2 如何用Python平台做逻辑回归？ logistic回归是一种机器学习分类算法，用于预测分类因变量的概率。...也就是说，模型应该具有很少或没有多重共线性。 自变量与对数几率线性相关。 Logistic回归需要非常大的样本量。 记住上述假设，让我们看一下我们的数据集。...因此，此输入仅应包括在基准目的中，如果打算采用现实的预测模型，则应将其丢弃 campaign：此广告系列期间和此客户端执行的联系人数量（数字，包括最后一次联系） pdays：从上一个广告系列上次联系客户端之后经过的天数...在逻辑回归模型中，将所有自变量编码为虚拟变量使得容易地解释和计算odds比，并且增加系数的稳定性和显着性。...现在我们可以开始构建逻辑回归模型。
标签：Python 本文讲解什么是决策树回归模型，以及如何在Python中创建和实现决策树回归模型，只需要5个步骤。 库 需要3个库：pandas，sklearn,matplotlib。...这个术语听起来很复杂，但在现实生活中，你可能已经见过很多次决策树了。下面是一个非常简单的决策树示例，可用于预测你是否应该买房。 图2 决策树回归模型构建该决策树，然后使用它预测新数据点的结果。...步骤4：用Python构建决策树回归模型 sklearn使创建机器学习模型变得非常容易。我们可以使用DecisionTreeRegressor构造函数创建模型。...有时，使用sklearn默认参数构建模型仍然会产生一个好的模型；然而，情况并非总是如此。 步骤5：微调（Python）sklearn中的决策树回归模型 为了使我们的模型更精确，可以尝试使用超参数。...至此，我们只用5个步骤就使用Python sklearn库构建了一个简单的决策树回归模型。 注：本文学习整理自pythoninoffice.com，供有兴趣的朋友学习参考。
后来又仔细看了下 FFmpeg 的 Changelog ，原来早在 4.3 版本就已经开始支持 Vulkan 了。...那时候就已经有滤镜支持了，比如 scale_vulkan、chromaber_vulkan 等。...而且还支持在 Linux 平台上通过 Vulkan 使用 AMD 的高级媒体框架（AMF）库，可以用 GPU 来进行 H.264/HEVC 的编码。...所以 FFmpeg 5.0 中引入了 Vulkan 新滤镜应该也不是什么大新闻了，毕竟在 4.3 版本就已经有了支持，只是多了几个滤镜，按照开发人员的话来说，就是多了几个 shader 嘛 接下来就看看这几个新增的...大概的流程：Vulkan 作为 FFmpeg 中的一个滤镜，那么它肯定要接收代表解码后的 AVFrame 数据，通过将 AVFrame 数据转换为它渲染链结构的输入，经过渲染后，将渲染结果转换为 AVFrame
并且再其之上的随机森林和提升树等算法一直是表格领域的最佳模型，所以本文将介绍理解其数学概念，并在Python中动手实现，这可以作为了解这类算法的基础知识。...S_v表示属性A保存值v的S的子集。 目标是通过选择使信息增益最大化的属性，在决策树中创建信息量最大的分割。...在Python中实现决策树算法 有了以上的基础，就可以使用Python从头开始编写Decision Tree算法。 首先导入基本的numpy库，它将有助于我们的算法实现。...ID3、C4.5 和 CART 算法都是基于决策树的经典算法，像Xgboost就是使用的CART 作为基础模型。 总结 以上就是使用Python中构造了一个完整的决策树算法的全部。...决策树的核心思想是根据数据的特征逐步进行划分，使得每个子集内的数据尽量属于同一类别或具有相似的数值。在构建决策树时，通常会使用一些算法来选择最佳的特征和分割点，以达到更好的分类或预测效果。
【导读】本文是机器学习爱好者 Sambit Mahapatra 撰写的一篇技术博文，利用Python设计一个二分类器，详细讨论了模型中的三个主要过程：处理不平衡数据、调整参数、保存模型和部署模型。...在大多数资源中，用结构化数据构建机器学习模型只是为了检查模型的准确性。 但是，实际开发机器学习模型的主要目的是在构建模型时处理不平衡数据，并调整参数，并将模型保存到文件系统中供以后使用或部署。...在这里，我们将看到如何在处理上面指定的三个需求的同时在python中设计一个二分类器。 在开发机器学习模型时，我们通常将所有创新都放在标准工作流程中。...从快照中可以看到，数据值在某些属性上相当偏离。 比较好的做法是标准化这些值，因为它会使方差达到合理的水平。 另外，由于大多数算法使用欧几里德距离，因此在模型构建中缩放特征效果更好。...由于数据实例的数量较少，所以我们将进行过采样。 但重要的是，过采样应该总是只在训练数据上进行，而不是在测试/验证数据上进行。 现在，我们将数据集划分为模型构建的训练和测试数据集。
