解决ImportError: numpy.core.umath failed to import报错信息ImportError: numpy.core.umath failed to import解决办法pip install numpy==1.19.0欢迎大家交流学习，任何问题都可以留言

error: lto-wrapper failed collect2: error: ld returned 1 exit status报错信息error: lto-wrapper failed collect2: error: ld returned 1 exit status解决办法查看当前系统安装所有版本的gccls /usr/bin/gcc* -l下载gcc-4.8su

npm ERR! code ENOLOCAL npm ERR! Could not install from “” as it does not contain a package.json file. npm ERR! A complete log of this run can be found in: npm ERR!yarn安装执行操作npm i -g -yarn报错信息npm ERR!

分类评价指标精确率（查准率）precision=TPTP+FP precision = \frac{TP}{TP + FP} precision=TP+FPTP​召回率(查全率)recall=TPTP+FN recall = \frac{TP}{TP + FN} recall=TP+FNTP​fscore F1分值F1=2∗precision∗recallprecision+recall F1 =

解决ImportError: numpy.core.umath failed to import报错信息ImportError: numpy.core.umath failed to import解决办法pip install numpy==1.19.0欢迎大家交流学习，任何问题都可以留言

解决Clipping input data to the valid range for imshow with RGB data ([0…1] for floats or [0…255] for integers).报错描述img = plt.imread('../dataset/car.jpg')# img = img / 255.pixels = np.reshape(img, (img.s

解决pip install face_recognition报错ERROR: Command errored out with exit status 1:Rolling back uninstall of dlib操作pip install face_recognition -i https://pypi.douban.com/simpl报错信息ERROR: Command errored ou

决策树可用于分类和预测。常见的决策树算法有ID3、C4.5和CART。信息熵：不确定性的度量，事物越混乱就越不确定，信息熵越小越事物越确定。信息增益：信息增益越大，事物的不确定性下降的越快，也就是说事物越趋近于确定，信息增益越大不确定性下降越快。信息增益率：信息增益率越大，事物越确定。基尼系数：不确定性的度量，事物越混乱就越不确定，基尼系数越小越事物越确定。信息熵公式Entropy(D)=−∑i=

K-Means算法K-Means聚类算法是非监督学习方法。对于样本数据，按样本之间的距离大小，将样本划分为K个簇。让簇内的点之间距离尽可能的小，同时让簇之间的距离尽可能的大。簇划分为（C1,C2,C3,…,Ck）（C_1, C_2, C_3, …, C_k）（C1​,C2​,C3​,…,Ck​）目标函数，最小化平方误差E=∑i=1k∑x∈Ci∣∣x−μi∣∣22 E = \sum_{i=1} ^

np.load()报错ValueError: Object arrays cannot be loaded when allow_pickle=False代码weights = np.load(local_weights_file, encoding='bytes').item()报错信息-------------------------------------------------------