Vscode使用from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error,r2_score报错

时间: 2023-06-03 22:07:55 浏览: 138
可能是您没有安装Scikit-learn库，您可以用以下命令来安装Scikit-learn库： pip install -U scikit-learn 如果您已经安装了Scikit-learn库，可能是没有正确导入或安装问题，请您检查一下是否安装正确，或者导入方式是否正确。
相关问题

from sklearn.metrics import explained_variance_score,mean_absolute_error,mean_squared_error,median_absolute_error,r2_score

这是一个 Python 代码片段，导入了 sklearn 库中的一些评估指标函数。这些函数分别是 explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_squared_error、median_absolute_error 和 r2_score。这些评估指标通常用于评估机器学习模型的性能。其中，explained_variance_score 评估模型对目标变量的解释能力，mean_absolute_error 和 mean_squared_error 评估模型预测值与真实值之间的平均绝对误差和平均平方误差，median_absolute_error 评估模型预测值与真实值之间的中位数绝对误差，r2_score 评估模型对目标变量的拟合程度。

from sklearn.metrics import mean_squared_error,r2_score

引用\[2\]中提到了从sklearn.metrics中导入了mean_squared_error和r2_score两个函数。这两个函数是用来评估回归模型性能的常用指标。mean_squared_error用于计算均方误差，r2_score用于计算决定系数。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【机器学习】快速入门简单线性回归 (SLR)](https://blog.csdn.net/fengdu78/article/details/124089669)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [sklearn实践之——计算回归模型的四大评价指标（explained_variance_score、mean_absolute_error、mean_...](https://blog.csdn.net/Together_CZ/article/details/84798481)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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from sklearn.metrics import accuracy_score 2. 加载数据集： 我们可以使用sklearn内置的数据集，如鸢尾花数据集（iris），或者自己准备的数据集。 python iris = load_iris() X = iris.data y = ...

仿照from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score r_2 = r2_score(test,predict_sunspots) print('Test r_2: %.6f' % r_2)，给出平均绝对百分比误差（MAPE）、平均相对变动值（ARV）和相对均方根误差（RRMSE）的python代码

可以使用以下代码实现： python import numpy as np def mape(y_true, y_pred): """ 计算平均绝对百分比误差 """ return np.mean(np.abs((y_true - y_pred) / y_true)) * 100 def arv(y_true, y_pred): ...

ImportError Traceback (most recent call last) <ipython-input-3-b25a42d5a266> in <module>() 8 from sklearn.preprocessing import StandardScaler,PowerTransformer 9 from sklearn.linear_model import LinearRegression,LassoCV,LogisticRegression ---> 10 from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier,RandomForestRegressor 11 from sklearn.model_selection import KFold,train_test_split,StratifiedKFold,GridSearchCV,cross_val_score 12 from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score,accuracy_score, precision_score,recall_score, roc_auc_score ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\__init__.py in <module>() 3 classification, regression and anomaly detection. 4 """ ----> 5 from ._base import BaseEnsemble 6 from ._forest import RandomForestClassifier 7 from ._forest import RandomForestRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\ensemble\_base.py in <module>() 16 from ..base import BaseEstimator 17 from ..base import MetaEstimatorMixin ---> 18 from ..tree import DecisionTreeRegressor, ExtraTreeRegressor 19 from ..utils import Bunch, _print_elapsed_time 20 from ..utils import check_random_state ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\__init__.py in <module>() 4 """ 5 ----> 6 from ._classes import BaseDecisionTree 7 from ._classes import DecisionTreeClassifier 8 from ._classes import DecisionTreeRegressor ~\Anaconda3\lib\site-packages\sklearn\tree\_classes.py in <module>() 39 from ..utils.validation import check_is_fitted 40 ---> 41 from ._criterion import Criterion 42 from ._splitter import Splitter 43 from ._tree import DepthFirstTreeBuilder sklearn\tree\_criterion.pyx in init sklearn.tree._criterion() ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块。 怎么改

您可以使用以下命令来安装最新版本的 scikit-learn： python pip install -U scikit-learn 2. 如果已经安装了 scikit-learn，但仍然出现此错误，可能是由于库文件损坏或不兼容导致的。您可以尝试重新安装 ...

