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摘要: 1.mooc数据任务简介 2.代码 (1)MLP import numpy as np #导入numpy工具包 from os import listdir #使用listdir模块,用于访问本地文件 from sklearn.neural_network import MLPClassifier 阅读全文
posted @ 2020-07-17 19:04 cheflone 阅读(327) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 用到Charles,下载最新的4。5.6版本,但是发生乱码问题。这里记下详细的操作步骤解决: 1.安装SSL证书 ,需要去http://www.charlesproxy.com/ssl.zip 下载 CA 证书文件,然后双击 .crt 文件,选择「总是信任」按钮,在钥匙串访问中即可看到添加成功的证书 阅读全文
posted @ 2020-07-16 19:20 cheflone 阅读(1177) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、准备工作 简介 Charles是一款代理服务器,通过将自己设置成系统(电脑或者浏览器)的网络访问代理服务器,然后截取请求和请求结果进行分析抓包。该软件是用Java写的,能够在Windows,Mac,Linux上使用。安装Charles的时候要先装好Java环境。 需要java环境(安装地址): 阅读全文
posted @ 2020-07-16 19:18 cheflone 阅读(222) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Mooc上一篇的房屋和价格回归预测使用的一元线性回归,这次该用多项式看看拟合效果有什么变化。 1.多项式原理简单介绍 (1).基本概念 多项式回归(Polynomial Regression)是研究一个因变量与一个或多个自变量间多项式的回归分析方法。如果自变量只有一个 时,称为一元多项式回归;如果自 阅读全文
posted @ 2020-07-15 21:57 cheflone 阅读(377) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 统计学有两大主要分支,分别是描述性统计学和推断统计学。描述性统计学用于描述和概括数据的特征以及绘制各类统计图表。总体数据,往往因为数据量太大而难以被获取,所以就有了通过较小的样本数据推测总体特性的推断统计学。值得一提的是现今火热的“大数据”一词并不仅仅是指数据量大,在《大数据时代》一书中作者舍恩伯格 阅读全文
posted @ 2020-07-15 19:52 cheflone 阅读(16787) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: python 置信区间 置信区间是指由 样本统计量 所构造的总体参数的估计区间。这句话也就是说 ( 这里统计量一般指均值 ) 利用样本均值来估计总体均值的可靠程度, 这个"可靠程度"用"置信区间"来表示, 置信区间(是一个系数)取值范围为: 0<置信区间<1; 这个置信区间就是用来描述真实的均值发生 阅读全文
posted @ 2020-07-12 23:10 cheflone 阅读(18289) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 一.mooc实例介绍 (1)参数 二.代码 from sklearn import linear_model import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt plt.rcParams['font.sans-serif']=['SimHei'] # 阅读全文
posted @ 2020-07-11 23:07 cheflone 阅读(198) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.问题 今天学习django,测试当前项目时遇到了莫名其妙的报错: python manage.py runserver:ImportError: Couldn't import Django. Are you sure it's installed and available on your P 阅读全文
posted @ 2020-07-07 00:23 cheflone 阅读(1527) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 图片处理 使用scipy.misc.face(gray=True)获取图片使用ndimage移动坐标,旋转图片,切割图片,缩放图片。 导包,读取显示图片 In [13]: #scipy自带的一张图 face=misc.face() plt.imshow(face) plt.show() In [14 阅读全文
posted @ 2020-07-05 22:15 cheflone 阅读(594) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: from scipy import io#保存与读写文件 import matplotlib.pyplot as plt 使用io.loadmat()读取数据 In [2]: # io.loadmat('moon.mat',mdict={'moon':./moonlanding.png'}) # i 阅读全文
posted @ 2020-07-05 22:13 cheflone 阅读(319) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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