Python_数据挖掘与分析第9页

ros支持python_在ROS中使用Python3

UsePython3inROS.以下内容在Ubuntu16.04x64和ROSkinetic中测试通过事实上，只要在.py文件加上python3的shebang，rosrun的时候就会自动调用相应的解释器了：#!/usr/bin/envpython3但是，在安装ros-kinetic-desktop-full的时候，也并没有安装python3相关的package，所以需要手动安装。1.创建virt

weixin_39769187·2023-01-26 13:47

人工智能为啥选python_为什么Python是人工智能的首选？

原标题：为什么Python是人工智能的首选？人工智能正在成为检验公司未来潜力的试金石。这项技术对任何投身其中的公司来说都是有希望取得丰硕成果的。现在，很多公司在人工智能领域投入巨资，并提出了新的、突破性的创新，这已经司空见惯。谷歌(Google)、苹果(Apple)、IBM(IBM)以及其他几家大牌企业将在人工智能公司名单中占据突出位置。德勤研究AI嵌入组织是技术部门的最新趋势，预计将提高生产力并

weixin_39886172·2023-01-26 07:49

python_异常处理

1.1.异常的概念程序在运行时，如果python解释器遇到一个错误，会停止程序的运行，并且提示一些错误信息，这就是异常程序停止执行并且提示错误信息后这个动作，我们通常称之为：抛出异常程序开发时，很难将所有的特殊情况都处理的面面俱到，通过异常捕获可以针对突发事件做集中的处理，从而保证程序的稳定性和健壮性一段代码：num=int(input("请输入数字:"))print('hello')如果我们输入

Rolle_Wang·2023-01-26 05:47

python_基础篇_for..in..循环你不知道的另一面

大家好，我是金鱼座，一个走在测试领域这片蓝海中，蹉跎前行的技术渣渣，唯有一直走下去，也许能改变点什么，加油！For循环大家都知道日常的基本使用：image.png看上图给人的错觉是for..in..这种方式取值是根据list中的具体值进行直接取值的可是真的是这样的吗？看下面的一个例子image.png我们会发现一个很奇怪的现象，让lista遍历删除i后，发现lista只打印了部分，并且lista中

金鱼座·2023-01-26 00:21

西瓜数据集3.0 python_朴素贝叶斯python代码实现（西瓜书）

朴素贝叶斯python代码实现(西瓜书)摘要：朴素贝叶斯也是机器学习中一种非常常见的分类方法，对于二分类问题，并且数据集特征为离散型属性的时候，使用起来非常的方便。原理简单，训练效率高，拟合效果好。朴素贝叶斯贝叶斯公式：朴素贝叶斯之所以称这为朴素，是因为假设了各个特征是相互独立的，因此假定下公式成立：则朴素贝叶斯算法的计算公式如下：在实际计算中，上面的公式会做如下略微改动：1.由于某些特征属性的值

weixin_39689347·2023-01-24 11:52

python_性能FPS

PS全称：每秒传输帧数(FramesPerSecond)详细见百科：https://baike.baidu.com/item/FPS/3227416?fr=aladdin内容提取：1.图形领域。画面每秒的传输帧数，动画或视频的画面数2.游戏领域。通常叫做“刷新率”（单位Hz赫兹）屏幕一秒内，扫描的次数，一般装机选购显卡和显示器的时候都会注意到刷新率，一般在75Hz(=75帧/秒)作用：FPS是测量

weixin_30916125·2023-01-24 10:00

mysql多行合并成一行_Python_一行多行合并拆分

是这样的，这个需求应该还是会常有的，特别是当你收集到的数据不规范的时候。有些人自认为自己很聪明，给的数据很漂亮，看上去一目了然，它不知道这些数据还要用来分析出来的，当要用的时候，很难受，正如下面这样的数据，一个人对应几个省，个数还不一样。看上去是不是既优雅又美观，但是你要怎么操作呢，我要每个省的数据，每个省然后对应哪些人。这个时候你不会操作怎么办？是不是很难受，下面有几个思路可以借鉴一下，用Pyt

weixin_39865952·2023-01-22 13:07

如何配置anaconda和python_如何使用Anaconda设置机器学习和深度学习的Python环境

有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。首先你得安装Python，然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。在本教程中，你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。完成本教程后，你将拥有一个Python工作环境，可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。本说明适用于Windows，MacOSX和Linux平台。我将在OSX上演示它们，因此你可能会看到一些mac对话

噪音大神·2023-01-19 12:17

数值列表求最大值、最小值、平均值 python_荐 Python之数据分析（算数平均值、...