from sklearn import metrics from sklearn.metrics import r2_score # 拟合优度R2的输出方法一 print ("r2:",lr.score(X_test, y_test)) #基于Linear-Regression()的回归算法得分函数，来对预测集的拟合优度进行评价 # 拟合优度R2的输出方法二 print ("r2_score:",r2_score(y_test, y_hat)) #使用metrics的r2_score来对预测集的拟合优度进行评价 # 用scikit-learn计算MAE print ("MAE:", metrics.mean_absolute_error(y_test, y_hat)) #计算平均绝对误差 # 用scikit-learn计算MSE print ("MSE:", metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat)) #计算均方误差 # # 用scikit-learn计算RMSE print ("RMSE:", np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test, y_hat))) #计算均方根误差。详细解释一下这段代码

3. metrics.mean_absolute_error(y_test, y_hat)：使用sklearn.metrics中的mean_absolute_error函数来计算预测值y_hat和目标值y_test的平均绝对误差（MAE），表示预测值和目标值之间的平均差距。 4. ...

from sklearn.datasets import load_boston import numpy as np import pandas as pd data=pd.read_csv('./data_picture/chapter1/boston_house_prices.csv') data.head() from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('MEDV',axis=1) y=data['MEDV'] X=X.values y=y.values X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,random_state=33,test_size=0.25) from sklearn.preprocessing import StandardScaler ss_X=StandardScaler() scaler_X=ss_X.fit(X_train) X_train=scaler_X.transform(X_train) X_test=scaler_X.transform(X_test) from sklearn.neural_network import MLPRegressor model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(15,15), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error print('训练集回归评估指标：') model_score1=model.score(X_train,y_train) print('The accuracy of train data is',model_score1) print('测试集回归评估指标：') model_score2=model.score(X_test,y_test) print('The accuracy of test data is',model_score2) y_test_predict=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_squared_error:',mse) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_predict) print('The value of mean_absolute_error:',mae)解析一下这段代码

9. 从sklearn.metrics模块中导入r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数，用于评估模型的性能。 10. 分别使用score()函数计算训练集和测试集的R2得分，并输出结果。 11. 使用predict()函数对测试集...

from sklearn import metrics print('Mean Absolute Error:', metrics.mean_absolute_error(Y_validation,y_pred)) print('Mean Squared Error:', metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred)) print('Root Mean Squared Error:',np.sqrt(metrics.mean_squared_error(Y_validation,y_pred))) print('R2 =',metrics.r2_score(Y_validation,y_pred))请优化

mae += metrics.mean_absolute_error(batch_Y_validation, batch_y_pred) mse += metrics.mean_squared_error(batch_Y_validation, batch_y_pred) r2 += metrics.r2_score(batch_Y_validation, batch_y_pred) ...

import numpy as np import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from pyswarm import pso import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error from sklearn.metrics import r2_score file = "zhong.xlsx" data = pd.read_excel(file) #reading file X=np.array(data.loc[:,'种植密度':'有效积温']) y=np.array(data.loc[:,'产量']) y.shape=(185,1) # 将数据集分为训练集和测试集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X,y, test_size=0.25, random_state=10) SC=StandardScaler() X_train=SC.fit_transform(X_train) X_test=SC.fit_transform(X_test) y_train=SC.fit_transform(y_train) y_test=SC.fit_transform(y_test) print("X_train.shape:", X_train.shape) print("X_test.shape:", X_test.shape) print("y_train.shape:", y_train.shape) print("y_test.shape:", y_test.shape) # 定义BP神经网络模型 def nn_model(X): model = Sequential() model.add(Dense(8, input_dim=X_train.shape[1], activation='relu')) model.add(Dense(12, activation='relu')) model.add(Dense(1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') return model # 定义适应度函数 def fitness_func(X): model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) score = model.evaluate(X_test, y_test, verbose=2) print(score) # 定义变量的下限和上限 lb = [5, 5] ub = [30, 30] # 利用PySwarm库实现改进的粒子群算法来优化BP神经网络预测模型 result = pso(fitness_func, lb, ub) # 输出最优解和函数值 print('最优解:', result[0]) print('最小函数值:', result[1]) mpl.rcParams["font.family"] = "SimHei" mpl.rcParams["axes.unicode_minus"] = False # 绘制预测值和真实值对比图 model = nn_model(X) model.fit(X_train, y_train, epochs=60, verbose=2) y_pred = model.predict(X_test) y_true = SC.inverse_transform(y_test) y_pred=SC.inverse_transform(y_pred) plt.figure() plt.plot(y_true,"bo-",label = '真实值') plt.plot(y_pred,"ro-", label = '预测值') plt.title('神经网络预测展示') plt.xlabel('序号') plt.ylabel('产量') plt.legend(loc='upper right') plt.show() print("R2 = ",r2_score(y_test, y_pred)) # R2 # 绘制损失函数曲线图 model = nn_model(X) history = model.fit(X_train, y_train, epochs=60, validation_data=(X_test, y_test), verbose=2) plt.plot(history.history['loss'], label='train') plt.plot(history.history['val_loss'], label='test') plt.legend() plt.show() mae = mean_absolute_error(y_test, y_pred) print('MAE: %.3f' % mae) mse = mean_squared_error(y_test, y_pred) print('mse: %.3f' % mse)

