hist 和 bar 的区别为：意义不同、创建图形不同、参数不同、正则化不同。一、意义不同1. hist 是画（频率分布）直方图，x 轴表示这一列数据的种类，y 轴表示该类别出现的次数（频数）；bar 是画柱状图。2. hist 直方图展示的是数据的分布，bar 柱状图展示的数据本身的大小。二、创建的图形不同1. hist 是用来创建一个直方图的 matplotlib 函数；2. bar 是用来创

一、背景高维数据不像 2-3 维数据那么容易可视化，它很难通过图表展示数据本身的内部结构。所以为了实现数据集结构的可视化，数据的维度必须通过某种方式降维。二、常用的降维手段一系列监督或非监督的线性降维框架，如：Principal Component Analysis(PCA, 主成分分析)、Independent Component Analysis(独立成分分析)、Linear Discrimi

一、背景问题源于工作中的一项分类任务，正负样本比例严重失衡，想使用 lgb 实现二分类算法。二、读取样本集（.mat格式的数据）import scipy.io as scioimport pandas as pddata_dict = scio.loadmat('样本集.mat')# scio.loadmat()读出来的数据是dict格式data_narray = data_dict['data'

一、原因在于：lightGBM模型训练完之后，Dataset的数据就会被清空，虽然在变量中它还存在，但实际已经被清空了，所以要再使用的话，需要重新生成！二、补充知识点：lightGBM 模型训练时，输入的数据类型是 Dataset 格式，所以需要用 lgb.Dataset() 先进行格式转换！...

一、按学习方式划分1. 监督学习监督学习是指从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，即特征和标签。数据集中每个样本都有相应的 “正确答案（标签）”，根据这些样本做出预测。所有的分类和回归算法都属于监督学习。回归和分类算法的区别在于输出变量的类型：定量输出称为回归（连续型、数值型变量预测）、定性输出称为分类（离散变

1. 插入一行数据insert into table_name (field1, field2, ..., fieldN) values (value1, value2, ..., valueN)（参考：MySQL 插入数据）2. 插入多行数据insert into table_name (field1, field2, ..., fieldN)values(value11, value12, .

学习链接：https://work.datafountain.cn/forum?id=79&type=2&source=1相关知识点：数据预处理特征工程特征工程基本流程python 相关库函数（pandas, numpy 等）在机器学习领域，有这样一句话：“数据和特征决定了机器学习算法的上限，而模型和算法只是不断逼近这个上限而...

一、按学习方式划分1. 监督学习监督学习是指从给定的训练数据集中学习出一个函数（模型参数），当新的数据到来时，可以根据这个函数预测结果。监督学习的训练集要求包括输入输出，即特征和标签。数据集中每个样本都有相应的 “正确答案（标签）”，根据这些样本做出预测。所有的分类和回归算法都属于监督学习。回归和分类算法的区别在于输出变量的类型：定量输出称为回归（连续型、数值型变量预测）、定性输出称为分类（离散变

一、鸢尾花卉数据集（Iris数据集）1. 数据集介绍Iris数据集是一种多重变量分析的数据集，数据集包含150个数据样本，分为3类，每类有50个数据，每个数据包含4个属性/特征，分别是：花萼长度、花萼宽度、花瓣长度、花瓣宽度，标签有3个，分别是：Setosa, Versicolour, Virginca。（参考：IRIS （IRIS数据集））2. 数据集调用和可视化from sklearn.dat

1. 求均值2. 求中位数3. 求众数