Python_数据挖掘与分析

知识图谱关系抽取 python_中文知识图谱-基于规则的关系抽取

一、概述：首先基于规则和人工抽取关系词，随后基于抽取的关系词抽取关系句，然后基于人工总结的模板结合同义词和re模块进行模板匹配抽取三元组。二、规则抽取流程1)句子关系词抽取(所谓的关系词就是含有某个关系的句子，经常出现并且特有的词，要有区分度：与全局普通句子的区分度，与其他关系句子的区分度)1.采用类似于tfidf的方式抽取每类关系的关系词统计每类句子的词频进行排序，抽取其中局部常见，全局少见的词
weixin_39651735·2023-01-09 09:31

Python_数据读取_读取单个csv文件和批量读取csv文件

读取单个csv——pd.read_csv直接读取单个csv文件通过pd.read_csv()函数直接在指定路径进行文件读取，需要利用Pandas包。其中：1、路径前的r表示路径符号不转义，window操作系统下不再用调整“\”为“\\”或“/”进行文件读取；2、header=None表示读取数据没有表头；3、names=[]为表格生成表头（列索引），[]内为定义列名；4、encoding='utf
羊羊麾下的发电站·2023-01-08 08:23

图像的均值和方差python_计算图像数据集RGB各通道的均值和方差

第一种写法，先读进来，再计算。比较耗内存。importcv2importnumpyasnpimporttorchstartt=700CNum=100#挑选多少图片进行计算imgs=[]foriinrange(startt,startt+CNum):img_path=os.path.join(root_path,filename[i])img=cv2.imread(img_path)img=img[
weixin_39639505·2023-01-08 08:12

Python_机器学习_算法_第11章_11-HMM模型

Python_机器学习_算法_第11章_11-HMM模型文章目录Python_机器学习_算法_第11章_11-HMM模型`11.1马尔科夫`链**加粗样式**学习目标1简介2经典举例3小结11.2HMM
管程序猿·2023-01-07 03:20

l2正则化python_机器学习入门之机器学习之路： python线性回归 过拟合 L1与L2正则化...

本文主要向大家介绍了机器学习入门之机器学习之路：python线性回归过拟合L1与L2正则化，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。正则化：提高模型在未知数据上的泛化能力避免参数过拟合正则化常用的方法：在目标函数上增加对参数的惩罚项削减某一参数对结果的影响力度L1正则化：lasso在线性回归的目标函数后面加上L1范数向量惩罚项。f=w*x^n+b+k*||w||1x为输入的样
weixin_39831705·2023-01-06 13:03

l2正则化python_机器学习之简化正则化:L2 正则化

请查看以下泛化曲线,该曲线显示的是训练集和验证集相对于训练迭代次数的损失.图1.训练集和验证集损失图1显示的是某个模型的训练损失逐渐减少,但验证损失最终增加.换言之,该泛化曲线显示该模型与训练集中的数据过拟合.根据奥卡姆剃刀定律,或许我们可以通过降低复杂模型的复杂度来防止过拟合,这种原则称为正则化。也就是说,并非只是以最小化损失(经验风险最小化)为目标:minimize(Loss(Data|Mod
weixin_39623273·2023-01-06 13:33

l2正则化python_【机器学习】一文读懂L1、L2正则化项及其在机器学习中的应用

经验风险和结构风险在机器学习任务中，常用损失函数(lossfunction)来衡量模型输出值和真实值Y之间的差异，如下面定义的损失函数：若数据是服从联合分布，则其损失函数的期望值为，也称为模型的真实风险，记作。我们的目标即是找到最优的模型或者概念来最小化真实风险，即：由于数据的分布是未知的，所以我们我们只能通过历史数据训练得到的模型在训练集上的平均损失来代替这个真实风险，此时在训练集上的平均损失称
weixin_39625747·2023-01-06 13:33

维特比算法 python_用python实现与理解HMM-维特比算法

HMM-维特比算法理解与实现(python)解码问题给定观测序列\(O=O_1O_2...O_T\)，模型\(\lambda(A,B,\pi)\)，找到最可能的状态序列\(I^∗=\{i^∗_1,i^∗_2,...i^∗_T\}\)近似算法在每个时刻\(t\)选择最可能的状态，得到对应的状态序列根据HMM-前向后向算法计算时刻\(t\)处于状态\(i^*_t\)的概率：\[i^∗_t=argmax
weixin_39951929·2023-01-06 09:54

