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dreamhappy2012

LASSO回归原理？

当我们使用普通最小二乘法进行回归拟合时，如果特征变量间的相关性较强，则可能会导致某些 w 系数很大，而另一些系数变成很小的负数。所以，我们通过岭回归添加 L2 正则项来解决这个问题。与岭回归相似的是，LASSO 回归同样是通过添加正则项来改进普通最小二乘法，不过这里添加的是 L1 正则项。即：这里关于L1、L2没有做很详细的解释，如果需要可以参考这里，简单说下：L1：L1正则化最

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zxq997

如何将数据离散化？

pandas中提供将数据离散化的工具。例子如下:一些数据：若想将数量这一列离散化分为三份，并且贴上少，中，多的标签。代码如下:pd.cut(df['数量'],range(0,12,3),labels=['少',"中","多"])结果：

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詹惠儿

如何使用组键连接数据框

使用组键连接DataFrame：为了使用组键连接数据帧，我们使用keys参数覆盖列名。Keys参数是在基于现有Series创建新DataFrame时覆盖列名称。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data1 = {'Name':['

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詹惠儿

如何使用多索引DataFrame

连接单索引DataFrame：为了将单索引数据帧与多索引数据帧连接，该级别将匹配单索引帧的索引名称与多索引帧的级别名称索引帧。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data1 = {'Name':['Jai', 'Princi', 'Ga

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詹惠儿

python如何忽略索引来连接数据

通过忽略索引来连接DataFrame：为了通过忽略索引来连接数据帧，我们忽略没有有意义含义的索引，您可能希望附加它们并忽略它们可能具有重叠索引的事实。为了做到这一点，我们 ignore_index用作参数。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee d

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dreamhappy2012

什么时候比较适合用岭回归？

岭回归是加了二阶正则项的最小二乘，主要适用于过拟合严重或各变量之间存在多重共线性的时候，岭回归是有bias的，这里的bias是为了让variance更小。岭回归的回归参数有先验分布，而最小二乘对参数没有限制。对参数进行先验分布限制，会使得得到的回归参数取值不会很病态。因为最小二乘法会出现不稳定的情况，这种情况下会有过拟合，所以需要通过一个shrinkage即缩减解决过拟合问题。如果最小二

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詹惠儿

如何使用append连接数据框（2）

现在我们应用.append()函数以便连接到数据框# using append function res = df.append(df1)res输出：a

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詹惠儿

如何使用append连接数据框（1）

使用连接DataFrame.append()为了连接数据帧，我们使用.append()函数这个函数沿轴= 0连接，即索引。此功能以前存在.concat。# importing pandas moduleimport pandas as pd # Define a dictionary containing employee data data1 = {'Name':['Jai', '

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詹惠儿

如何理解python的内连接

我们设置join = inner为数据框的交集设置轴# applying concat with axes# join = 'inner'res2 = pd.concat([df, df1], axis=1, join='inner') res2输出：如输出图像所示，我们得到数据帧的交集a

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zxq997

如何利用python做交叉表？

还是使用蔬菜水果数据为例。import pandas as pddf = pd.DataFrame({'类别':['水果','水果','水果','蔬菜','蔬菜','肉类','肉类'], '产地':['美国','中国','中国','中国','新西兰','新西兰','美国'], '水果':['苹果','梨','草莓','番茄','黄

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dreamhappy2012

岭回归和最小二乘法的区别是什么?

岭回归（Ridge Regression）在机器学习里就是一种改进的最小二乘。其本质是如果用传统的最小二乘，那么个别异常值可能对结果影响非常大（因为最小二乘法对异常值是非常敏感的）。所以用了这个改进的方法。引入正则系数可以消除异常值，优化模型。具体介绍如下：最小二乘：aaa最后一步成立的条件是 a 可逆，可逆的条件是满秩，如果不满秩我们就要处理一下：a

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zxq997

如何使用pivot_table?

pandas中有个函数和excel中的透视表非常相似。就是pivot_table.具体用法如下例子：import pandas as pddf = pd.DataFrame({'类别':['水果','水果','水果','蔬菜','蔬菜','肉类','肉类'], '产地':['美国','中国','中国','中国','新西兰','新西兰','美国'],

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詹惠儿

python如何连接数据框

为了连接数据帧，我们使用concat()有助于连接数据框的函数。我们可以通过多种不同方式连接数据框，它们是：使用连接DataFrame .concat()通过在轴上设置逻辑来连接DataFrame使用连接DataFrame .append()通过忽略索引来连接DataFrame使用组密钥连接DataFrame与混合ndims连接使用.concat()以下方法连接DataFrame ：

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詹惠儿

在python中如何改变输入数据类型

可以通过在类型中指定input（）函数来将此输入类型转换为integer，float或string。对Integer的输入进行类型转换：可能存在需要来自用户/控制台的整数输入的条件，以下代码从控制台获取两个输入（整数/浮点数）并将它们转换为整数然后打印总和。filter_none编辑play_arrowbrightness_4# input num1 = int(input()) nu

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dreamhappy2012

梯度下降法分类？

梯度下降法分类：1. 批量梯度下降算法（ BGD ， Batch gradient descent algorithm）2. 随机梯度下降算法（SGD，Stochastic gradient descent algorithm）3. 小批量梯度下降算法（ MBGD ， Mini-batch gradient descent algorithm）

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啊啊啊啊啊吖

Python Selenium通过单击输入标记

我试图让selenium点击输入复选框但面临不同的错误。这些复选框之间的唯一区别是data-filter-tag值，所以我尝试了这个。driver.find_element_by_css_selector("input[data-filter-tag='am']").click()错误ElementNotVisibleException: Message: element not in

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啊啊啊啊啊吖

为所有可能的组合创建一行

我有一个数据框，有许多分类项目，其中一些有一个月，其中一些没有。为了获得准确的平均值，我想找出一种方法为每个月的每个类别创建空行值，然后我可以填写余数。数据如下所示： skinny_month month Amount Category0 2019-01 18.34 Rental Car

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啊啊啊啊啊吖

键入 - 函数返回值类型与表达式的类型相同

考虑一下代码：def foo() -> ??: return bar()我怎么能说我希望返回类型与返回类型foo相同bar()？在C 中我可以使用decltype，类似于：auto foo() -> decltype(bar()) { return bar();}##############################如果bar已定义，则可以访问其签名

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啊啊啊啊啊吖

计算多维numpy数组中的副本

我正在使用python-3.x，我想计算numpy数组中的重复数....例如：import numpy as npmy_array = np.array([[2, 3, 5], [2, 3, 5], # duplicate of row 0 (this will be count as 1) [2, 3, 5

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啊啊啊啊啊吖

如何计算Python Pandas中的组的移位列

我有以下pandas数据帧： Circuit-ID DATETIME LATE? 78899 07/06/2018 15:30 178899 08/06/2018 17:30 078899 09/06/2018 20:30 123544 12/07/2017 23:30 123544 13/07/2017 19:30 0

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