这是因为在本地电脑没有所写的字体,或是字体名称后缀不一致,因此只需查看本地是否有对应的字体,将其改为本地对应文件夹下已有的字体文件即可。
读童话的狼
2021-02-28
这个提示是没找到这个文件,把这个文件放到当前目录就可以了,或者直接使用绝对路径
读童话的狼
2021-02-28
这是因为路径的字符串发生了转义,为了保证识别正确可以在路径前加一个r,保持字符原生,就可以正常识别了
读童话的狼
2021-02-28
电脑中缺少wordcloud的包,安装方法:在anaconda prompt里运行pip install wordcloud
读童话的狼
2021-02-27
执行升级scikit-learn的命令报错:ERROR: Could not install packages due to an EnvironmentError: [WinError 5] 拒绝访问。: 'D:\\fxcx\\python\\Lib\\site-packages\\~klearn\\decomposition\\_cdnmf_fast.cp38-win_amd64.pyd'Co
读童话的狼
2021-02-27
将sklearn-learn升级到最新版即可,升级方法见https://www.cda.cn/discuss/post/details/603795369fd3554bc36786e9
读童话的狼
2021-02-27
方法1:点击电脑上的Windows键+R键,windows键就是下面图片中的键在弹出的窗口中输入cmd,回车方法2直接在开始菜单搜索cmd
读童话的狼
2021-02-26
安装brewruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 安装graphviz:brew install graphviz执行不报错就是安装完成了
读童话的狼
2021-02-26
adaboost是指的一类集成的方法,他可以使用各种不同的分类器,你的预处理要根据你的分类器具体去定,如果你使用决策树做分类器,也是不用做归一化的。而xgboost是以cart树为基础的集成算法,他不需要归一化是因为cart树不需要归一化。
读童话的狼
2021-02-26
树模型(概率模型)不需要,如决策树、RF;而像Adaboost、SVM、LR、KNN、Kmeans之类的优化问题就需要归一化。树模型不需要归一化,因为数值缩放不影响分类点位置。而对于线性模型,使用梯度下降时,损失等高线是一个椭圆的形状,如迭代到最低点需要多次迭代,使用归一化后,等高线就是圆形的,迭代次数较少。
读童话的狼
2021-02-26
命令写错了,多了空格应该是pip install scikit-learn --upgrade
读童话的狼
2021-02-26
1、利用注册表还原WIN + R 在弹出的窗口中输入 regedit 按回车键或者点确定在注册表编辑器中进入到【HKEY_LOCAL_MACHINE\SYSTEM\ControlSet001\Control\Session Manager\Environment】目录如果这里的path是之前未修改过了就可以将其复制到系统环境变量中去,如何是改过的就只能进行系统还原或者执行方法22、填入系统的默认值
读童话的狼
2021-02-25
这个是因为anaconda 环境变量的问题,将对应的路径添加到系统环境变量就可以了F:\Anaconda3F:\Anaconda3\ScriptsF:\Anaconda3\Library\bin添加的时候注意换成自己的anaconda文件对应的路径
读童话的狼
2021-02-25