例如，应该将import numpy as np import pandas as pd分开成两行导入。其次，在进行数据标准化时，你应该使用同一个StandardScaler对象对训练集和测试集进行转换，而不是分别创建两个不同的对象进行转换。应该...

from sklearn.model_selection import train_test_split X=data.drop('检泵周期(d)_log',axis=1) #生成特征集 y=data['检泵周期(d)_log'] #生成labels集 X_train,X_test,y_train,y_test=train_test_split(X,y,test_size=0.3) #生成训练集和测试集 #建立回归模型 from sklearn.neural_network import MLPRegressor #model = MLPRegressor(solver='adam', hidden_layer_sizes=(30,30), random_state=1) model = MLPRegressor(solver='lbfgs', hidden_layer_sizes=(30,30), random_state=1) model.fit(X_train, y_train) from sklearn.metrics import r2_score,mean_squared_error,mean_absolute_error #训练集模型评估 y_train_pred=model.predict(X_train) mse=mean_squared_error(y_train,y_train_pred) mae=mean_absolute_error(y_train,y_train_pred) R2=r2_score(y_train,y_train_pred) print("-----训练集模型评价------") print('mse=',mse,'mae=',mae,'R2=',R2) #测试集模型评估 y_test_pred=model.predict(X_test) mse=mean_squared_error(y_test,y_test_pred) mae=mean_absolute_error(y_test,y_test_pred) R2=r2_score(y_test,y_test_pred) print("-----测试集模型评价------") print('mse=',mse,'mae=',mae,'R2=',R2)

最后，使用sklearn.metrics库中的r2_score、mean_squared_error和mean_absolute_error函数对训练集和测试集进行评估，并输出评估结果。其中，r2_score表示R方值，mse表示均方误差，mae表示平均绝对误差。

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作，X.iloc[0:2400，0:7]即为1-2400行，1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值，输出对比图，该怎么修改程序

print("R2 = ", metrics.r2_score(y_test, y_predict)) 在此代码中，我们使用了 MinMaxScaler 对象的 inverse_transform() 方法将归一化的结果转换回原始的数据范围。运行修改后的代码，即可得到真实值与预测值...

# -*- coding: utf-8 -*- import matplotlib.pyplot as plt from scipy.io import loadmat from math import sqrt from sklearn.metrics import mean_squared_error, mean_absolute_error, r2_score def quota(inv_y, inv_yhat,name): rmse_ = sqrt(mean_squared_error(inv_y, inv_yhat)) mae_=mean_absolute_error(inv_y, inv_yhat) r2_ = r2_score(inv_y, inv_yhat) print(name,'的rmse:', rmse_, ' mae:', mae_, ' R2:', r2_) data0=loadmat('result/vmd_cnn_bilstm_result.mat')['true'] data1=loadmat('result/cnn_bilstm_result.mat')['pred'] data2=loadmat('result/vmd_cnn_bilstm_result.mat')['pred'] data3=loadmat('result/bilstm_result.mat')['pred'] quota(data0,data1,'CNN-BiLSTM') quota(data0,data2,'VMD-CNN-BiLSTM') quota(data0,data3,'BiLSTM') # 画图 plt.figure() plt.plot(data0,'-',label='Real') plt.plot(data1,'-',label='CNN-BiLSTM') plt.plot(data2,'-',label='VMD-VNN-BiLSTM') plt.plot(data3,'-',label='BiLSTM') plt.grid() plt.legend() plt.xlabel('time/h') plt.ylabel('Compare') plt.show()