一、算数平均值1、平均值的作用平均数是表示一组数据集中趋势的量数,它是反映数据集中趋势的一项指标。一组数据少则几十，多则上千，甚至于过百万，“由于我们的思维不能思考所有的数据”，需要选取一个合适的代表值表达一组数据的特征。平均数便是小学阶段学习的一个重要的统计量。2、算数平均值求法样本：S=[s1,s2,s3,…,sn]算术平均值：m=(s1+s2+s3+…+sn)/n3、Numpy中的格式m=n

weixin_39612726·2023-01-19 08:58

图像分解python_奇异值分解原理及Python实例

奇异值分解SVD(SingularValueDecomposition)是一种重要的矩阵分解方法，可以看做是特征分解在任意矩阵上的推广，SVD是在机器学习领域广泛应用的算法。特征值和特征向量定义：设A是n阶矩阵，若数λ和n维非零向量x满足那么，数λ称为方阵A的特征值，x称为A的对应于特征值λ的特征向量说明：特征向量x不等于0，特征值问题仅仅针对方阵；n阶方阵A的特征值，就是使得齐次线性方程组(A-

weixin_39863741·2023-01-18 13:58

模型融合 python_模型融合及 python 实现

模型融合及python实现“如果你没有什么好的思路的话，那么就模型融合吧！”Stacking利器(mlxtend库):在KDDCUP、Kaggle、天池等数据挖掘比赛中，常常用到集成学习。使用了集成学习后，模型的效果往往有很大的进步。本文将介绍常见的集成学习方法，包括但不限于：集成学习为什么有效VotingLinearBlendingStackingBagging随机森林集成学习如果硬要把集成学习

黄鱼冻·2023-01-17 14:41

将list转为float数组python_如何编写接受float,list或numpy.array的Python函数？

我有以下简单的Python函数：defget_lerp_factor(a,x,b):ifx=b:return1.return(x-a)/(b-a)许多numpy函数,如numpy.sin(x)可以处理浮点数或数组.那么如何以相同的方式扩展它,以便它还可以处理x的numpy数组？defget_lerp_factor(a,x_maybe_array,b):out=(x_maybe_array-a)/(

weixin_39605278·2023-01-17 10:26

交叉熵损失函数python_交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()

nn.CrossEntropyLoss()1.引言在使用pytorch深度学习框架做多分类时，计算损失函数通常会使用交叉熵损失函数nn.CrossEntropyLoss()2.信息量和熵信息量：它是用来衡量一个事件的不确定性的；一个事件发生的概率越大，不确定性越小，则它所携带的信息量就越小。假设$X$是一个离散型的随机变量，其取值集合为$X$=$x_0，x_1，，，x_n$,其概率分布函数为$p(

罗漫·2023-01-16 00:48

Python_机器学习_算法_第2章_2. 线性回归

Python_机器学习_算法_第2章_2.线性回归文章目录Python_机器学习_算法_第2章_2.线性回归学习目标2.1线性回归简介学习目标1线性回归应用场景2什么是线性回归2.1定义与公式2.2线性回归模型介绍

管程序猿·2023-01-15 11:19

javascript 嵌入python_如何从JavaScript调用python脚本？

匿名用户您的Python服务器需要做两件事:提供AJAXjavascript文件本身(通过GET)响应来自web客户端的呼叫(通过POST)。此外，它应该是线程化的，以支持多个同时连接。下面是一个示例，演示如何使用内置的BaseHttpServer完成上述所有工作。JS(放在static/hello.html中通过Python提供服务):Hello.varxhr=newXMLHttpRequest

