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liting李

Python能实现自动化办公吗？有没有相关书籍推荐？

Python能实现自动化办公。Python能实现自动化办公参考链接：https://www.jb51.net/article/167040.htm，大家可以看看Python是如何实现自动化办公。推荐书籍参考链接：https://www.zhihu.com/question/358012330/answer/963749700?utm_medium=social推荐书籍：《深度学习入门—基于

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陈革007

Python: 提高库下载速度

[1] 阿里云 http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/[2] 豆瓣http://pypi.douban.com/simple/[3] 清华大学 https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ (最常用)[4] 中国科学技术大学 http://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/[5]

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shauna570392

混淆矩阵是什么？

混淆矩阵（confusion matrix）衡量的是一个分类器分类的准确程度。理解其概念本身容易理解，但一些特定术语易被混淆。混淆矩阵适用于包含多个分类器的问题，本文以二元分类的混淆矩阵为例进行讲解。观察混淆矩阵，可得如下结论：1. 示例是一个二元分类问题，产生两种可能的分类：“是”或者“不是”。当预测一个事件是否发生时，“是”意味着该事件已经发生，而“否”则相反，该事件没有发生

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Kevin66832

在进行数据分析之前，要先做点什么？

当有一天，你的老板甩给你一堆数据，你会怎么做？ 1、首先，不要慌着打开这些数据！要想处理好这些数据，我们就要弄明白这些数据是解决什么问题的？（相同的数据，在不同人手里就会产出不同的结论！）这时候，我们不妨去于乐业务部门沟通，了解问题的核心，具体一解决哪些问题，确定要提取的关键字段~ 2、预探索数据！即，检查数据是否已经更新（数据源是否是最新的数据），利用sql筛选自己需要的

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大魔王泛泛

简述一下CountVectorizer类中vocabulary_方法的用法

CountVectorizer是属于常见的特征数值计算类，是一个文本特征提取方法。对于每一个训练文本，它只考虑每种词汇在该训练文本中出现的频率。from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizertexts=["orange banana apple grape","banana apple apple","grape",

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赵娜0418

Python机器学习AUC两种方式

计算AUC的两种方式1、什么是AUC?●AUC是ROC曲线下方的面积●取值一般为0.5-1，越大表明分类性能越好！4.2 直接使用封装好的API代码：from sklearn import metricsscores = lr.predict_proba(X_test)[:,1]metrics.roc_auc_score(y_test, scores) # y_test真实标签 s

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赵娜0418

机器学习交叉验证

其基本思想是将原始数据（dataset）进行分组，一部分做为训练集来训练模型，另一部分做为测试集来评价模型。交叉验证是一种模型选择的方法！（引自李航统计学习方法）可以分为以下三种：1、简单交叉验证。即将数据按照一定比例比如73开，分为训练集和测试集。2、S折交叉验证。将已给数据切分为S个互不相交、大小相同的子集，将S-1个子集的数据作为训练集来训练模型，剩余的一个测试模型，重复S次，选择

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shauna570392

dataframe里如何添加求和的计算字段？

源数据如下：A B C D E0 0.673092 0.230338 -0.171681 0.312303 -0.1848131 -0.504482 -0.344286 -0.050845 -0.811277 -0.2981812 0.542788 0.207708 0.651379 -0.656214 0.5075953 -0.249410 0.131549 -2.1984

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赵娜0418

Python机器学习中三类梯度下降法总结

梯度下降法大家族（BGD，SGD，MBGD）1、批量梯度下降法（Batch Gradient Descent）批量梯度下降法，是梯度下降法最常用的形式，具体做法也就是在更新参数时使用所有的样本来进行更新，这个方法对应于前面3.3.1的线性回归的梯度下降算法，也就是说3.3.1的梯度下降算法就是批量梯度下降法。　　 θi=θi−α∑j=0m(hθ(x(j)0,x(j)1,...x(j)n)−

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shauna570392

如何使用plt.plot画图？

plt.plot() 参数介绍： x, y : array-like or scalar The horizontal / vertical coordinates of the data points. x values are optional. If not given, they default to [0, …, N-1]. x是可选的，如果x没有，将默认是从0到n-

