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学习了一下如何用python实现微信消息的防撤回， 主要思路就是： 时时监控微信，将对方发送的消息缓存下来 如果对方撤回了消息，就将该缓存信息发送给文件传输助手 但其实这功能，基本上毫无意义，看到别人错发的消息除了满足一下猎奇心，而且还是短暂的猎奇心，真的没什么卵用，除非你有其他目的。学习这个也基本 阅读全文
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【项目目标】 这个数据集是台湾某银行 2005 年 4 月到 9 月的信用卡数据，数据集一共包括 25 个字段，现在我们的目标是要采用随机森林算法，针对这个数据集构建一个分析信用卡违约率的分类器。 【项目过程】 1.数据获取 2.数据探索、数据规范化、数据集划分 3.模型创建、模型训练、模型评估 【 阅读全文
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统计学是通过什么检测两个变量之间是否有关系？ 例如身高和性别是否有关系 答：通过检测男性样本的身高均值 VS 女性样本的身高均值 是否有差异， 有差异就说明两个变量之间存在关系。检验均值的差异是否为零，不看大小只看是否为零 参数估计 例题：北京市领导想知道当年住宅价格增长率是否达到了国家限定的阈值， 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 构造一元二次方程 x = np.linspace(-1, 6, 141) y = (x-2.5)**2-1 绘图 plt.plot(x,y) 目标函数 def J(theta): try: retu 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 获取数据 boston = datasets.load_boston() X = boston.data y = boston.targ 阅读全文
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衡量回归算法的标准 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets 波士顿房产数据 boston = datasets.load_boston() x = boston.data[:, 5 阅读全文
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets 获取数据 boston = datasets.load_boston() X = boston.data y = boston.target 阅读全文
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实现 Simple Linear Regression import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt x = np.arange(1, 6, dtype=float) y = np.array([1., 3., 2., 3., 5.]) plt 阅读全文
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import numpy as np from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() X = iris.data y = iris.target X[:10,:] array([[5.1, 3.5, 1.4, 0.2], [4.9, 阅读全文