前端猿妹·2023-01-15 00:02

javascript 嵌入python_从Javascript代码调用Python函数

I'dliketocallaPythonfunctionfromJavascriptcode,becausethereisn'tanalternativeinJavascriptfordoingwhatIwant.Isthispossible?Couldyouadjustthebelowsnippettowork?Javascriptpart:vartag=document.getElements

weixin_39609170·2023-01-15 00:02

python_学习笔记

Python概要概要应用领域：Web开发网络爬虫数据分析和机器学习神经网络特点：开源、简单、不断进化内置对象每个对象都有自己的属性和方法内置对象类型：.整数、浮点数.字符串.列表.元组.字典.集合变量与对象：字符串：定义、序列及其基本操作、索引和切片索引：每个序列都有两个索引，从左边和从右边步长：切片的时候有正负之分，为负就从右边开始内置函数：print、input元组：如果元组只有一个元素的话，

immortal_forever·2023-01-14 13:25

pycharm引用python_在Python/Pycharm中找不到引用“xxx”

weixin_39974223·2023-01-13 11:51

双目相机的标定 python_双目视觉相机标定

最近在做多相机图像拼接，可以将多相机分为多个双目相机来拼接，这里记录一下双目相机标定的一些原理。如图为双目相机与标定板之间的关系。下面讨论两个相机坐标系的关系对于左相机与棋盘格标定板有如下关系：其中矩阵是左相机坐标系与棋盘格坐标系的关系，是左相机焦距，是左相机到棋盘格坐标系z方向的距离，棋盘格坐标系作为世界坐标系。对于右相机与棋盘格标定板有如下关系：因为是右相机的相机坐标系。同理左相机有结合公式，

weixin_39986543·2023-01-12 20:20

csv转为矩阵 python_利用python将二值csv格式转换为矩阵

#!/usr/bin/envpython#coding:utf-8#importpandasaspd,numpyasnp;‘‘‘将csv文件转换为对应的邻接矩阵mat‘‘‘fromnumpyimport*;defprotein_complexes_trans():file=open(‘protein_complexes.csv‘);filePro=open(‘complexes‘,‘a‘);fil

师爷孙·2023-01-12 15:40

Python_实战演练_数据缺失值处理

本文所使用的数据放置在如下网盘，需要自行实验的可自取——摘自2022年全国大学生数据分析大赛链接：https://pan.baidu.com/s/1rgOaS6SgUJvb5Matpuj6xg?pwd=k65s提取码：k65s题目要求对所有药品品牌进行分析，一共包含多少个品牌，各品牌的销售额占比如何？给出销售额占比最高的10个品牌，并分析这10个品牌销售较好的原因？利用Excel筛选发现，para

Извините.·2023-01-12 13:43

rfm模型python_使用python实现RFM模型

今天用Python做了一个RFM模型分析，数据来源是Kaggle上的一个专门用于RFM模型学习的数据集，数据链接我会在文章附上。日常呼唤一下，喜欢点赞呀正文开始：模型介绍：RFM模型根据客户活跃程度和交易金额的贡献，进行客户价值细分的一种方法。R(Recency)——最近一次交易时间间隔。基于最近一次交易日期计算的得分，距离当前日期越近，得分越高。如5分制。反映客户交易活跃度。F(Frequenc

weixin_39820588·2023-01-12 09:58

像素坐标转换实际坐标python_像素坐标转世界坐标的计算

原理下图表示了小孔成像模型(图片及公式参考opencv官方资料)这个图里涉及4个坐标系：世界坐标系：其坐标原点可视情况而定，可以表示空间的物体，单位为长度单位，比如mm，用矩阵表示；相机坐标系：以摄像机光心为原点(在针孔模型中也就是针孔为中心)，z轴与光轴重合，也就是z轴指向相机的前方(与成像平面垂直)，x轴与y轴的正方向与世界坐标系平行，单位为长度单位，比如mm，用矩阵表示；图像物理坐标系(也叫

weixin_39620334·2023-01-12 09:54

微信抢红包代码 python_用 Python 实现一个简单的微信红包算法

今年过年各位一定在微信里抢了不少红包。那么当别人是手气王而你只抢到1分钱的时候，你有没有想过，如果你来实现红包的分配算法，会怎么写？这里我给一个简单的实现方案。基本思路就是，有多少个红包，就循环多少次，每一次，在剩下的钱里面随机出一个值作为这个红包的金额，然后把金额从总金额中扣除。这里要注意，需要保证每个人至少能拿得到1分钱。只剩最后一个人时，拿走剩下所有的金额。另外，为了保证计算时候方便，采用“

weixin_39916360·2023-01-11 22:34

global 学习

参考：Pythonglobal的用法_python_敲敲先-DevPress官方社区(csdn.net)global：Python中在定义函数时，若想在函数内部对函数外的变量进行操作，就需要在函数内部声明其为

