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DNS 服务器 ip

AliDNS 阿里公共 DNSIPv4 地址首选:223.5.5.5备用:223.6.6.6Public DNS+IPv4 地址首选:119.29.29.29114 DNS常规公共 DNS (干净无劫持)首选:114.114.114.114 、备选:114.114.115.115拦截钓鱼病毒木马网站 (保护上网安全)首选:114.114.114.119、备用:114.114....

#服务器
python “from sklearn import datasets”出错

1.错误提示:“ImportError: No module named datasets”。报错原因:你的py文件名是sklearn.py,和库文件名冲突。解决方法:把你的py文件改个名字。2.错误提示:“DLL load failed 找不到指定模块”。报错原因:sklearn和python版本不匹配。解决方法:重装。...

#sklearn
可能是最全的机器学习模型评估指标总结

本文参考了 scikit-learn 的官方文档的模型评估章节的部分内容,总结了常用的分类、聚类和回归模型的模型评估指标。目录:分类模型的度量聚类模型的度量回归模型的度量符号定义:yyy:真实值,y^\hat{y}y^​:预测值,nnn:样本数一、分类模型的度量1.accuracy(准确率)预测正确的样本占全部样本的比例,公式为:accuracy(y,y^)=1n∑i=0n...

#机器学习#人工智能#深度学习
python 分割字母和数字

from itertools import groupbys = 'Chevrolet3986_small.jpg'print(s)ss = [''.join(list(g)) for k, g in groupby(s, key=lambda x: x.isdigit())]print(ss[0])print(ss[1])print(ss[2])运行结果:...

#python
npx create-react-app 使用淘宝镜像

1.查看npm的镜像源npm config get registry// 默认是:https://registry.npmjs.org/2.修改成淘宝的镜像源npm config set registry https://registry.npm.taobao.org3.create-react-app创建项目npx create-react-app myapp...

#npm
web 前后端分离演进

1.servlet早期的web开发,一般是前端人员写好ui(html,css)就不管了。然后后端人员用servlet一行一行print,插入变量,拼接。由于各种拼接太麻烦,出现了JSP。2.JSPJSP实际上最后也要被编译为servlet。如果我们把servlet看作是在Java中写html,那么JSP就是在html中写Java。JSP可以在html中插入变量,然后编译为servlet。...

#架构
python 分割字母和数字

from itertools import groupbys = 'Chevrolet3986_small.jpg'print(s)ss = [''.join(list(g)) for k, g in groupby(s, key=lambda x: x.isdigit())]print(ss[0])print(ss[1])print(ss[2])运行结果:...

#python
最新版黑苹果MacOS 10.14 Mojave安装教程

安装分为三部分:1.制作安装U盘2.安装 Mac OS 系统3.安装 clover(四叶草)用到的安装工具(按用到的先后顺序):1.Clover_v2.4k_r4679.pkg2.Clover Configurator.zip3.一般台式机都能使用的通用 EFI下载链接:https://pan.baidu.com/s/1sk6tYbCZ0riy0I6...

【机器学习】线性回归sklearn实现

这里使用sklearn框架实现线性回归。使用框架更方便,可以少写很多代码。写了三个例子,分别是单变量的、双变量的和多变量的。单变量和双变量的画出了图,多变量的由于高维空间难以实现,所以没有画图。单变量和双变量的使用的自己模拟的一个简单的房价数据集,多变量的使用的boston房价数据集。1.单变量线性回归代码运行结果2.双变量线性回归代码运行结果3.多变量线性回归代码...

#机器学习#线性回归#sklearn
【机器学习】多项式回归python实现

使用python实现多项式回归,没有使用sklearn等机器学习框架,目的是帮助理解算法的原理。使用一个简单的数据集来模拟,只有几条数据。代码从数据集中读取X和y。为X添加二次方项,用Z替换。给Z添加 1 列,初始化为 1 ,用来求偏置项。划分训练集和测试集。将Z和y的训练集转换为矩阵形式。和线性回归类似,使用正规方程法,先验证矩阵的可逆性。去掉Z中全为1的列。使用测试集...

#人工智能#AI#机器学习
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