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本文为个人复现GitHub项目Hands-on data analysis第二章第一节的练习记录参考教材:《Python for Data Analysis》数据来源 Kaggle-Titanic二、数据清洗及特征处理???? 2.1 缺失值观察与处理2.1.1 缺失值观察查看列数据df[['Age','Cabin','Embarked']].head()查看特征缺失值个数import numpy
sklearn内置了一些机器学习的数据集,其中包括iris(鸢尾花)数据集、乳腺癌数据集、波士顿房价数据集、糖尿病数据集、手写数字数据集、体能训练数据集和酒质量数据集。
使用Python连接SQL Server进行取数操作。输出:DataFrame。
CNN(卷积神经网络)主要包括卷积层、池化层和全连接层。输入数据经过多个卷积层和池化层提取图片信息后,最后经过若干个全连接层获得最终的输出。以下基于Pytorch框架搭建一个CNN神经网络实现手写数字识别。

1. ListExamplea = list([1, 3, 5, 2, 10])b = list([1, 4, 5, 10, 20])1.1 set运算符法# 求交集list(set(a) & set(b)) # [1, 10, 5]# 求并集list(set(a) | set(b)) # [1, 2, 3, 4, 5, 10, 20]# 求差集# a有而b没有list(set(a) -
多个项目部署到一个服务器上的部署方式:使用Docker将项目封装在独立的容器中。
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本文仅给出最基础的baseline进行图像分类训练,后续可在此代码基础上对模型结构进行修改。
dataframe行和列的获取分三个维度行和列选取:df[],一次只能选取行或列区域选取:df.loc[], df.iloc[],可以同时为行或列设置筛选条件单元格选取:df.at[], df.iat[],准确选取某个单元格先随机生成一个dataframeimport numpy as npimport pandas as pddf = pd.DataFrame(np.random.randn(1
翻了一下网上的资料,其中一种解决方法是sklearn库版本太低,可以更新库或重装库。