环境说明：Python3.7.2+Jupyter Notebook示例1（求解一元三次方程）：import sympy as sp# 导入sympy包x = sp.Symbol('x')# 定义符号变量f = x**3 - 3*x**2 + 3*x - 9/16# 定义要求解的一元三次方程x = sp.solve(f)# 调用solve函数求解方...

说明：代码运行环境为 Win10+Python3+jupyter notebook直方图简介：直方图是一种常用的数量型数据的图形描述方法。它的一个最重要应用是提供了数据的分布形态的信息。直方图主要的绘制方法：方法1：通过pandas包中的调用Series对象或DataFrame对象的plot()、plot.hist()或hist()方法方法2：通过matplotlib包中的Ax...

本文安装环境说明：win10，64位操作系统安装程序下载：首先是登录MySQL的官网，下载MySQL 8.0.17的安装包。官网地址：https://www.mysql.com/打开MySQL官网后，在出现的页面上，依次点击MYSQL.COM，Products和MySQL Community Edition，如下图所示：点击MySQL Community Edition后...

平行坐标图简介    当数据的维度超过三维时，此时数据的可视化就变得不再那么简单。为解决高维数据的可视化问题，我们可以使用平行坐标图。以下关于平行坐标图的解释引自百度百科：为了克服传统的笛卡尔直角坐标系容易耗尽空间、 难以表达三维以上数据的问题， 平行坐标图将高维数据的各个变量用一系列相互平行的坐标轴表示， 变量值对应轴上位置。为了反映变化趋势和各个变量间相互关系，往往将描述不同变量的各点连接..

当用于训练的数据量非常大时，批量梯度下降算法变得不再适用(此时其速度会非常慢)，为解决这个问题，人们又想出了随机梯度下降算法。随机梯度下降算法的核心思想并没有变，它仍是基于梯度，通过对目标函数中的参数不断迭代更新，使得目标函数逐渐靠近最小值。具体代码实现如下：先导入要用到的各种包：%matplotlib notebookimport pandas as pdimport matp...

说明：代码运行环境为 Win10+Python3+jupyter notebook散点图和趋势线的简单介绍：散点图一般用于描述两个数量型变量之间的相关关系，而趋势线是显示相关性近似程度的一条直线。绘制散点图的主要方法：方法1：通过pandas包中的DataFrame对象调用plot()或plot.scatter()方法方法2：通过matplotlib包中的axes对象调用sca...

说明：代码运行环境为 Win10+Python3+jupyter notebook箱形图简介：因为箱形图是基于五数概括法的图形汇总，在介绍箱形图前，先简单介绍一下五数概括法。五数概括法使用下面五个数来汇总数据：（1）最小值(Q1-1.5IQR)（2）第一四分位数(Q1)（3）中位数(Q2)（4）第三四分位数(Q3)（5）最大值(Q3+1.5IQR)而箱形图就是五...

什么是对数坐标系？这个问题中的关键词是对数，只要理解了对数坐标系中的对数指的是什么意思，我们就能明白什么是对数坐标系。对数定义：如果a的x次方等于N，那么数x叫做以a为底N的对数，记作x=logaN。其中，a叫做底数，N叫做真数，x叫做对数。而对数坐标系中的对数指的是坐标轴上的刻度与原点的距离是用对数表示的，比如，对于以10为底数的对数坐标轴来说，如果某个刻度上标出的值为10(真数)，...

1 什么是异常值？在机器学习中，异常检测和处理是一个比较小的分支，或者说，是机器学习的一个副产物，因为在一般的预测问题中，模型通常是对整体样本数据结构的一种表达方式，这种表达方式通常抓住的是整体样本一般性的性质，而那些在这些性质上表现完全与整体样本不一致的点，我们就称其为****异常点，通常异常点在预测问题中是不受开发者欢迎的，因为预测问题通产关注的是整体样本的性质，而异常点的生成机制与整体样..

说明：代码运行环境为 Win10+Python3+jupyter notebook箱形图简介：因为箱形图是基于五数概括法的图形汇总，在介绍箱形图前，先简单介绍一下五数概括法。五数概括法使用下面五个数来汇总数据：（1）最小值(Q1-1.5IQR)（2）第一四分位数(Q1)（3）中位数(Q2)（4）第三四分位数(Q3)（5）最大值(Q3+1.5IQR)而箱形图就是五...