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詹惠儿

机器学习划分数据集的好处

所有机器学习模型的一个重要方面是确定它们的准确性。现在，为了确定它们的准确性，可以使用给定的数据集训练模型，然后使用该模型预测同一数据集的响应值，从而找到模型的准确性。但这种方法有几个缺陷，如：目标是估计模型在样本外数据上的可能性能。最大化训练准确性奖励过于复杂的模型，这些模型不一定会推广我们的模型。不必要的复杂模型可能会过度拟合训练数据。# load the iris dataset

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詹惠儿

如何拆分数据集

更好的选择是将我们的数据分成两部分：第一部分用于训练我们的机器学习模型，第二部分用于测试我们的模型。总结一下：将数据集拆分为两部分：训练集和测试集。在训练集上训练模型。在测试集上测试模型，并评估我们的模型的效果。列车/测试拆分的优点：可以在与用于训练的数据不同的数据上训练和测试模型。响应值对于测试数据集是已知的，因此可以评估预测测试精度是比样本外性能的训练准确性更好的估计。

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PGC123

为什么写小写字母变大写upper的输出没有变化？

最近在学习python，在写upper（）语句时，编辑器没有反应？？？是这个语句有问题还是安装时，没有将包安装全！答：最终检查发现函数调用出的问题，函数调用要用英文字符圆括号而不是中文的圆括号。

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詹惠儿

scikit-learn如何加载示例数据集

数据集只不过是一组数据。数据集通常有两个主要组件：特征 :(也称为预测变量，输入或属性）它们只是我们数据的变量。它们可以不止一个，因此由特征矩阵表示（'X'是表示特征矩阵的常用符号）。所有功能名称的列表称为功能名称。响应 :(也称为目标，标签或输出）这是输出变量，具体取决于特征变量。我们通常有一个响应列，它由响应向量表示（'y'是表示响应向量的常用符号）。响应向量采用的所有可能值称为目标名称。

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詹惠儿

scikit-learn有什么重要特征

scikit-learn是一个开源Python库，使用统一的界面实现一系列机器学习，预处理，交叉验证和可视化算法。scikit-learn的重要特征：简单有效的数据挖掘和数据分析工具。它具有各种分类，回归和聚类算法，包括支持向量机，随机森林，梯度增强，k均值等。可供所有人访问，并可在各种环境中重复使用。建立在NumPy，SciPy和matplotlib之上。开源，商业上可用 - B

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PGC123

getter 与 setter方法的作用？

为啥类里面会设置getter 与 setter方法？如果将属性设置为public不是更好吗？答：如果一个getter/setter 方法没有定义其它限制条件的时候，功能跟设置public属性相同。但是如果想加一些限制规则的时候，getter/setter方法更灵活。比如一个person类中的age属性，一旦设置好之后每次变更只能变大而不能变小，这符合实际规律。这时必须配置setter

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PGC123

jupyter notebook 指定使用浏览器

在不更改操作系统默认浏览器的情况下jupyter notebook 如何指定使用某个浏览器？答：可以在jupyter notebook 的配置文件jupyter_notebook_config.py中进行修改。修改方法：在文件的任意位置添加如下代码即可 import webbrowserwebbrowser.register("chrome", None, webbrowser

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PGC123

在使用jupyter notebook时页面显示不正常

在使用jupyter notebook时页面显示不正常，这是什么问题呢？代码跟老师的一致。答：由于jupyter notebook是一种基于web页面的开发工具，交互界面的渲染是由浏览器完成的。但是每个浏览器渲染的效果是不同的，根据使用经验来说，jupyter notebook 的最佳配合是google的chrome浏览器。建议更换浏览器获得最佳体验。

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PGC123

Centos7中安装anaconda3 pip报错

报错信息如下：[root@master bin]# pip-bash: /usr/local/anaconda3/bin/pip: /root/anaconda3/bin/python: bad interpreter: No such file or directory我之前是以root用户安装的，所以就安装到了/root目录下，但是后来发现其他用户用不了，就移动anaconda3文件到

