在全球信息化快速发展的背景下, 大数据已经成为一种战略资源.各行各业的决策活动在频度、广度及复杂性上较以往有着本质的不同.决策过程中的不确定性因素增多, 决策分析的难度不断加大.传统的数据分析方法以及基于人工经验的决策已难以满足大数据时代的决策需求, 大数据驱动的智能决策将成为决策研究的主旋律.该文结合大数据特性, 对大数据决策的特点进行了归纳, 并从智能决策支持系统、不确定性处理、信息融合、关联

import pandas as pdfrom sklearn import datasetsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.cmfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClas...

from sklearn.model_selection import KFoldfrom sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.ensemble import RandomForestClassifierimport numpy as npX,y = load_iris(return_X_y=True)KF = KFold(n_s...

直接运行以下代码会出错：from cvxopt import matrix, solversP = matrix([[1.0, 0.0], [0.0, 0.0]])q = matrix([3.0, 4.0])G = matrix([[-1.0, 0.0, -1.0, 2.0, 3.0], [0.0, -1.0, -3.0, 5.0, 4.0]])h = matrix([0.0,...

原因：linalg.eig这个函数在计算的时候是以复数的形式运算的，算法在收敛时，虚部可能还没有完全收敛到0，但是都已经很小了，计算的时候可以直接取实部。

import numpy as npa = np.array([1,2,3,4,5,6])###The first formif a.all() > 0:print("数组中所有元素都大于0")else:print("数据中有小于等于0的元素")###The second formif all(i > 0 for i in a) > 0:print("数组中所有元素都大于0")e

K-means的聚类中心

import numpy as npA = np.array([[1,2,3],[4,5,6]])print("上面的减去下面的，结果整体少一行：")print(np.diff(A,axis=0))print("右边的减去左边的，结果整体少一列：")print(np.diff(A,axis=1))

使用LBP特征提取对FG-NET数据集进行年龄估计

import numpy as npa = np.array([[0.5,np.nan,2.5],[-0.5,0.5,1.5],[-1.5,-0.5,0.5],[-3,-2,-1]])print(np.isnan(a))a[np.isnan(a)] = 1.5print(a)