最后，代码使用 Matplotlib 库绘制了一个折线图，将真实值和三个模型的预测结果进行了对比。图表的 x 轴表示时间，y 轴表示比较结果。通过比较不同模型的预测结果，可以直观地了解它们的性能差异。

import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import metrics #定义评估回归性能函数 def evaluation_metrics() : print("Mean Absolute Error:",metrics.mean_absolute_error(y_test,y_test_pred)) print("Mean Squared Error:",metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred)) print("Root Mean Squared Error:",np.sqrt(metrics.mean_squared_error(y_test,y_test_pred))) print("r2_score : ",str(metrics.r2_score(y_test,y_test_pred))) #定义绘制Expermental-Predicted图像的函数 def graph(model) : plt.grid(True) plt.plot([1,12],[1,12],color='darkgrey',lw=3) plt.scatter(y_train,y_train_pred,color='c') plt.scatter(y_test,y_test_pred,color='salmon') plt.xlabel("Expermental Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.ylabel("Predicted Values",fontsize=14,fontweight='bold') plt.xlim(1,12) plt.ylim(1,12) plt.title(str(model),fontweight='bold') plt.savefig(str(model)+ "_test.tif",dpi=500) plt.show()

evaluation_metrics函数用于评估回归性能，其中使用了sklearn库中的mean_absolute_error、mean_squared_error、r2_score等函数来计算预测值与实际值之间的差距，并输出结果。 graph函数用于绘制Expermental-...

调用sklearn库实现对波士顿房价的预测，采用线性回归方法，并计算以下性能评价指标：平均绝对误差、均方误差、均方根误差、决定系数R2值。 from sklearn.datasets import load_boston data = load_boston()

from sklearn.metrics import mean_absolute_error, mean_squared_error, r2_score from sklearn.model_selection import train_test_split # 加载数据 data = load_boston() # 划分数据集 X_train, X_test, y_...

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM from sklearn.metrics import r2_score,median_absolute_error,mean_absolute_error # 读取数据 data = pd.read_csv(r'C:/Users/Ljimmy/Desktop/yyqc/peijian/销量数据rnn.csv') # 取出特征参数 X = data.iloc[:,2:].values # 数据归一化 scaler = MinMaxScaler(feature_range=(0, 1)) X[:, 0] = scaler.fit_transform(X[:, 0].reshape(-1, 1)).flatten() #X = scaler.fit_transform(X) #scaler.fit(X) #X = scaler.transform(X) # 划分训练集和测试集 train_size = int(len(X) * 0.8) test_size = len(X) - train_size train, test = X[0:train_size, :], X[train_size:len(X), :] # 转换为监督学习问题 def create_dataset(dataset, look_back=1): X, Y = [], [] for i in range(len(dataset) - look_back - 1): a = dataset[i:(i + look_back), :] X.append(a) Y.append(dataset[i + look_back, 0]) return np.array(X), np.array(Y) look_back = 12 X_train, Y_train = create_dataset(train, look_back) #Y_train = train[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 # 转换为3D张量 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) # 构建LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1], 1))) model.add(LSTM(units=50)) model.add(Dense(units=1)) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') model.fit(X_train, Y_train, epochs=5, batch_size=32) #model.fit(X_train, Y_train.reshape(Y_train.shape[0], 1), epochs=10, batch_size=32) # 预测下一个月的销量 last_month_sales = data.tail(12).iloc[:,2:].values #last_month_sales = data.tail(1)[:,2:].values last_month_sales = scaler.transform(last_month_sales) last_month_sales = np.reshape(last_month_sales, (1, look_back, 1)) next_month_sales = model.predict(last_month_sales) next_month_sales = scaler.inverse_transform(next_month_sales) print('Next month sales: %.0f' % next_month_sales[0][0]) # 计算RMSE误差 rmse = np.sqrt(np.mean((next_month_sales - last_month_sales) ** 2)) print('Test RMSE: %.3f' % rmse)IndexError Traceback (most recent call last) Cell In[1], line 36 33 X_test, Y_test = create_dataset(test, look_back) 34 #Y_test = test[:, 2:] # 取第三列及以后的数据 35 # 转换为3D张量 ---> 36 X_train = np.reshape(X_train, (X_train.shape[0], X_train.shape[1], 1)) 37 X_test = np.reshape(X_test, (X_test.shape[0], X_test.shape[1], 1)) 38 # 构建LSTM模型 IndexError: tuple index out of range

这个错误提示是因为在第36行中，X_train数组的维度不符合要求。具体地说，X_train的维度为 (样本数量, 时间步长, 特征数)，而在代码中reshape时将其调整为了 (样本数量, 时间步长, 1)，这表示只有一个特征，但实际上...

sklearn.metrics rmse

rmse是sklearn.metrics中的一个函数，用于计算均方根误差。它可以通过引用和中的代码...请注意，您还可以使用其他指标函数如mean_absolute_error和r2_score来评估模型的性能，这些函数也可以在sklearn.metrics中找到。
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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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