每日技术 | 毕设
- python结巴分词
用jieba分词不仅可以做最基础的分词,还可以添加自定义词典和用来做词性标注!
详细用法:http://www.tuicool.com/articles/QV36ru
- python常见编解码问题
了解ASCII、ANSI、UNICODE以及UTF-8的相关知识
在python中,分清str和unicode的概念
参考:http://www.ruanyifeng.com/blog/2007/10/ascii_unicode_and_utf-8.html
https://gist.github.com/x7hub/178c87f323fbad57ff91
- 记忆工具
Anki(看到有人推荐,但还没有学着用)
- 归一化处理
数据的归一化(normalization)是将数据经过某种运算,使之落入一个你想要的区间内。
归一化在某些比较和评价的指标处理中经常会用到,可用于去除数据的单位限制,将其转化为无量纲的纯数值,便于不同单位或量级的指标能够进行比较和加权。
在统计学中,归一化的具体作用是归纳统一样本的统计分布性。归一化在0-1之间是统计的概率分布,归一化在-1--+1之间是统计的坐标分布。
方法有如下:
1、线性函数转换,表达式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分 别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换,表达式如下:
y=log10(x)
说明:以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换,表达式如下:
y=atan(x)*2/PI
1、线性函数转换,表达式如下:
y=(x-MinValue)/(MaxValue-MinValue)
说明:x、y分别为转换前、后的值,MaxValue、MinValue分 别为样本的最大值和最小值。
2、对数函数转换,表达式如下:
y=log10(x)
说明:以10为底的对数函数转换。
3、反余切函数转换,表达式如下:
y=atan(x)*2/PI