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詹惠儿

三元运算符是什么？

三元运算符（也称为条件表达式）是基于条件为真或假来评估某些内容的运算符。它在2.5版本中被添加到Python中。它只是允许在一行中测试条件来替换多行if-else使代码紧凑。句法：[on_true] if [expression] else [on_false] 使用三元运算符的简单方法：# Program to demonstrate conditional operator a

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詹惠儿

用python进行PCA（下）

第5步：应用PCA功能将PCA功能应用于训练和测试集进行分析。# Applying PCA function on training # and testing set of X component from sklearn.decomposition import PCA pca = PCA(n_components = 2) X_train = pca.fit_transfor

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詹惠儿

用python进行PCA（上）

第1步：导入库# importing required libraries import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd 第2步：导入数据集导入数据集并将数据集分发到X和y组件以进行数据分析。# importing or loading the dataset dataset = pd

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怎么区分特征向量和特征值？

特征向量：它是一个非零向量，在矩阵乘法后保持平行。假设x是矩阵M的维数r的特征向量，如果Mx和x是平行的，则维度r * r。然后我们需要求解Mx = Ax，其中x和A都是未知的，以获得特征向量和特征值。在Eigen-Vectors下，我们可以说Principal组件显示变量的公共和唯一方差。基本上，它是以方差为中心的方法，旨在重现总方差和与所

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推荐系统用python可视化导入

可视化导入：import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns sns.set_style('white') %matplotlib inline # plot graph of 'num of ratings column' plt.figure(figsize =(10, 4)) ratings['num of rat

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怎么用python实现电影推荐系统？

推荐系统是一种根据用户的选择来预测或过滤偏好的系统。推荐系统用于各种领域，包括电影，音乐，新闻，书籍，研究文章，搜索查询，社交标签和一般产品。推荐系统以两种方式中的任何一种产生推荐列表 -协同过滤：协同过滤方法根据用户过去的行为（即用户购买或搜索的项目）以及其他用户做出的类似决策来构建模型。然后，该模型用于预测用户可能感兴趣的项目（或项目的评级）。基于内容的过滤：基于内容的过滤方法使用项

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怎么理解分类项目？

分类项目现在我们需要编写一个函数来将项目分类到一个组/集群。对于给定的项目，我们将找到它与每个均值的相似性，我们将该项目分类为最接近的项目。def Classify(means,item): # Classify item to the mean with minimum distance minimum = sys.maxint; index = -1; for i i

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怎么理解欧几里德距离？

我们将使用欧氏距离作为我们数据集的相似度量标准（注意：根据您的项目，您可以使用其他相似性度量标准）。def EuclideanDistance(x, y): S = 0; # The sum of the squared differences of the elements for i in range(len(x)): S = math.pow(x[i]-y[i], 2);

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k-means怎么初始化手段？

我们想要在项目的特征值范围内初始化每个均值的值。为此，我们需要找到每个特征的最小值和最大值。我们通过以下功能实现这一目标：def FindColMinMax(items): n = len(items[0]); minima = [sys.maxint for i in range(n)]; maxima = [-sys.maxint -1 for i in range(n)];

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k-means怎么读取数据？

我们接收输入作为文本文件（'data.txt'）。每行代表一个项目，它包含用逗号分隔的数值（每个特征一个）。您可以在此处找到示例数据集。我们将从文件中读取数据，并将其保存到列表中。列表的每个元素都是另一个包含要素项目值的列表。我们使用以下函数执行此操作：def ReadData(fileName): # Read the file, splitting by lines f = o

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K-means中的K怎么理解？

我们给出了一组项目数据，包括某些特征和这些特征的值（如矢量）。任务是将这些项目分组。为此，我们将使用kMeans算法; 无监督学习算法。概观（如果您将项目视为n维空间中的点，将会有所帮助）。该算法将项目分类为k组相似性。为了计算这种相似性，我们将使用欧氏距离作为测量值。该算法的工作原理如下：首先，我们随机地初始化k个点，称为均值。我们将每个项目分类为其最接近的平均值，并更新平均值的坐标

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初识Logistic回归？

先决条件：线性回归本文讨论了Logistic回归的基础知识及其在Python中的实现。逻辑回归基本上是监督分类算法。在分类问题中，目标变量（或输出）y只能为给定的一组特征（或输入）X采用离散值。我们也可以说目标变量是分类的。根据类别数量，Logistic回归可分为：二项式：目标变量只能有两种可能的类型：“0”或“1”代表“赢”与“损失”，“通过”与“失败”，“死”与“活着”等。多项式：

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pandas怎么按列名称删除列？

删除列名称的列在他的代码中，使用列名删除Passed列。axis 参数保持为1，因为1表示列。# importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" ) # dropping pass

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pandas怎么按索引标签删除行？

示例＃1：按索引标签删除行其代码中，传递索引标签列表，并使用.drop（）方法删除与这些标签对应的行。# importing pandas module import pandas as pd # making data frame from csv file data = pd.read_csv("nba.csv", index_col ="Name" ) # dropping

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Pandas.drop（）的用法

Python是一种用于数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。Pandas为数据分析人员提供了一种使用.drop()方法删除和过滤数据框的方法。可以使用此方法使用索引标签或列名删除行或列。语法：DataFrame.drop（labels = None，axis = 0，index = None，co

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詹惠儿

Pandas怎么合并DataFrame？

代码＃2：DataFrames MergePandas提供单个函数merge（），作为DataFrame对象之间所有标准数据库连接操作的入口点。# Python program to merge # dataframes using Panda # Dataframe created left = pd.DataFrame({'Key': ['K0', 'K1', 'K2', 'K3'

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詹惠儿

使用Pandas连接DataFrame

数据帧是具有多个行和列的二维数据结构。在数据框中，数据仅以行和列的形式对齐。数据帧可以执行算术运算和条件运算。它有可变的大小。下面是使用Numpy和Pandas的实现。所需模块：导入numpy为np 将pandas导入为pd 代码＃1： DataFrames连接concat() 函数执行沿轴执行连接操作的所有繁重工作，同时在其他轴上执行索引（如果有）的可选集合逻辑（并集或交集）。#

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詹惠儿

read.csv常用参数

通过在jupyter笔记本中按shift tab可以看到任何功能的参数。下面给出了有用的用法： # importing Pandas library import pandas as pd pd.read_csv(filepath_or_buffer = "pokemon.csv") # makes the passed rows header pd.read_csv(

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詹惠儿

怎么用pandas.read_csv（）读取csv？

Python是一种用于数据分析的优秀语言，主要是因为以数据为中心的python包的奇妙生态系统。Pandas是其中一个软件包，可以更轻松地导入和分析数据。import pandas：将pandas导入为pd 代码＃1：read_csv是一个重要的pandas函数，用于读取csv文件并对其执行操作。# Import pandas import pandas as pd # readi

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詹惠儿

python的方差分析和相关分析

方差分析ANOVA代表方差分析。执行以确定不同分类数据组之间的关系。在ANOVA下我们有两个测量结果：- F-testscore：显示组的变量意味着变化--p 值：它显示结果的重要性这可以使用python模块scipy方法名称f_oneway（）执行语法：这些样品是每组的样品测量值。作为结论，我们可以说，如果ANOVA检验给我们一个大的F检验值和一个小的p值，那么其他变量和分

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