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[データセット] 1 Python を使用して、確率的勾配降下の線形回帰を実装しようとしています。私はこれを可能にするコードを持っていますが、何らかの理由で、「row [column] = float（row [column] .strip（））」でエラーをトリガーします-文字列をfloatに変換できませんでした：「C」」。このエラーのトラブルシューティングを手伝ってくれる人は誰でも大歓迎です。

私は会社の物流部門で働いています。最近、使用するさまざまなパッケージ オプションの量を絞り込もうとしています。

長さ、幅、高さ、体積、販売データなど、必要なすべての製品データがあります。

そのため、アルゴリズムを使用してさまざまな量の製品をクラスター化し、どのサイズが最も売れているかを考慮して、どのボックスサイズが理想的かを判断できるかどうかを考えていました. （商品の売れ行きは二の次なので絶対に必要というわけではありません）

私が望むのは、必要なボックスサイズの数をアルゴリズムに与えることができ、アルゴリズムが制限をどこに置くかを決定して、私たちが持っているすべての製品に解決策があることです. 最適化の目標は、無駄になるボリュームを最小限に抑えながら、設定された数以上の異なるボックスを使用しないことです。

また、商品の向きや1箱あたりの数量が決まっているので、「どのように梱包すればいいのか」「1箱に何個入るのが理想」などを決める必要はありません。

このような問題にはどのようなアルゴリズムを使用できますか? また、それらをプログラムするためのオプションは何ですか? 私は Matlab を使用することを考えていましたが、他の可能なオプションも利用できます。SPSSのような既存のプログラムを単純に使用するのではなく、プログラムしたい。

事前に感謝し、私の英語が最高でない場合はご容赦ください。私はネイティブ スピーカーではありません。