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摘要: 第1步:进入博客园后台-设置-页首HTML代码, 加入如下代码<script src="http://latex.codecogs.com/latex.js" type="text/javascript"></script>第2步:进入博客园后台-选项-勾选“启用数学公式支持”第3步:插入Latex 阅读全文
posted @ 2020-07-21 19:48 Bill_H 阅读(245) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 该项目主要包含以下四个步骤步骤 1.数据理解 2.数据预处理 3.数据建模 数据集可以在kaggle网站下载,也可以到博主的网盘下载 背景介绍 根据titanic乘客的信息预测其是否能存活 titanic数据集的样本共有11个特征,分别为 PassengerId:乘客的编号Pclass:船舱的等级N 阅读全文
posted @ 2020-07-18 16:07 Bill_H 阅读(403) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: csv文件读取 pd.read_csv('data.csv') csv文件写入 转自:https://blog.csdn.net/weixin_43670105/article/details/89045301 import csv csvfile = open("csv_test.csv","w" 阅读全文
posted @ 2020-07-14 16:25 Bill_H 阅读(151) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 转自https://www.cnblogs.com/liuxiaomin/p/11785645.html 最近准备做项目,需要在kaggle上下载数据集,但注册时遇到了无法显示验证图片信息的问题,我也是通过百度最终找到解决方法,所以就准备记录下来啦;下面是解决步骤: step1:下载Google访问 阅读全文
posted @ 2020-07-14 14:51 Bill_H 阅读(3283) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 特征选择 特征选择的原因:在数据集的多个特征中,可能存在一些特征属于冗余(意义重复的特征)或噪声(与标签无关的特征) 阅读全文
posted @ 2020-07-13 21:41 Bill_H 阅读(114) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Pandas是python的一个数据分析包,包含以下几种数据结构: 1. Series:类似于一维数组,包含索引和值两个部分 2. DataFrame: 类似于二维数组,用于存放二维表格型数据结构,包含行索引、列索引和值三个部分 Series 1. 创建: 默认索引:S1 = pd.Series([ 阅读全文
posted @ 2020-07-11 21:07 Bill_H 阅读(176) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本文对sklearn中的分类决策树做大致介绍,详细内容参见sklearn官网 在sklearn中,分类决策树是一个名为sklearn.tree.DecisionTreeClassifier的类,它的构造函数的参数包括 criterion:不纯度指标,可选gini或entropy splitter:分 阅读全文
posted @ 2020-07-10 14:49 Bill_H 阅读(149) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: dir() 得到对象的属性和方法的名称 help() 得到对象的属性和方法的详细描述 得到列表L1中某个数值m第一次出现的索引:L1.index(m) 原始字符串:在字符串前加入r或R则构成原始字符串,在原始字符串中没有转义字符或特殊字符的概念,一切字符均看作普通字符,例如 print(r'a\nb 阅读全文
posted @ 2020-07-10 14:03 Bill_H 阅读(124) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 交叉验证:为了得到较为可靠的测试结果,测试集的样本数量不能太少,但在总体样本数量较少的情况下,如果拿出足够数量的样本组成测试集,则训练集样本会不足,此时可以使用交叉验证的方法(轮流取不同的样本做测试集),就不必担心测试集样本太少,极端情况下可取测试集样本数量为一,称为留一法。使用交叉验证可以在总样本 阅读全文
posted @ 2020-07-10 10:02 Bill_H 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 安装Jupyter Notebook pip3 install jupyter -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 安装扩展库 pip3 install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tu 阅读全文
posted @ 2020-07-09 10:20 Bill_H 阅读(734) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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