摘要：
走进推荐系统 个性化服务和推荐系统通常所表达的含义是一致的，人们也经常将两者称为“个性化推荐系统”。但是两者还是在细微的含义上有所区别（两者有很大交集）： 个性化服务强调的是用户所见、所闻、所感之不同； 推荐系统是强调商家给用户展示的物品不同。 什么是推荐系统？ 答：推荐系统也称为个性化推荐系统。它 阅读全文
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链接：https://www.zhihu.com/question/22872584/answer/620691257来源：知乎 1、训练集和测试集 一般来说，训练集用来估计模型中的参数，使模型能够反映现实，进而预测未来或其他未知的信息，而测试集用来评估模型的预测性能。 例如：已知1000个小朋友的 阅读全文
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# 烤地瓜案例 # 1 定义类：初始化属性、被烤和添加调料的方法、显示对象信息的str class SweetPotato(): # 定义地瓜的初始化属性 def __init__(self): # 被烤的时间 self.cook_time = 0 # 烤的状态 self.cook_state = 阅读全文
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# 需求：洗衣机，功能：能洗衣服 # 1、定义洗衣机类 """ class 类名()： 代码 """ class Washer(): def wash(self): print("能洗衣服") # 2 创建对象 # 对象名 = 类名() haier = Washer() # 3、验证成果 # 打印h 阅读全文
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要求：不能重名 ''' 一、需求：进入系统显示系统功能界面，功能如下： 1、添加学员 2、删除学员 3、修改学员信息 4、查询学员信息 5、显示所有学员信息 6、退出功能 ''' # 定义功能界面函数 def info_print(): print("请选择功能：") print("1、添加学员") 阅读全文
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import numpy as np # （1）random(d0,d1,....dn)用来生成d0*d1*....*dn维的数组。数组的值在[0，1）之间 np.random.rand(3,2,2)#生成一个3*2*2的数组 array([[[0.10141273, 0.97087629], [0 阅读全文
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#创建ndarray import numpy as np nd = np.array([2,4,6,'11'])#numpy中默认ndarray的所有元素的数据类型是相同，如果数据的类型不同，会统一为统一类型，优先级为str>float>int nd # array(['2', '4', '6', 阅读全文
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# pandas的索引index的用途 # 把数据存储于普通的column列也能用于数据查询，那使用index有什么好处？ # 1、更方便的数据查询 # 2、使用index可以获得性能提升 # 3、 自动的数据对其功能 # 4、更多强大的数据结构支持 import pandas as pd # 1 阅读全文
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# pandas的axis参数怎样理解？ # axis=0 或者 "index": # 如果是单行操作，就指的是某一行 # 如果是聚合操作，指的是跨行cross rows # axis=1 或者"columns" # 如果是单列操作，就指的是某一列 # 如果是聚合操作，指的是跨列cross colu 阅读全文
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# pandas 字符串的处理 # 前面已经学习了字符串的处理函数 # df["bWendu"].str.replace("℃","").astype(int32) # pandas的字符串处理 # 1 ： 使用方法：先获取seriea的str属性，然后在属性上调用函数 # 2 ： 只能在字符串列上 阅读全文