在时候可以，并且可以很多，。其包含了（Verticaledgedetection）和（Verticaledgedetection）等等是将通过一种进行后得到一张，在图片中将。通过另一种运算，最后，这实际分别就是与的区别。

Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。pd.Series(da

numpy专门针对ndarray的操作和运算进行了设计，所以该类型的存储效率和输入输出性能远优于Python中的嵌套列表，数组越大，Numpy的优势就越明显。从现有数组中生成生成固定范围的数组正态分布正态分布是具有两个参数μ和σ的连续型随机变量的分布，第一参数μ是服从正态分布的随机变量的均值，第二个参数σ是此随机变量的方差，所以正态分布记作N(μ，σ )。其中μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的

TestError=1mtest∑i=1mtesterr(hθ(x),y)TestError=\frac{1}{m_{test}}\sum_{i=1}^{m_{test}}err(h_{\theta}(x),y)TestError=mtest​1​i=1∑mtest​​err(hθ​(x),y)若训练集的Jtest(θ)J_{test}(\theta)Jtest​(θ)很高，而Jcv(θ)≈Jte

sum函数中keepdims参数的目的是为保持输出结果的维度，然而对于一个矩阵来说，它总是二维的，所以若输入的对象类为矩阵,那么输出就一定是一个矩阵，而矩阵一定是二维的，所以keepdims参数在此时是没有意义的。 这就是它报错的原因。具体情况如下：a = np.matrix([[1, 2, 3],# 此时a为一个矩阵[4, 5, 6],[7, 8, 9]])np.sum(a, axis = 0)

本文参考了余生请指教.来源：https://blog.csdn.net/qq_15769147/article/details/84617179和不丶懂来源：https://www.cnblogs.com/baby-zhude/p/4126474.html一、RegExpRegExp 是javascript中的一个内置对象。是一个正则表达式对象。RegExp.$1是RegExp的一个属性,其有值的

K Nearest Neighbor算法⼜叫KNN算法，这个算法是机器学习⾥⾯⼀个⽐较经典的算法如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。d=∑i=1n(x1i−x2i)2d = \sqrt{\sum_{i=1}^n(x_{1i}- x_{2i})^2}d=∑i=1n​(x1i​−x2i​)2​二、K-均值算法（K Means

它是。

Pandas中一共有三种数据结构，分别为：Series、DataFrame和MultiIndex（老版本中叫Panel ）。其中Series是一维数据结构，DataFrame是二维的表格型数据结构，MultiIndex是三维的数据结构。Series是一个类似于一维数组的数据结构，它能够保存任何类型的数据，比如整数、字符串、浮点数等，主要由一组数据和与之相关的索引两部分构成。pd.Series(da

K Nearest Neighbor算法⼜叫KNN算法，这个算法是机器学习⾥⾯⼀个⽐较经典的算法如果⼀个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的⼤多数属于某⼀个类别，则该样本也属于这个类别。d=∑i=1n(x1i−x2i)2d = \sqrt{\sum_{i=1}^n(x_{1i}- x_{2i})^2}d=∑i=1n​(x1i​−x2i​)2​二、K-均值算法（K Means