问：刚学ML，不太懂sklearn是什么？答：Python目前有不少实现机器学习算法的程序库，Scikit-Learn（简称：sklearn）是最流行的程序包之一，它为各种常用机器学习算法提供了高效的版本，是简单高效的数据挖掘和数据分析工具。Scikit-Learn建立在NumPy、SciPy以及Matplotlib之上，其干净、统一、管道命令式的API独具特色，内部实现了各种成熟的ML算法，
对于分类任务，可将样例根据真实类别与学习器预测类别的组合划分为，真正例（True Positive）：将正类预测为正类、假正例（False Positive）：将正类预测为反类、真反例（True Negative）：将反类预测为反类、假反例（False Negative）：将反类预测为正类四种情况，见下表： 我们常常使用精确度（accuracy）来度量分类精度，精确度是分类正确的样本数占样本
由于列表切片本身就是列表，我们可以简单地将它们组合在一起。以下是一些可用于组合不同列表的方法。比如说，我们有以下列表和两个列表切片。list = [1, 2, 3, 4, 5, 6]list1 = list[:3] # [1, 2, 3]list2 = list[4:] # [5, 6]组合它们的一种方法是使用 运算符，它将创建一个新列表，其中第一个列表的元素后跟第二个列表的元素。例
我们首先来回顾一下range（）函数的一般语法，即range(start, stop, step)该range()函数返回值的start值范围，直到但不包括stop值，其中每个值基本上是，start 1*step, start 2*step, start 3*step, ...如果我们选择一个非常大的step值，那么这个函数的运行方式就没有任何区别。它只包含小于该stop值的
问题：我尝试在我的变量名后加一个"."使它成为一个浮点数，所以我的结果将是一个浮点数，但它给出了一个错误。为什么是这样？回答：虽然通过在数字后面键入句点来使整数浮点数完全有效，但我们不能对变量执行相同操作，即使整数存储在其中也是如此。如果你尝试做类似的事情,python会给你一个错误，说明语法无效，因为在这种情况下，变量名后面的句点不能达到我们想要的效果。相反，我们使用方便的内置float
问题：python什么时候应该使用字典？回答：字典并不总是在您的程序中使用的最佳数据结构。它们占用的内存比列表多，所以在规模上考虑为什么选择其中一个是很重要的。当您只需要项目列表及其索引值时，列表非常适合。如果您正在创建一个字典，其中键名只有1,2,3等，请考虑使用列表。当您需要映射键和值之间的关系时，字典很有用，其中键需要除索引号之外的有意义的名称。
矩阵是严格2维的，而ndarray可以是n维的，矩阵是ndarray的一个子集，拥有全部ndarray的方法.matrix主要的好处是可以方便的进行矩阵乘法，a * b是矩阵乘法import numpy as npa = np .mat （'4 3; 2 1' ）b = np .mat （'1 2; 3 4' ）print （a ）＃[[4 3] ＃[2 1]] print （
想用 matplotlib 画一个动态图，但是数据是实现读取好的。所以只能不断改变画图数据的大小来实现 plot 的动态过程。 想到两种方法，一个是新建一个 array，然后每一次迭代都 append 一个数据进去，然后 plot 这个 array，另一种方法 是每次对原始数据进行切片，后画图。 后来采用的是切片的方法，发现速度竟然比 append 要快很多，总觉得每
例如 list 的 append 操作就是无返回值的，换句话说就是不能进行形如list = [] list.append(1).append(2) 这样的连续操作注意函数返回的数据类型注意是 list 还是 生成器注意是 list/tuple 还是 单个变量Python 很注重惰性计算，所以很多函数，方法返回的是 生成器 或者 map 类型，有些时候需要 转换 为 list t
在SQL中遇到大量重复数据时，可以使用DISTINCT关键字从查询的结果集中删除重复的行。1. 请考虑以下示例（不使用该DISTINCT关键字）：SELECT first_name来自 sakila .actorWHERE first_name LIKE'An ％' ;结果：a您可以看到有两个记录包含值Angela。2. 现在让我们添加DISTINCT关键字：SELE
