摘要：
#特征工程#1-1sklearn中进行特征选择#筛选法-方差筛选过滤import numpy as npimport arrayfrom sklearn.feature_selection import VarianceThresholdx=[[0,0,1],[0,1,0],[1,0,0],[0,1 阅读全文
posted @ 2020-03-29 10:28
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#数据可视化分析#python中matplotlib绘制图像'''import matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib as mplimport numpy as npimport warningswarnings.filterwarnings("igno 阅读全文
posted @ 2020-03-25 20:06
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#python数据清洗操作#1-1 pandas进行数据缺失值的预处理import pandas as pdimport numpy as npdate=pd.date_range("20200101",periods=6)df=pd.DataFrame(np.random.randn(6,4),i 阅读全文
posted @ 2020-03-25 20:05
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#python爬虫技术#1-1 需要通过python的urllib或者request建立请求通信机制#1导入python的url库，请求库，用于与网页进行通信请求'''from urllib.request import urlopenurl="https://www.python.org/"res 阅读全文
posted @ 2020-03-25 20:04
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python中数据含量统计： 对于：pandas表格数据numpy的数组型数据均可以通过value_counts()函数来进行输出 pandas表格：print(data["size"].value_counts()) numpy的数组型：print(n[0].value_counts())结果输出 阅读全文
posted @ 2020-03-25 12:21
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该文被密码保护。 阅读全文
posted @ 2020-03-21 18:26
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学习官网：https://scikit-learn.org（API and user guide比较重要，可以系统学习) 阅读全文
posted @ 2020-03-21 18:22
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python中numpy二维数组数据删除行和列： x=np.array[[1,2,3],[1,2,3]] 二维数组数据 y=np.array[0,1] #一维数据 #删除行： x=np.delete(x,1,axis=0) y=np.delete(y,1) #删除列： x=np.delete(x,1 阅读全文
posted @ 2020-03-20 18:35
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#机器学习分类算法的评价指标#二分类问题的算法评价指标import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltimport pandas as pdfrom sklearn import datasetsd=datasets.load_digits()x=d 阅读全文
posted @ 2020-03-19 18:46
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#逻辑回归算法是一个二分类的算法，但是通过变形可以解决多分类的任务#逻辑回归将数据的特征转变为数据的发生概率，然后与阈值作比较，判断是0还是1，所以也可以叫做回归算法import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt#定义概率转换函数sigmoid函数 阅读全文
posted @ 2020-03-19 18:42
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