维特比算法 python_维特比算法 实现中文分词 python实现

最近我在学习自然语言处理，相信大家都知道NLP的第一步就是学分词，但分词≠自然语言处理。现如今分词工具及如何使用网上一大堆。我想和大家分享的是结巴分词核心内容，一起探究分词的本质。(1)、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？例如，句子“去北京大学玩”对应的DAG为{0:[0],1:[1,2,4],2:[2],3:[3,4],4
weixin_39670246·2023-01-06 09:53

中文分词算法python_维特比算法 实现中文分词 python实现

最近我在学习自然语言处理，相信大家都知道NLP的第一步就是学分词，但分词≠自然语言处理。现如今分词工具及如何使用网上一大堆。我想和大家分享的是结巴分词核心内容，一起探究分词的本质。(1)、基于前缀词典实现高效的词图扫描，生成句子中汉字所有可能成词情况所构成的有向无环图什么是DAG(有向无环图)？例如，句子“去北京大学玩”对应的DAG为{0:[0],1:[1,2,4],2:[2],3:[3,4],4
weixin_39602108·2023-01-06 09:23

py2exe打包python_和python爱好者谈谈如何在新版python中使用py2exe打包可执行程序

大家好，今天和大家聊聊把python程序打包那些事。我们编写好程序之后，肯定要发给别人使用，如果不给别人使用，你编程序干什么。python编译器本身没有打包的功能，如果我们编写好程序，要想给别人使用，必须要让别人的电脑具有开发程序的同样的环境配置，这样实在太麻烦了。所以我们要制作出一个不需要让别人安装python环境也能使用我们编写的程序。在网上，这些python打包工具很多，比如，pyinsta
weixin_39915605·2023-01-05 15:59

python 拼接 遥感影像_python_拼接遥感影像Mosaic to New Raster

在使用PythonGDAL将MODIS的HDF数据转换为tif之后，可使用Python中的ArcGISMosaictoNewRaster工具来拼接多幅影像。或者也可继续使用GDAL来拼接。数据文件名如：MOD11A2.A2000049.h23v04.006.2015058135050.tif#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonThuAug822:05:412019@aut
Hermione Tsang·2023-01-05 09:53

图解数据结构python_图解Numpy数据结构（翻译）

译者的话Python的内置数据结构List也可被当做数组来使用，但由于列表的元素可是任何的对象，因此列表保存的是对象的指针。如此，比如[1,2,3]这样的数组，用List这样的数据结构需要三个指针和3个整数对象。我们发挥点想象力，在现代动辄要求亿级的数量级运算中，这显然既浪费内存更浪费cpu的计算时间。Python中提供了array数据结构，它直接保存数值，但它不支持多维，也没有各种运算函数(这意
weixin_39786341·2023-01-05 02:32

intel distribution for python_英特尔Parallel Studio XE 在腾讯云上的实践：使用英特尔发行版 Python 加速AI应用...

Intel®DistributionforPython*概述Python*是机器学习和数据分析科学家的第一语言Python语言自开发以来，因其简单易用，迅速被广大开发者所接受。在2017年2018年的开发者调查表中我们可以看到，Python已经成为科学家的第一语言。Python中流行的机器学习库Python吸引了众多的开发者为其开发各式各样的功能，目前它已经形成了庞大的库。其中最流行的机器学习库，
weixin_39859052·2023-01-04 09:42

python_运算符重载

什么是运算符重载让自定义的类生成的对象（实例）能够使用运算符进行操作作用：让自定义的类的实例像内建对象一样运行运算符操作让程序简洁易读对自定义的对象，将运算符赋予新的运算规则算数运算符的重载__add__(self,rhs)self+rhs加法__sub__(self,rhs)self-rhs减法__mul__(self,rhs)self*rhs乘法__truediv__(self,rhs)sel
Pinkmanabcd·2023-01-03 21:09

logistic模型预测人口python_基于logistic回归stats模型的概率预测置信区间

您可以使用deltamethod查找预测概率的近似方差。也就是说var(proba)=np.dot(np.dot(gradient.T,cov),gradient)其中gradient是模型系数预测概率导数的向量，cov是系数的协方差矩阵。Delta方法被证明对所有最大似然估计都是渐近的。然而，如果你有一个小的训练样本，渐近方法可能不太好用，你应该考虑自举。下面是一个将delta方法应用于logi
燭台·2023-01-03 10:42

anaconda怎么使用编写python_怎样使用anaconda编辑python

满意答案amwqolfz2017.11.11采纳率：57%等级：8已帮助：908人1、安装anaconda想更好的学习python请关注微信公众号“Python基础教程”！之前什么都不需要安装，直接在官网下载anaconda，我下载的是Python2.7，32位的。下载好文件后，直接双击安装，可以自己选定安装位置。安装完anaconda，就相当于安装了Python、IPython、集成开发环境Sp
weixin_39788792·2023-01-01 16:34

条件随机场 python_从零开始学Python自然语言处理（23）—— 巧妙的条件随机场(CRF)（上）...