撇开专业知识不谈，仅就英语的层面来说翻译成分裂点也是可以的，因为将从该点分裂出左孩子或右孩子结点) 从零开始在Python中实现决策树算法 决策树是一个强大的预测方法，非常受欢迎。...在本教程中，您将了解如何使用Python从头开始实现分类回归树算法(Classification And Regression Tree algorithm)。...[How-To-Implement-The-Decision-Tree-Algorithm-From-Scratch-In-Python.jpg] 从零开始在Python中实现来自Scratch的决策树算法...一旦达到或低于这个最低限度，我们必须停止分割和增加新的结点。考虑到训练模式太少的结点预期会过于具体，并且可能过度训练数据。 这两种方法将是我们树的构建过程中由用户指定的参数。 还有一个条件。...评论 在本教程中，您了解了如何从零开始使用Python实现决策树算法。 具体来说，你学到了： 如何选择和评估训练数据集中的分割点。 如何从多次分割中递归地构建决策树。
cPickle模块： 在python中，一般可以使用pickle类来进行python对象序列化，而cPickle提供了一个更快速简单的接口，如python文档所说：“cPickle – A faster...在cPickle中，主要有4个函数： 1. dump：将python对象序列化保存到本地的文件 importcPickle data= range(1000) cPickle.dump(data, open...3. dumps：将python对象序列化保存到一个字符串变量中 data_string = cPickle.dumps(data) 4. loads：载入字符串，恢复python对象 data = cPickle.loads...从“文件”中读取字符串，将他们反序列化转换为python的数据对象，可以像操作数据类型的这些方法来操作它们； 3. pickle.dumps(obj[, protocol]) 函数的功能：将obj对象序列化为...4. pickle.loads(string) 函数的功能：从string中读出序列化前的obj对象。 string：文件名称。
缓存是现代应用服务器中非常常用的组件。除了第三方缓存以外，我们通常也需要在java中构建内部使用的缓存。那么怎么才能构建一个高效的缓存呢？ 本文将会一步步的进行揭秘。...使用HashMap 缓存通常的用法就是构建一个内存中使用的Map，在做一个长时间的操作比如计算之前，先在Map中查询一下计算的结果是否存在，如果不存在的话再执行计算操作。...calculate方法中，实际上调用了封装的Calculator的calculate方法。...虽然这样的设计能够保证程序的正确执行，但是每次只允许一个线程执行calculate操作，其他调用calculate方法的线程将会被阻塞，在多线程的执行环境中这会严重影响速度。...，但是当有两个线程同时在进行同一个计算的时候，仍然不能保证缓存重用，这时候两个线程都会分别调用计算方法，从而导致重复计算。
起步 我们希望将一个只读的属性定义为 property 属性方法，只有在访问它时才进行计算，但是，又希望把计算出的值缓存起来，不要每次访问它时都重新计算。...为什么会这样 如果类中定义了 __get__()、__set__() 、__delete__() 中的任何方法，那么这个就被成为描述符(descriptor)。...__get__ 这种惰性求值的方法在很多模块中都会使用，比如django中的 cached_property： 使用上与例子一致，如表单中的 changed_data : 讨论 在大部分情况下，让属性具有惰性求值能力的全部意义就在于提升程序性能...所有的 get 操作都必须经由属性的 getter 函数来处理，这比直接在实例字典中查找相应的值要慢一些。...投稿邮箱：pythonpost@163.com 欢迎点击申请成为专栏作者：Python中文社区新专栏作者计划 Python中文社区作为一个去中心化的全球技术社区，以成为全球20万Python中文开发者的精神部落为愿景
