04 2023 档案
摘要：基本概念 各种函数 损失函数（Loss Function）度量单样本****或者一个批次的样本预测的错误程度，损失函数越小，模型就越好。常用的损失函数包括：0-1损失函数、平方损失函数、绝对损失函数、对数损失函数等 代价函数（Cost Function）度量全部样本集的平均误差。常用的代价函数包括均
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摘要：numpy中np.linspace函数与np.arange函数的区别 NumPy 中的linspace()和arange()函数都可以用于创建数字序列，但它们之间有一些关键的区别。 arange()函数创建一个一维的数组，其中元素从指定的开始值开始，按指定的间隔增加，并一直到结束值（但不包括结束值）
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摘要：时间特征索引 import pandas as pd filepath = r"E:\Desktop\配套代码和数据集\配套代码和数据集\第3章：Pandas\Pandas代码\data\flowdata.csv" df = pd.read_csv(filepath,index_col=0,pars
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摘要：pivot数据透视表 filepath = r"E:\Desktop\配套代码和数据集\配套代码和数据集\第3章：Pandas\Pandas代码\data\titanic.csv" df = pd.read_csv(filepath) df.pivot_table(index="Sex",colum
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摘要：pandas的突出显示（style.highlight方法） Pandas提供了一些常用的内置样式，可快速对表格数据进行格式化展示，要记住的是该方法只能在jupyter notebook中显示出来，并不能在pycharm中显示，并且不可用print打印，但是可以将筛选出的文件保存至文件中 空值高亮
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摘要：多重索引 参考来源：Pandas基础教程五_多重索引 - 知乎 (zhihu.com) 1.多重索引的构建 #待完善 2.多重索引值得获取 创建测试数据集 import pandas as pd import numpy as np iterables = [['1', '2', '3'], ['b
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