前文传送门：在讲完Bi-LSTM之后，我觉得有必要聊聊条件随机场，(conditionalrandomfield，简称CRF)。条件随机场并不是深度学习模型，它经常出现在机器学习的相关资料中，为什么这里会突然想聊聊条件随机场呢？因为条件随机场中常用的线性链条件随机场适合用于序列标注任务！特别是之前提到的，Bi-LSTM和CRF的结合，是常用且效果较好的命名实体识别(NER)方法。很多学习条件随机场
weixin_39636608·2023-01-01 13:35

混沌加密算法python_基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原

摘要一种基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原的方法，并利用Lena图和Baboon图来验证这种加密算法的加密效果。为了能够体现该算法在图片信息加密的效果，本文还采用了普通行列置乱加密算法和像素点的RGB的值的缩放算法这两种算法对相同的图片的图片进行处理，利用matlab通过显示加密过后的图片以及直方图分析可以很直观的发现混沌Logistic加密算法对图片信息加密的效果更好，并且很好地隐
weixin_39734458·2023-01-01 02:07

混沌加密算法python_基于混沌序列的图像加密解密算法(陈永红，黄席樾) | 学步园...

基于混沌序列的图像加密解密计算机工程2004年11月摘要：提出了基于混沌序列的图像加密解密算法，该算法由一种新的混沌系统生成整数值混沌序列,然后利用该整数值混沌序列把图像的每一像素变换到另一位置,得到加密图像。该算法具有计算量少、安全性高、无失真的特点，实验结果令人满意。终于试着实现了，不过我做的效果不太好，而且解密不成功，原论文中也有错误。用python实现的，程序写的很乱！先放着GenList
weixin_39663258·2023-01-01 02:37

下载完anaconda怎么打开python_致Python初学者Anaconda入门使用指南完整版_python

相信大多数Python的初学者们都曾为环境问题而头疼不已，但你并不孤独，大家都是这么折腾过来的。为了在入门时少走弯路，并且让高涨的积极性不至于太受打击，这里推荐使用Anaconda来管理你的安装环境和各种工具包打算学习Python来做数据分析的你，是不是在开始时就遇到各种麻烦呢？到底该装Python2呢还是Python3？为什么安装Python时总是出错？怎么安装工具包呢？为什么提示说在安装这个工
weixin_39757743·2022-12-31 16:53

安装pytorch 后torch.cuda.is_available()返回False的解决方法

参考了这篇博客的方法：完美解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法（完美解决torch.cuda.is_available()一直返回False的玄学方法_python
zlbbme_·2022-12-31 15:26

公众号 自动生成海报 python_美翻你的朋友圈，Python生成蒙太奇马赛克图片

一、前言我们有时候会听到这么一个词--“蒙太奇”，但却不知道这个词是什么意思。蒙太奇原为建筑学术语，意为构成、装配。而后又延伸为一种剪辑理论：当不同镜头拼接在一起时，往往又会产生各个镜头单独存在时所不具有的特定含义。这就是我们经常听到了蒙太奇手法，在电影《飞屋环游记》中皮克斯运用蒙太奇手法，用一个不到5分钟的短片展现了主角的大半人生，感动无数观众。下面我们就看看今天的内容同蒙太奇有何关系。二、效果
weixin_39705435·2022-12-31 00:57

六角形的绘制python_如何绘制六边形网格形状的（x，y，z）坐标？

Ifforexample,Ihavethefollowingcoordinateswithcorrespondingcolorswhichrepresentahexagonalshapedgridofhexagons:coord=[[0,0,0],[0,1,-1],[-1,1,0],[-1,0,1],[0,-1,1],[1,-1,0],[1,0,-1]]colors=[["Green"],["Bl
weixin_39889544·2022-12-30 03:29

如何有效地进行数据挖掘和分析，数据治理平台哪家好？_光点科技

数据挖掘与分析我们可以说是一个重要信息安全管理研究领域不断创新发展最快的技术，很多中小企业通过不同领域的专家都从中获得了经济社会发展的空间，使得数据挖掘成为企业界讨论的热门话题。
光点数据治理·2022-12-29 21:33

