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常用算法在Sklearn中的关键参数详解聚类算法K-Means算法基于Sklearn中的参数from sklearn.cluster import KMeansKMeans(n_clusters=8, init='k-means++',n_init=10,max_iter=300, tol=0.0001, precompute_distances='auto', verbose=0,ran
TensorFlow是深度学习领域使用最为广泛的一个Google的开源软件库(最初由Google brain team进行开发的内部库,由于它的易用性Google决定把它开源出来).采取数据流图,用于数值计算.节点——处理数据线——节点间的输入输出关系数据流图中的数据叫做tensor, 表示张量, 即N维数据, tensor在数据流图中流动表示计算的过程, 这也是tensorflow名字的由来.支
Numpy数组排序与复制和去重、常用统计指标数组的排序直接排序 arr.sort()sort函数可以指定一个axis函数,可以指定按照横轴还是纵轴排序,axis=1为横轴排序,axis=0为按纵轴排序sort是对原数组进行修改 没有返回值间接排序 arr.argsort()argsort 返回的是重新排序后的原数组值的下标数组的复制与去重数组去重np.unique()可以对数组进行去重,并返回已经
常用算法在Sklearn中的关键参数详解回归算法线性回归算法from sklearn.linear_model import LinearRegressionLinearRegression(fit_intercept=True,normalize=False,copy_X=True,n_jobs=1)'''参数含义:1.fit_intercept:布尔值,指定是否需要计算线性回归中的截距,即b值
线性回归算法线性回归算法类型:线性回归算法属于有监督学习的回归算法,可以处理标签为连续数据类型的数据。线性回归算法原理:通过寻找特征和标签之间的关系,生成一个线性方程,通过线性方程预测未知标签。算法的结果是一个线性方程。如果特征有一个,对应的结果就是一个一元线性方程。如果特征存在多个,则结果为N元线性方程。线性回归算法的特点1.结果具有可解释性(根据线性方程可以明确的得出结果是如何计算出来的)2.
Sklearn各类型算法导包与特征处理大合集分类算法导包合集# 算法# 分类算法1.KNNfrom sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier2.朴素贝叶斯from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB# 特征值是二分类from sklearn.naive_bayes import GaussianNBfrom
Kmeans聚类算法Kmeans算法类型:Kmeans算法属于无监督学习的聚类算法.无监督学习是指没有明确的标签,这类问题没有标准的答案.Kmeans算法原理什么是聚类?所谓聚类问题,就是给定一个数据集D,其中每个样本具有n个属性,使用某种算法将D划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相似度尽可能的高,而不同子集的元素相似度尽可能低。其中每个子集叫做一个簇。聚类目的:类内相似、类间相异Kmea
selenium解除webdriver特征值问题:在使用selenium做获取信息时,某些网页会检测浏览器的webdriver特征值。我们手动打开谷歌,并进入百度首页,然后打开开发者调试,在console中输入window.navigator.webdriver发现返回了 flase 说明我们当前浏览器未受到自动化软件控制。我们使用selemium打开谷歌,并进入百度首页,然后打开开发者调试,在c
使用selenium爬取信息时,经常会因为,谷歌正在受到自动化软件控制,而抓取失败,下面代码可以解除该状态# 下载谷歌驱动from selenium import webdriver# 1. 导入配置from selenium.webdriver.chrome.options import Options# 2. 实力化对象option = Options()# 3. 配置无界面的谷歌浏览器# o