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pkwwwsas

mysql有32位的吗？

如果有32位的，跟64位有区别吗？

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Kevin66832

Excel中的绝对引用和相对引用怎么选择？

本文以条件格式的突出显示功能为例，演示相对引用的“乐趣”！绝对引用和相对引用使用F4键或者Fn F4 键切换就可以了呦~ 1、首先，我们的需求是将图片中的“周末”突出显示，这里我们用到条件格式。 2、找到条件格式中的新建规则，选择格式 3、对“是否是周末”列运用相对引用（仅固定列）并设置相应的格式突出显示~ 这样就可以使周末这一行突出显示啦~ PS：这里说明相对

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大魔王泛泛

敏捷项目管理的意义在于什么

敏捷项目管理的意义在于：1.能使组织得以对需求的增加、变化或消除施加更多影响2.能改进企业与客户之间的交流版，也为企业所有者提供支持，帮助他们获取并审查重要信息，用于做出正确决策，引导项目在开发流程中的权发展方向 3.可帮助从业者在敏捷原则、实践、工具和技能等方面拥有的知识和技能

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赵娜0418

Python机器学习标准化、归一化的目的

在机器学习领域中，不同评价指标（即特征向量中的不同特征就是所述的不同评价指标）往往具有不同的量纲和量纲单位，这样的情况会影响到数据分析的结果，为了消除指标之间的量纲影响，需要进行数据标准化处理，以解决数据指标之间的可比性。原始数据经过数据标准化处理后，各指标处于同一数量级，适合进行综合对比评价。其中，最典型的就是数据的归一化处理。简而言之，归一化的目的就是使得预处理的数据被限定在一定的范围内（

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赵娜0418

Python机器学习分类模型评判指标混淆矩阵相关知识点

混淆矩阵是ROC曲线绘制的基础，同时它也是衡量分类型模型准确度中最基本，最直观，计算最简单的方法。混淆矩阵是评判模型结果的指标，属于模型评估的一部分。此外，混淆矩阵多用于判断分类器（Classifier）的优劣，适用于分类型的数据模型，如分类树（Classification Tree）、逻辑回归（Logistic Regression）、线性判别分析（Linear Discriminant Ana

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赵娜0418

机器学习中监督学习、无监督学习和半监督学习的区别是什么？

概念1、监督学习（数据集有输入和输出数据）：通过已有的一部分输入数据与输出数据之间的相应关系。生成一个函数，将输入映射到合适的输出，比如分类。2、无监督学习（数据集中只有输入）：直接对输入数据集进行建模，比如聚类。3、半监督学习：综合利用有类标的数据和没有类标的数据，来生成合适的分类函数。类别1、监督学习分为分类（classification）和回归（regression）。最广泛

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读童话的狼

线性回归模型的残差项是不是要满足一些假设？

线性回归模型的的假设有：1、随抄机误差项是一个期望值或平均值为0的随机变量；2、对于解释变量的所有观测值，随机误差项有相同的方差；3、随机误差项彼此不相关；4、解释变量是确定性变量，不是随机变量，与随机误差项彼此之间相互独立；5、解释变量之间不存在精确的（完全的）线性关系，即解释变量的样本观测值矩阵是满秩矩阵；6、随机误差项服从正态分布。

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LXM21

怎样判断微分方程是线性还是非线性？

线性指量与量之间按比例、成直线关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数。对于一阶微分方程,形如:y' p(x)y q(x)=0的称为"线性。比如:y'=sin(x)y是线性的，但y'=y^2不是线性的。注意:(1)y'前的系数不能含y,但可以含x,如:y*y'=2 不是线性的x*y'=2 是线性的(2)y前的系数也不能

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颜夕小妞

线性回归建模的流程

步骤一：明确需求明确因变量Y步骤二：数据清洗缺失值处理异常值处理：三倍标准差以外的数值分类变量步骤三：相关性分析探索所有自变量与因变量的相关性，得出相关系数，并画出散点图步骤四：分割测试集训练集20%的数据作为测试集80%的数据作为训练集步骤五：回归F检验T检验R^2：一元线性回归，看R^2：多元线性回归，看调整R^2步骤六：模型调优残差服从正态分布含义：残差服从

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liting李

jupyter lab 打开拒绝访问

如图打开jupyter lab出现Error: [WinError 5]拒绝访问。分三步完全解决该问题：第一步：关闭跟python相关的所有程序，如jupyter，pycharm，Anaconda等等，这一步非常重要！！！好了，第一步完成下面开始常规操作的两步：第二步：赋予用户对python的“完全控制”的权限，步骤如下：找到按照python的位置，本文用的是A

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