聚类 python_机器学习：Python实现聚类算法(二)之AP算法

1.算法简介AP(AffinityPropagation)通常被翻译为近邻传播算法或者亲和力传播算法，是在2007年的Science杂志上提出的一种新的聚类算法。AP算法的基本思想是将全部数据点都当作潜在的聚类中心(称之为exemplar)，然后数据点两两之间连线构成一个网络(相似度矩阵)，再通过网络中各条边的消息(responsibility和availability)传递计算出各样本的聚类中心
weixin_39603265·2022-12-29 13:53

机器算法有哪几种 python_机器学习10种经典算法的Python实现

广义来说，有三种机器学习算法1、监督式学习工作机制：这个算法由一个目标变量或结果变量(或因变量)组成。这些变量由已知的一系列预示变量(自变量)预测而来。利用这一系列变量，我们生成一个将输入值映射到期望输出值的函数。这个训练过程会一直持续，直到模型在训练数据上获得期望的精确度。监督式学习的例子有：回归、决策树、随机森林、K–近邻算法、逻辑回归等。2、非监督式学习工作机制：在这个算法中，没有任何目标变
weixin_39789690·2022-12-29 13:53

学科成绩python_现将班级学生的三门学科成绩放在一个字典中,学号为字典的键,键值为该名学生的各科成绩,如下字典定义: stu={"180101":{"语文":78,"数学":90,"英语":87}.

【简答题】1.输入10个数,将他们存入数组中,再输入一个数x,然后再数组中查找x,如果找到,输出相应的下标(如有多个元素与x相等,只要输出下标值最小的那个元素小标),否则,输出没找到。#includemain(){intk,sub,x;inta[10];for(k=0;kr时)。【简答题】什么是完全隔离?【判断题】设dimV=n,则dimLT(V)=.【单选题】第五套人民币10元纸币的主色调为()
weixin_39637571·2022-12-29 07:34

主动降噪python_主动降噪(Active Noise Control)

智能耳机人机交互智能声学终端智能耳机智能音箱智能听力器喇叭单体动圈喇叭新材料DLC石墨烯陶瓷单位吸音材料智能芯片阵列式麦克风声纹传感器演算法降噪算法智能听力保护ANCANC降低噪音通常所采用的三种降噪措施，即在声源处降噪、在传播过程中降噪及在人耳处降噪，都是被动的。为了主动地消除噪声，人们发明了“有源消声”这一技术。ANC(ActiveNoiseControl)又称为主动噪声控制，常应用在耳机降噪
weixin_39958366·2022-12-29 00:54

主动降噪python_尝试使用Pyadi主动降噪时遇到错误

我从here得到这个代码。当我尝试在Python上运行它时(我使用的是Python3.6)，它遇到了以下错误：runfile('C:/Users/vsecadesang/Desktop/5thyear/2ndsem/SIGNLAB/PROJECT/SIGNLABPROJ.py',wdir='C:/Users/vsecadesang/Desktop/5thyear/2ndsem/SIGNLAB/PR
冷承志·2022-12-29 00:23

偏微分方程 python_你见过哪些有趣的偏微分方程组?

说说我一直在做的一个偏微分方程系统吧，该模型为生物领域的趋化性(chemotaxis)模型，也叫Keller-Segel模型，由该二人于1971年左右提出，用于刻画细胞或者细菌的趋化机制。解释一下趋化性(chemotaxis)：趋化性是指单细胞或者多细胞生物在化学信号作用下，沿着信号浓度梯度做定向运动的特性。在生物领域中有非常广泛的应用，如白细胞在人体受到细菌感染时，会朝着细菌定向移动以杀灭细菌；
Helios Xu·2022-12-28 16:56

图像分解python_利用奇异值分解(SVD)进行图像压缩-python实现

首先要声明，图片的算法有很多，如JPEG算法，SVD对图片的压缩可能并不是最佳选择，这里主要说明SVD可以降维相对于PAC(主成分分析)，SVD(奇异值分解)对数据的列和行都进行了降维，左奇异矩阵可以用于行数的压缩。相对的，右奇异矩阵可以用于列数即特征维度的压缩，也就是我们的PCA降维。一张二维n*m的灰度图片可以看做是n*m的矩阵，利用SVD可以实现对二维图像的压缩1、按照灰度图片进行压缩：#-
weixin_39623271·2022-12-28 15:29

