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枫飞飞
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多元线性回归方程的图形解析
摘要: https://wenku.baidu.com/view/7af0b436f08583d049649b6648d7c1c708a10bbf.html
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posted @ 2018-10-17 10:48 枫飞飞
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ubuntu打开txt乱码
摘要: 因为不支持中文 输入命令: iconv -f gbk -t utf8 filename.txt > filename.txt.utf8
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posted @ 2018-10-16 10:28 枫飞飞
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sklearn学习笔记(一)——数据预处理 sklearn.preprocessing
摘要: https://blog.csdn.net/zhangyang10d/article/details/53418227 数据预处理 sklearn.preprocessing 标准化 (Standardization) 规范化(Normalization) 二值化 分类特征编码 推定缺失数据 生成多
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posted @ 2018-10-15 11:32 枫飞飞
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ubuntu安装conda
摘要: https://blog.csdn.net/menghuanbeike/article/details/79138651 你需要前往Anaconda的官网看下目前的下载地址: https://www.continuum.io/downloads#linux 下载python2版本或者python3版
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posted @ 2018-10-15 11:18 枫飞飞
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sklearn
摘要: https://www.cnblogs.com/magle/p/5638409.html 简介 自2007年发布以来,scikit-learn已经成为Python重要的机器学习库了。scikit-learn简称sklearn,支持包括分类、回归、降维和聚类四大机器学习算法。还包含了特征提取、数据处理
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posted @ 2018-10-15 11:11 枫飞飞
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关于Python装饰器内层函数为什么要return目标函数的一些个人见解
摘要: https://blog.csdn.net/try_test_python/article/details/80802199 前几天在学装饰器的时候,关于装饰器内层函数调用目标函数时是否return目标函数的调用产生了一点迷惑,事实是当被装饰的目标函数有返回值的时候,装饰器内层函数也必须返回该目标函
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posted @ 2018-10-12 19:46 枫飞飞
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多项式拟合与线性回归
摘要: https://blog.csdn.net/qq_31852975/article/details/72354578 多项式拟合与线性回归 多项式拟合 设M次多项式为 fM(x,w)=w0+w1+w2x2+...+wMxM=∑Mj=0wjxj 当损失函数为L(w)=12∑Ni=1(∑Mj=0wjxj
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posted @ 2018-10-12 17:44 枫飞飞
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numpy基本方法总结 --good
摘要: https://www.cnblogs.com/xinchrome/p/5043480.html 一、数组方法 创建数组:arange()创建一维数组;array()创建一维或多维数组,其参数是类似于数组的对象,如列表等 反过来转换则可以使用numpy.ndarray.tolist()函数,如a.t
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posted @ 2018-10-12 13:53 枫飞飞
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numpy中的convolve的理解
摘要: https://blog.csdn.net/u011599639/article/details/76254442 函数numpy.convolve(a, v, mode=‘full’),这是numpy函数中的卷积函数库 参数: a:(N,)输入的一维数组 b:(M,)输入的第二个一维数组 mode
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posted @ 2018-10-11 19:15 枫飞飞
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最容易理解的对卷积(convolution)的解释
摘要: https://blog.csdn.net/bitcarmanlee/article/details/54729807 啰嗦开场白读本科期间,信号与系统里面经常讲到卷积(convolution),自动控制原理里面也会经常有提到卷积。硕士期间又学了线性系统理论与数字信号处理,里面也是各种大把大把卷积的
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posted @ 2018-10-11 18:10 枫飞飞
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