застосуванням ↗
Ілюстрація робочого середовища