07 2020 档案
摘要：1.np.where语句可以使用import numpy as npa=np.array([[1,2,3], [1,2,1],[1,1,1]])print(a)b=np.array([1,2,1])print(b)for i in range(len(a)): if np.where((a[i,:]
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摘要：#支持向量机算法原理及实现#（一）sklearn中利用SVM算法解决分类问题import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#1-1 多算法融合思想的使用——KNN算法参数寻优from sklearn.feature_selection import
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摘要：#测试算法import numpy as nppointdata=np.random.randint(1,100,size=(1000,2))print(pointdata)score=np.random.randn(1000)score=score.reshape(-1,1)print(score
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摘要：二维函数求解最大值算法 1. 不同的求解算法： 对于二维函数求解最大值的算法，主要可以分为两大类，经过测试，各自算法的特点如下所示： （1） 爬山算法 ① 原理：假定所求问题有多个参数，我们在通过爬山法逐步获得最优解的过程中可以依次分别将某个参数的值增加或者减少一个单位。例如某个问题的解需要使用2个
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摘要：#LOF异常检测算法主要用异常点的检测输出from scipy.spatial.distance import cdistimport numpy as npclass LOF: def __init__(self, data, k, epsilon=1.0): self.data = data s
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摘要：1-1.py#algorithm-1：KNN#调用sklearn中KNN算法解决回归问题#调用各个库import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom sklearn import datasets#1-2加载数据boston=datasets
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摘要：https://www.anaconda.com/products/individual#windows anaconda下载网站 http://10.101.170.233/ 软件下载网址 http://10.101.170.121:33045/#/ docker登录 http://w3.huaw
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摘要：最近在码代码时想判断两个矩阵是否完全相同（每个元素都相同），于是我这样写了： 发现用==判断只能返回一个判断矩阵，表示其中每一个元素是否对应相等。应该这么写： 如果两个矩阵中的所有元素对应相等，则返回True，反之返回False。如果判断两个矩阵中是否有相等的元素，有任何一个相等就行，这种情况就可以
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摘要：学习SQL的另外一个强大的自学库，具有很多的基础知识点，可以随时进行自我的学习和提高，还有一些其他的教程知识点，希望自己多学习和拓展！ https://www.runoob.com/sql/sql-tutorial.html
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摘要：https://www.w3school.com.cn/sql/sql_syntax.asp SQL自学网站，可随时进行自学和练习，为秋招做好准备工作！
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摘要：时间序列的相似性分析的理论和原理： 可按照以下几篇博客进行学习和查看分析即可 https://www.jianshu.com/p/e8e02cdc43d5?from=groupmessage https://zhuanlan.zhihu.com/p/39450321 https://wenku.ba
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摘要：pip install 安装不了一些库的时候，一般使用以下的解决方案可以很好地解决它 解决方案 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted 下载twisted对应版本的whl文件（如我的Twisted‑17.5.0‑cp36‑cp36m‑wi
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摘要：数据转换警告：当需要一维数组时，传递了列向量y。请将Y的形状更改为（n_samples，），例如使用ravel（）。 y = column_or_1d(y, warn=True) model = forest.fit(train_fold, train_y) model = forest.fit(t
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摘要：ImportError: cannot import name 'GridspecLayout' from 'ipywidgets' 出现的主要原因是其ipywidgets的版本太低，所以你首先要做的是查看你的ipywidgets的版本，然后再去安装最新版的版本，需要的版本是7.5.2 做法如下：
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摘要：数据分析常用库的到导入与加载使用 数据的加载与初步分析 数据的基本信息展示输出 数据的初步处理 数据的独特类别值统计输出 缺失值的初步统计输出结果展示 数据透视表的输出展示 单列特征数据的整体处理函数apply函数 缺失值可视化输出函数使用展示 数据的热力图展示输出函数 单个变量的输出与展示效果 数
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摘要：EDA探索数据分析的各个调用库 数据的形状展示 数据的基本形式展示 数据特征的类型输出 数据的特征输出 数据平均值的求取和验证操作 数据切片操作分析 数据重复样本检验与分析 数据保存与展示查看 缺失值初步分析与展示函数大全 单变量特征数据分析与可视化展示方式 离散值特征数据之间相关性展示 特征衍生函
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