
简介
该用户还未填写简介
擅长的技术栈
可提供的服务
暂无可提供的服务
KNN决策树解决泰坦尼克import pandas as pdfrom sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphvizfrom sklearn.metrics import classification_reportimport graphviz#决策树可视化data = pd.read_csv(r"O:\泰迪云课堂\01Py
由于CSDN审核机制,导致原文章无法发出,故修改了相关词汇,并改为两篇问章发布。利用Python对电影进行获得,收集相关的信息,并且利用Python进行数据分析,获取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段,探索相关的数据。
Python机器学习实战:使用线性回归模型来解决波士顿房价预测和研究生入学率文章目录boston房价预测导入库获取数据集线性回归研究生入学率导入库导入数据模型训练boston房价预测导入库fromsklearn.linear_model import LinearRegressionfromsklearn.datasets import load_bostonimport matplotlib.p
数据可视化-Seaborn简易入门数据可视化利器-Seaborn绘图总结seaborn官网:https://seaborn.pydata.org/Seaborn其实是在matplotlib的基础上进行了更高级的API封装,从而使得作图更加容易。seaborn一共有5个大类21种图,分别是:Relational plots 关系类图表relplot() 关系类图表的接口,其实是下面两种图的集成,通过
selenium提取数据知识点:了解 driver对象的常用属性和方法掌握 driver对象定位标签元素获取标签对象的方法掌握 标签对象提取文本和属性值的方法1. driver对象的常用属性和方法在使用selenium过程中,实例化driver对象后,driver对象有一些常用的属性和方法driver.page_source 当前标签页浏览器渲染之后的网页源代码driver.current_url
由于CSDN审核机制,导致原文章无法发出,故修改了相关词汇,并改为两篇问章发布。利用Python对电影进行获得,收集相关的信息,并且利用Python进行数据分析,获取’排名’,‘电影名称’,‘导演’,‘上映年份’,‘制作国家’,‘类型’,‘评分’,‘评价分数’,'短评’等字段,探索相关的数据。

实验名称疏系数模型 和季节模型实验内容1、简单季节模型实验目的1、掌握疏系数模型2、熟练建立季节模型目录简单季节模型结构模型建立时序图差分平稳化白噪声检验模型定阶参数估计和模型检验模型预测推荐阅读使用Python完成时间序列分析基础SPSS建立时间序列乘法季节模型实战案例Pyth...
Git是一个分布式版本控制系统,以有效、高速地处理从小到大的项目版本管理。:Git给予每个开发者一份完整的代码库副本,包括完整的历史记录,这使得在本地进行大多数操作(如查看历史记录、分支、合并等)变得非常快速。:Git通过SHA-1哈希算法保护代码和历史记录,确保代码的完整性和安全性。:Git支持快速创建和切换分支,合并分支也非常简单,这极大地方便了并行开发和代码审查。:由于Git是分布式的,大部

浙江省人口普查分析汇报人:杨建松组员:张治坤、罗世杰、王强、王龙、杨华平第七次人口普查人口数量变化图
使用适当的库加载数据集,例如torchvision、TensorFlow的tf.data等。将数据集分为训练集和测试集,并进行必要的预处理,如归一化、数据增强等。创建机器学习模型,可以是深度神经网络、传统机器学习模型或其它模型类型。定义模型架构,包括输入层、隐藏层和输出层的结构、激活函数、损失函数等。定义适当的损失函数来计算模型预测结果于真实标签之间的差异。选择适当的优化器算法来更新模型参数,如随