[003]python数据类型一__python_全栈基础

您好！此笔记的文本和代码以网盘形式分享于文末！因个人能力有限，错误处欢迎大家交流和指正！基础部分内容简单，但多且零散！一、Python的应用方向及其领域概览(时间仓促，部分举例错误请指正)序号应用方向举例1系统编程yumapt-getSupervisor等系统工具2软件开发工具Spinnaker产品快速且持续部署云平台、等3软件开发zope：Web应用服务器、TKinter、wxPython、Py
Trglion·2022-12-27 23:01

knn算法实例python_机器学习实战之kNN算法

机器学习实战这本书是基于python的，如果我们想要完成python开发，那么python的开发环境必不可少：(1)python3.52,64位，这是我用的python版本(2)numpy1.11.3,64位，这是python的科学计算包，是python的一个矩阵类型，包含数组和矩阵，提供了大量的矩阵处理函数，使运算更加容易，执行更加迅速。(3)matplotlib1.5.3，64位，在下载该工具
芳奎·2022-12-27 19:43

Python_爬虫系列_10.各种案例集合

以后还要补的文章目录Spider-10.案例集合Python_爬虫系列文章目录Python_爬虫系列_1.BeautifulSoupPython_爬虫系列_2.XPathPython_爬虫系列_3.Re
joyyi9·2022-12-27 18:23

经验模态分解python_用python做信号分解

其实直接在labview采集数据后进行频谱分析是最方便的，但是labview的数据分析包卖的很贵，对emd之类稍微新一点的方法又没有太多支持，比如得自己现编包络，另一个办法是labview采集后导入python或者matlab分析，这里记录下pyhton做emd。经验模态分解(emd)适合处理非线性非平稳信号，他将信号分解成不同成分，这些成分可以是幅值调制或者频率调制得，其分解基于一定假设，比如信
weixin_39628105·2022-12-27 15:17

Python_差分进化算法入门学习_代码例程

目录前言基础概念初始化：变异：交叉：选择：代码实现结果展示参考资料前言差分进化算法DE是一种高效的全局优化算法。它也是基于群体的启发式搜索算法，群中的每个个体对应一个解向量。差分进化算法的进化流程则与遗传算法非常类似，都包括变异、杂交和选择操作，但这些操作的具体定义与遗传算法有所不同。这一点格外需要注意，特别是刚从遗传算法过度到差分进化算法的小伙伴。本文会跟大家一起学习，对基础概念进行简单讲解，最
夭夭耀·2022-12-27 14:56

差分进化算法python_差分进化算法-python实现

1importnumpyasnp2fromDEIndividualimportDEIndividual3importrandom4importcopy5importmatplotlib.pyplotasplt678classDifferentialEvolutionAlgorithm:910‘‘‘11Theclassfordifferentialevolutionalgorithm12‘‘‘131
weixin_39732640·2022-12-27 14:25

差分进化算法python_差分进化算法Python实现

本文you清华大学硕士大神金天撰写，欢迎大家转载，不过请保留这段版权信息，对本文内容有疑问欢迎联系作者微信：jintianiloveu探讨，多谢合作~导语差分进化算法是一种寻优算法，提出时间比遗传算法，粒子群算法晚，但是我在实现差分进化算法的时候看不出任何牛逼之处，唯一我觉得牛逼的一点是不像遗传算法一样使用二进制编码令人头大，实数编码好理解一点，而且变异，交叉，选择这三大过程也很简单。本篇文章就是
weixin_39638801·2022-12-27 14:25

Python_熵计算实现

前言：简单几行代码就OK了，还是比较容易的。之前有的博客是直接将每个元素的概率作为输入计算熵的，本文加入了数据概率的计算功能，这样就更加方便一步到位了。关于熵的理论知识，可以移步我之前的博客：熵的理解_简单例子分析正文：直接上代码了，这次分段上。首先是熵的计算函数，比较简单，对应着熵的计算式一起看就很容易理解的。importmathdefentropy(Plist):iflen(Plist):re
夭夭耀·2022-12-26 01:31

python绘制折线图显示点数据_Python_散点图与折线图绘制

在数据分析的过程中，经常需要将数据可视化，目前常使用的：散点图折线图需要import的外部包一个是绘图一个是字体导入importmatplotlib.pyplotaspltfrommatplotlib.font_managerimportFontProperties在数据处理前需要获取数据，从TXTXMLcsvexcel等文本中获取需要的数据，保存到list1defGetFeatureList(f
weixin_40008946·2022-12-25 11:33