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詹惠儿

如何理解文件的腌制模型

使用joblib作为文件的腌制模型：Joblib是pickle的替代品，因为它对携带大型numpy数组的对象更有效。这些函数也接受类文件对象而不是文件名。joblib.dump序列化对象层次结构joblib.load以反序列化数据流使用joblib保存到pickle文件 -from sklearn.externals import joblib # Save the model as

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詹惠儿

特征向量是什么

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组件显示变量的共同和唯一方差。基本上，它是以方差为中心的方法，旨在重现总方差和与所有组件的相关性。主成分基本上是原始变量的线性组合，

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詹惠儿

对Float的输入进行类型转换

对Float的输入进行类型转换：要将输入转换为float，以下代码将会运行。# input num1 = float(input()) num2 = float(input()) # printing the sum in float print(num1 num2)

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崔志远

寻找钱小菲老师的联系方式

谁有钱小菲老师的联系方式

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詹惠儿

python的_future_module函数

_future_module：这基本上不是两个版本之间的区别，但在这里提到有用的东西。__future__模块的想法是帮助迁移。我们可以使用Python 3.x 如果我们在2.x代码中规划Python 3.x支持，我们可以在我们的代码中输入_future_。例如，在Python 2.x代码下面，我们使用__future__模块使用Python 3.x的整数除法行为# In below

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詹惠儿

函数如何作为参数传递给其他函数

函数可以作为参数传递给其他函数：因为函数是对象，我们可以将它们作为参数传递给其他函数。可以接受其他函数作为参数的函数也称为高阶函数。在下面的示例中，我们创建了一个函数greet，它将函数作为参数。# Python program to illustrate functions # can be passed as arguments to other functions def shout

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詹惠儿

python的第一类函数是什么

语言中的第一类对象在整个过程中均匀处理。它们可以存储在数据结构中，作为参数传递，或者在控制结构中使用。如果编程语言将函数视为第一类对象，则称其支持第一类函数。Python支持First Class函数的概念。第一类函数的属性：函数是Object类型的实例。您可以将函数存储在变量中。您可以将该函数作为参数传递给另一个函数。您可以从函数返回该函数。您可以将它们存储在数据结构中，例如哈希

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詹惠儿

反射函数有什么功能

反射启用函数包括type（），isinstance（），callable（），dir（）和getattr（）。type和isinstance - 请参阅此处Callable（）：可调用意味着可以调用的任何东西。对于对象，确定是否可以调用它。通过提供__call __（）方法可以使类可调用。如果传递的对象显示为可调用，则callable（）方法返回True。如果不是，则返回False。例子

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詹惠儿

实例有什么属性

与类属性不同，实例属性不由对象共享。每个对象都有自己的实例属性副本（如果是类属性，则所有对象都引用单个副本）。要列出实例/对象的属性，我们有两个函数： -1. vars（） - 此函数以字典的形式显示实例的属性。2. dir（） - 此函数显示的属性多于vars函数，因为它不限于实例。它还显示类属性。# Python program to demonstrate # instance

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詹惠儿

python类有什么属性

类属性属于类本身，它们将由所有实例共享。这些属性通常在顶部的类主体部分中定义，以便易读。# Write Python code here class sampleclass: count = 0 # class attribute def increase(self): sampleclass.count = 1# Calling increase() on an

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詹惠儿

NZEC错误是什么原因

在各种网站编码时，很多人肯定遇到过NZEC错误。名称建议的NZEC（非零退出代码）在代码无法返回0时发生。当代码返回0表示它成功执行，否则它将返回一些其他数字，具体取决于错误的类型。在python中，通常多个输入用逗号分隔，我们使用input（）或int（input（））读取它们，但是大多数在线编码平台在测试时给出了由空格分隔的输入，在这些情况下是int（input（））无法正确读取输入并显示

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