一条咸鱼在网游·2023-01-11 11:04

编程猫海龟编辑器python_编程猫海龟编辑器

海龟编辑器是由编程猫开发的面向少儿的Python编辑器，该编辑器可以让孩子们以搭积木的方式来学习Python，提高孩子的学习兴趣，降低学习难度，它的扩展功能强大，支持硬件编程，可以一键安装第三方库，有产品代码竞技场，可供学生在游戏化的平台学习编程、检验编程学习效果。软件简介虽然，这是一款低龄化的Python编辑器，但是它的扩展功能强大，而且Python该有的函数和算法这款软件都有，并且变得更好理解

weixin_39977886·2023-01-11 08:23

python_计算股票指标

注：能使用talib包的，优先使用talib包计算；本文中指标图来自同花顺截图使用python计算常用的股票指标，本文涉及到的指标包括：RSI、OBV、MACD、KDJ、SAR、VOL、PSY、ARBR、CR、EMV、BOLL、TRIX、DMA、BIAS、CCI、W%R、ROC、DMI目录导入需要的包RSIOBVMACDKDJSARVOLPSYARBRCREMVBOLLTRIXDMABIASCCI

程序猿与金融与科技·2023-01-10 12:43

Python_机器学习_算法_第8章_8.朴素贝叶斯

Python_机器学习_算法_第8章_8.朴素贝叶斯文章目录Python_机器学习_算法_第8章_8.朴素贝叶斯朴素贝叶斯学习目标8.1朴素贝叶斯算法简介8.2概率基础复习学习目标1.概率定义2.案例：

管程序猿·2023-01-10 09:56

深度信念网络python_深度信念网络python

《深度学习导论及案例分析》一导读PREFACE前言“深度学习”一词大家已经不陌生了，随着在不同领域取得了超越其他方法的成功，深度学习在学术界和工业界掀起了一次神经网络发展史上的新浪潮。运用深度学习解决实际问题，不仅是学术界高素质人才所需的技能，而且是工业界商业巨头进行竞争的核心武器。为适应这一发展的需要，作者以长期的相关研究...文章华章计算机2017-05-021434浏览量Keras作者、谷歌

weixin_39780784·2023-01-09 18:39

视频灰度处理python_如何将rgb视频转换为灰度并保存？

我将一个rgb视频转换成灰度视频，并使用opencv3.4和python2将其另存为新视频。但也存在一些问题。例如，视频变成损坏的灰度视频。当我稍微修改一下代码，我就不能得到灰度视频。值得一提的是，保存的视频太慢了。我想它的速度大概是fps，但我也不知道。损坏视频的屏幕截图：我试过一个在互联网上普遍使用的代码。然而，我没有得到我想要的。这是破坏我视频的代码。总之，我的实际目标是将rgb视频转换成灰

weixin_39964590·2023-01-09 17:47

Python_拟合多项式并预测

Python_拟合多项式并预测需要使用的模块numpy初始化数据以列表的形式导入（列表内的数据必须是数值型）num_x=[...]num_y=[...]x=numpy.array(num_x)y=numpy.array

M3ng@L·2023-01-09 14:56

将视频分成一帧一帧python_视频按帧截取图片python脚本

importcv2importosdefmov2img():#视频所在文件夹此处为相对路径，建议填相对路径files=os.listdir("./mov_clear/")counter=0foriinrange(len(files)):name_tmp=files[i]path='./img_clear/'#输出图片的路径，建议填相对路径print(path)print(name_tmp)vc=c

weixin_39690625·2023-01-09 12:15

中文情感分类代码

##中文情感分类--关于疫情、微博、中文、文本本次中文情感分析源于数据挖掘与分析课大作业，主要内容为:对疫情期间的微博文本进行情感分类，进而分析情感变化。

春山之外·2023-01-09 10:18

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

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