通过MySQL Workbench的Server Status屏幕查看服务器的当前状态的步骤：1. 要显示服务器状态屏幕上，单击Server Status上管理 标签：a2. 看到类似于此的屏幕：a3. “服务器状态”屏幕显示服务器功能，服务器目录，SSL，身份验证，连接名称等信息。它还提供有关连接，流量，负载等信息。上面的屏幕截图显示服务器正在运行。如果服务器没有运行，那么服
有很多方法可以在MySQL中导出数据。可以导出整个数据库，也可以导出一个或多个表，还可以导出查询的结果集。在这里，我们主要使用MySQL Workbench来执行导出查询的结果集操作。导出查询的结果集让我们从导出查询的结果集开始。您可以将查询的结果集导出为多种格式，包括CSV，XML，HTML，JSON，SQL INSERT语句，Excel和Tab分隔。只需在MySQL Workben
大多数OS X系统都默认安装了Python。确定安装了Python后，你还需安装一个文本编辑器， 并确保其配置正确无误。 1. 检查是否安装了Python 在文件夹Applications/Utilities中，选择Terminal，打开一个终端窗口；你也可以按Command 空格键，再输入terminal并按回车。为确定是否安装了Python，请执行命令python（注意，其中 的p是小写的
Python是一种跨平台的编程语言，这意味着它能够运行在所有主要的操作系统中。在所有安 装了Python的现代计算机上，都能够运行你编写的任何Python程序。然而，在不同的操作系统中， 安装Python的方法存在细微的差别。 在这一节中，你将学习如何在自己的系统中安装Python和运行Hello World程序。你首先要检 查自己的系统是否安装了Python，如果没有，就安装它；接下来，你需要安
在不同的操作系统中，Python存在细微的差别，因此有几点你需要牢记在心。这里将介绍大 家使用的两个主要的Python版本，并简要介绍Python的安装步骤。 1.1.1 Python 2和 Python 3 当前，有两个不同的Python版本：Python 2和较新的Python 3。每种编程语言都会随着新概念 和新技术的推出而不断发展，Python的开发者也一直致力于丰富和强化其功能。大
一. 样本均值的采样分布统计学家不是使用个人分数，而是经常使用采样。也就是取几个样本，计算每个样本的平均值，然后将平均值用作数据，而不是使用单个分数。样本是样本均值的采样分布。当计算所有可能的样本均值时，则满足以下属性：样本平均值将是人口的平均值样本均值的方差是总体的方差除以样本大小。样本均值的标准偏差（称为均值的标准误差）将小于总体标准差，并且将等于总体的标准偏差除以样本大小的平方根。
假设检验主要分为单侧假设检验和双侧假设检验，其中单侧假设检验包括左尾和右侧假设检验检验类型由备择假设（H 1）确定 a左尾检验H 1：参数 cv，则 拒绝H 0a双尾检验ħ 1：参数不等于值的另一种方式来写不等于
if__name__='__main__'相当于程序的入口，当 if__name__='__main__' 在一个后缀“.py”的Python文件中， 如果直接执行此“.py”的Python文件，则 if__name__='__main__' 后的代码块将被执行；若此“.py”的Python文件被以模块形式导入，则不执行 if__name__='__main__' 后的代码块。
在R中使用循环时，遵循一些黄金规则可提高运行速度：存在矢量化替代时，请勿使用循环不长的物体（通过c，cbind在循环过程等） - R有创建一个新的对象，并在整个信息复制只是为了添加新元素或行/列分配一个对象来保存结果并在循环期间填充它例如，我们将创建一个新版本analyze，它将返回每个文件的每日平均炎症（列）。 请注意我们如何out在每次迭代中添加新列？这是for在R 中编写循环
一个for循环使用相同的函数调用适用于对象的集合。R有一系列功能，apply家庭，可以大致相同的方式使用。该apply家族成员包括apply - 应用于数组的边距（例如矩阵的行或列）lapply - 申请对象和返回列表sapply - 如果可能，应用于对象并返回简化对象（数组）vapply- 类似sapply但您指定迭代返回的对象类型它们中的每一个都有一个参数FUN，该参数将函数应用于
关注
换一批
