摘要：
一、boston房价预测 1.导入包 2.导入数据集 3 .训练集与测试集划分 4.线性回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 (1)建立模型 (2)检测模型好坏 5.多项式回归模型：建立13个变量与房价之间的预测模型，并检测模型好坏。 (1)多项式化 （2）建立模型 （3） 阅读全文
摘要：
1. 导入boston房价数据集 from sklearn.datasets import load_boston import pandas as pd boston = load_boston() df = pd.DataFrame(boston.data) 2. 一元线性回归模型，建立一个变量 阅读全文
摘要：
简述分类与聚类的联系与区别。 分类是指在对数据集分类时，我们知道这个数据集是有多少种类的。 聚类是将数据对象的集合分成相似的对象类的过程，使得同一个簇（或类）中的对象之间具有较高的相似性，而不同簇中的对象具有较高的相异性。即指在对数据集操作时，我们是不知道该数据集包含多少类，我们要做的，是将数据集中 阅读全文
摘要：
1.读取一张示例图片或自己准备的图片，观察图片存放数据特点。 2.根据图片的分辨率，可适当降低分辨率。 3.再用k均值聚类算法，将图片中所有的颜色值做聚类。 阅读全文
摘要：
1.选取初始数据中的k个对象作为初始的中心 2. 按照数据与这些聚类中心的欧氏距离,分配到最近的聚类中心 3.更新聚类中心 4.判断聚类中心和目标函数的值是否发生改变 5.鸢尾花花瓣长度做聚类分析并用散点图显示出来 6. 用sklearn.cluster.KMeans，鸢尾花花瓣长度数据做聚类并用散 阅读全文
摘要：
1.安装scipy，numpy，sklearn包 2. 从sklearn包自带的数据集中读出鸢尾花数据集data 3.查看data类型，包含哪些数据 4.取出鸢尾花特征和鸢尾花类别数据，查看其形状及数据类型 5.取出所有花的花萼长度(cm)的数据 6.取出所有花的花瓣长度(cm)+花瓣宽度(cm)的 阅读全文
摘要：
一、处理日期时间 1.取系统时间 2.转换成‘2017年9月30日星期六10时28分56秒’格式字符串 3.’2018-10-25 22:00‘转换成一个日期时间变量 二、问题： 数列： a = a1,a2,a3,·····,an b = b1,b2,b3,·····,bn 求： c = a12+b 阅读全文
摘要：
总结列表，元组，字典，集合的联系与区别。 1. 列表（list） 具有以下特点： 1.可以用list()函数或者方括号[]创建，元素之间用逗号’,‘’分隔。 2.列表的元素不需要具有相同的类型 3.使用索引来访问元素 4.可切片 元组 元组跟列表很像，只不过元组用小括号来实现(),这里要区分好和生成 阅读全文
摘要：
1.完整的温度转换程序 结果为： 2.猜数字游戏 结果为： 3.解析身份证号、学号不同片段的含义 结果为： 4.字符串的：连接，重复，in判断 结果为： 阅读全文