现在我有一个需求，需要打乱一个如下图所示的10*2的二维数组[[ 01][ 23][ 45][ 67][ 89][10 11][12 13][14 15][16 17][18 19]]c = random.randint(1, 1000)b = np.arange(20).reshape(10, 2)print(b)random.seed(c)random.shuffle(b)print(b)发现

**ROC的含义及画法**ROC的全名叫做Receiver Operating Characteristic（受试者工作特征曲线 ），又称为感受性曲线（sensitivity curve）。得此名的原因在于曲线上各点反映着相同的感受性，它们都是对同一信号刺激的反应，只不过是在几种不同的判定标准下所得的结果而已。其主要分析工具是一个画在二维平面上的曲线——ROC 曲线。ROC曲线以真正例率TPR为纵

ROC曲线和PR曲线都是用来衡量分类器分类性能的好坏的标准ROC曲线和PR曲线的区别ROC曲线关于ROC曲线的具体含义详见我之前的博文：ROC曲线的含义以及画法ROC曲线所在的二维坐标轴空间的横轴为FPR，纵轴为TPR；其中ROC曲线如下图所示相对来说，ROC曲线越靠近左上角表示分类器的效果越好PR曲线要评价信息检索系统的性能水平，就必须在一个检索系统中进行多次检索。每进行一次检索（每改变一次阈值

马尔可夫链定义马尔可夫链的定义如下从定义中我们不难看出马氏链（一阶）当前状态只与前一个状态相关。比如我们预测明天天气，只考虑今天天气状况，不考虑昨天前天的天气状况。马尔科夫链平稳状态举个具体的例子。社会学家把人按其经济状况分为3类：下层，中层，上层，我们用1,2,3表示这三个阶层。社会学家发现决定一个人的收入阶层最重要的因素就是其父母的收入阶层。如果一个人的收入属于下层类别，则它的孩子属于下层收入

一.LinearRegression().score方法关于LinearRegression().score(self, X, y, sample_weight=None)方法，官方描述为：Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.The coefficient R^2 is defined as (1 − (u)

1.问题发现过程中午的时候在笔记本上外接了一个摄像头，想使用这个外接的摄像头的，于是上网搜索如何使用外接摄像头，网友给出的答案是在设备管理器中的照相机菜单下选择系统自带的摄像头（我这里的摄像头的名称是以我的笔记本电脑品牌名命名的）进行禁用操作，然后就可以使用外接的摄像头了，于是我便照这样的方法去做，然而在设备管理器中的照相机菜单下并未发现系统自带的摄像头，只是发现了一个外接的摄像头，名称为XXX（

数据标准化（归一化）处理是数据挖掘的一项基础工作，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。以下是两种常用的归一化方法：一、min-max标准化(Min-Max Normalization)也称离差标准化，是对原

1.问题发现过程中午的时候在笔记本上外接了一个摄像头，想使用这个外接的摄像头的，于是上网搜索如何使用外接摄像头，网友给出的答案是在设备管理器中的照相机菜单下选择系统自带的摄像头（我这里的摄像头的名称是以我的笔记本电脑品牌名命名的）进行禁用操作，然后就可以使用外接的摄像头了，于是我便照这样的方法去做，然而在设备管理器中的照相机菜单下并未发现系统自带的摄像头，只是发现了一个外接的摄像头，名称为XXX（

一.LinearRegression().score方法关于LinearRegression().score(self, X, y, sample_weight=None)方法，官方描述为：Returns the coefficient of determination R^2 of the prediction.The coefficient R^2 is defined as (1 − (u)

1.打开VMware，选择上方功能栏的“编辑”-“虚拟网络编辑器”2.选择要配置的静态ip所在的虚拟网络适配器VMnet8，取得管理员权利更改设置，将其模式改为NAT模式3.为该虚拟网络适配器配置网关，注意：这里的网关与虚拟机中配置静态ip时要输入的网关是一致的，设置好后点击确定。4.进入到windows虚拟机中，这里以win7系统为例，win10系统同理。配置ip地址、子网掩码、网关、DNS等信