【Python_绘图】折线图与散点图

接续博文“【Python_绘图】折线图”CSDN功能数据：读取表格（可指定Sheet表……也可指定Sheet表中的特定列）绘图样式：多条折线图+散点图→标记点折线图设置参数：设置轴标题、添加分界线等代码
YWP_2016·2022-12-25 11:57

内点法python_内点法

文字理解内点法属于约束优化算法。约束优化算法的基本思想是：通过引入效用函数的方法将约束优化问题转换成无约束问题，再利用优化迭代过程不断地更新效用函数，以使得算法收敛。内点法(罚函数法的一种)的主要思想是：在可行域的边界筑起一道很高的“围墙”，当迭代点靠近边界时，目标函数徒然增大，以示惩罚，阻止迭代点穿越边界，这样就可以将最优解“档”在可行域之内了。数学定义对于下面的不等式约束的优化问题：\[\mi
weixin_39978696·2022-12-25 10:53

r和python_你爱 “Python”的身体，还是“R”的灵魂？

数据科学界有三大宝：Python、SAS和R，不过像SAS这种高端物种，不是我们这些平民能供养得起的啊。根据IEEESpectrum的***排名，R和Python仍然是最热门的数据科学编程语言。本文将从数据可视化、建模库、易学性和社区支持等四方面入手，比较R和Python的语言性能。一、数据可视化数据科学的一个重要部分是交流。分析成果需要以一种有效、易懂的方式展示出来。因此，任何用于数据科学的语言
weixin_39628063·2022-12-24 08:37

知乎学了python_你们都是怎么学 Python 的？

更新：有很多朋友私信问我Python学习有没有什么好的资料，我给大家找了几门不错的免费课，想学的可以看看。《Python入门教程》Python入门教程--Python视频教程-编程语言-CSDN学院edu.csdn.net《Python初级入门精讲》Python初级入门精讲--Python视频教程-编程语言-CSDN学院edu.csdn.net《Python爬虫开发》Python爬虫开发--Pyt
weixin_39837105·2022-12-24 00:07

几岁孩子可以学python_编程python适合多大孩子学

随着新兴技术的发展，对于求职者的要求可以说是越来越高，现在不少岗位都要求相关人员掌握数据分析能力，甚至还要掌握python。加之少儿编程的快速发展，因此不少家长都想让孩子从小掌握这门超级语言。那么，编程python适合多大孩子学?一、编程python适合多大孩子学一般来说少儿编程适合6-16岁左右的孩子进行学习，也就是说当孩子已经掌握了图形化编程，并且具有一定的理解能力的时候，就可以开始学习pyt
红帽子船长·2022-12-23 23:31

ar模型python_如何使用statsmodels和Python在AR模型中获得常量项？

我正在尝试使用AR模型对我的时间序列数据进行建模.这是我正在使用的代码.#ComputeAR-model(dataisapythonlistofnumber)model=AR(data)result=model.fit()plt.plot(data,'b-',label='data')plt.plot(range(result.k_ar,len(data)),result.fittedvalues
weixin_39957265·2022-12-22 17:28

roc曲线python_风控（一）：ROC曲线和K-S曲线比较及python实现

1.混淆矩阵(一级指标)以分类模型中最简单的二分类为例，对于这种问题，我们的模型最终需要判断样本的结果是0还是1，或者说是positive还是negative。我们通过样本的采集，能够直接知道真实情况下，哪些数据结果是positive，哪些结果是negative。同时，我们通过用样本数据跑出分类型模型的结果，也可以知道模型认为这些数据哪些是positive，哪些是negative。因此，我们就能得
穷码农·2022-12-22 15:53

数据结构和算法python_数据结构与算法Python版

spContent=本课基于主讲教师在北京大学讲授数据结构与算法课(Python版)的多年教学实践经验，面向具有Python语言程序设计基础的大学生和社会公众，介绍常见的基本数据结构以及相关经典算法，强调问题-数据-算法的抽象过程，关注数据结构与算法的时间空间效率，培养学生编写出高效程序，具备解决问题的综合能力。——课程团队课程概述本课基于主讲教师在北京大学讲授数据结构与算法课(Python版)的
weixin_39891158·2022-12-22 14:00

随机森林填补缺失值 python_用随机森林回归填补缺失值（特征矩阵中的缺失值）...

导入完整的数据集并探索以波士顿数据集为例importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltfromsklearn.datasetsimportload_bostonfromsklearn.imputeimportSimpleImputer#用来填补缺失值的类fromsklearn.ensembleimportRandomFores
weixin_39887925·2022-12-22 13:23
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