一、转换器与估计器二、分类算法1、K-近邻算法KNN算法总结：优点：简单、易于理解、易于实现、无需训练缺点：1）必须指定K值，K值选定不当则分类精度不能保证。2）懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大使用场景：小数据场景，几千~几万条样本，具体使用看业务场景。案例代码：from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_s..

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Springboot 前后端交互 Long类型传输 前端获取数据受限

一、线性回归线性回归与梯度下降对比的代码：from sklearn.datasets import load_bostonfrom sklearn.model_selection import train_test_splitfrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.linear_model import Linear

【代码】前端 React useState 数组或对象改变后页面没有更新渲染解决。

这样配置以后，每次发送请求给“/api/”就会被直接代理到对应域名的地址，而不会出现跨域问题。/api/data 会代理到域名/api/data 路径下。

（1）创建store仓库，reducers分开管理reducers:数据开发中type字符串应放入一个常量管理default:}}default:}}count,user}//1、引入redux//引入日志//导入reducers//2、创建仓库//合并多个reducer})（2）导入到src/index.js文件,全局配置(3)组件中的使用return (

OCI runtime exec failed: exec failed: unable to start container process: exec: "mongo": executable file not found in $PATH: unknown 该问题的原因是因为mongodb 5.0以后mongo将不能用于执行命令，替代方案mongosh。

一、数据集的划分训练数据：用于训练，构建模型测试数据：在模型检验时使用，用于评估模型是否有效from sklearn.model_selection import train_test_split测试集：20%~30%二、特征工程pandas 数据清理、数据处理特征抽取/特征提取机器学习算法 - 统计方法 - 数学公式文本类型 ——>数值类型——>数值...

一、转换器与估计器二、分类算法1、K-近邻算法KNN算法总结：优点：简单、易于理解、易于实现、无需训练缺点：1）必须指定K值，K值选定不当则分类精度不能保证。2）懒惰算法，对测试样本分类时的计算量大，内存开销大使用场景：小数据场景，几千~几万条样本，具体使用看业务场景。案例代码：from sklearn.datasets import load_irisfrom sklearn.model_s..