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...相对而言B树必须通过中序遍历才能支持范围查询。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 （上图中，少了一个字母D） 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。...HBase中的LSM树 在之前的学习中，我们已经了解HBase的读写流程与MemStore的作用。MemStore作为列族级别的写入和读取缓存，它就是HBase中LSM树的C0层。
本文先由B+树来引出对LSM树的介绍，然后说明HBase中是如何运用LSM树的。 回顾B+树 为什么在RDBMS中我们需要B+树（或者广义地说，索引）？一句话：减少寻道时间。...相对而言B树必须通过中序遍历才能支持范围查询。...可见，B+树在多读少写（相对而言）的情境下比较有优势，在多写少读的情境下就不是很有威力了。当然，我们可以用SSD来获得成倍提升的读写速率，但成本同样高昂，对海量存储集群而言不太可行。...下图示出最简单的有2个结构的LSM树。 ? 在LSM树中，最低一级也是最小的C0树位于内存里，而更高级的C1、C2...树都位于磁盘里。...在实际应用中，为了防止内存因断电等原因丢失数据，写入内存的数据同时会顺序在磁盘上写日志，类似于我们常见的预写日志（WAL），这就是LSM这个词中Log一词的来历。
我们在代码中会写 #if DEBUG 或者 [Conditional("DEBUG")] 来使用已经定义好的条件编译符号。...而定义条件编译符号可以在代码中使用 #define WALTERLV 来实现，也可以通过在项目属性中设置条件编译符号（Conditional Compilation Symbols）来实现。...我们在使用 Roslyn 分析语法树时，会创建语法树的一个实例。如果使用默认的构造函数，那么就不会识别设置了条件编译符号的语句，如下图： ?...而实际上构造函数的参数中带有 preprocessorSymbols 参数，即预处理符号。在传入此预处理符号的情况下，Roslyn 就可以识别此符号了： ?...： Roslyn 入门：使用 Roslyn 静态分析现有项目中的代码 本文所用的查看语法树的插件，你可以查看另一篇博客： Roslyn 入门：使用 Visual Studio 的语法可视化（Syntax
同样python中也支持多态，但是是有限的的支持多态性，主要是因为python中变量的使用不用声明，所以不存在父类引用指向子类对象的多态体现，同时python不支持重载。...在python中 多态的使用不如Java中那么明显，所以python中刻意谈到多态的意义不是特别大。 Java中多态的体现： ①方法的重载(overload)和重写(overwrite)。...python中的多态体现 python这里的多态性是指具有不同功能的函数可以使用相同的函数名，这样就可以用一个函数名调用不同内容的函数。 ...this is father,我重写了父类的方法 100 3.关于 super 在 Python 中 super 是一个 特殊的类super() 就是使用 super 类创建出来的对象最常 使用的场景就是在...目前在 Python 3.x 还支持这种方式这种方法 不推荐使用，因为一旦 父类发生变化，方法调用位置的 类名 同样需要修改 提示 在开发时，父类名 和 super() 两种方式不要混用如果使用 当前子类名
缘起 《你被追尾了》中预告了加速碰撞检测的算法——四叉树（for 2D），所以本文就来学习一下....分析 首先是为什么要使用四叉树进行优化，其实《你被追尾了》中已经说了，这里简单复习一下，碰撞检测是一种比较昂贵的操作....什么是四叉树（Quadtree） 四叉树是一种将一块2D矩形区域（理解为游戏沙盒）分割为更易于管理的子区域的数据结构. 四叉树是二叉树的扩展——将2个子节点变为4个子节点....当越来越多的物体被放入该区域（记做 R，region）的时候，就会导致该区域（节点）的分裂（split）. 具体多到什么程度开始分裂，你可以在程序中进行自定义....就是能实时（其实是每一帧）展示出 四叉树的样子，以及填充发生碰撞的小球对（ball pair）. 框中的小球和边界都是弹性碰撞，小球碰撞时彼此互相穿过.
进化树以树状结构形象的展示各个节点的进化关系，在物种进化，亲缘关系研究领域广泛应用。在biopython中，通过Bio.Phylo子模块，可以方便的访问和展示树状结构中的信息 1....查看树状结构 print方法是最简单的查看树状结构的方法，示例如下 >>> print(tree) Tree(rooted=False, weight=1.0) Clade()...订制分支颜色 在biopython中，将tree文件转换为xml格式之后，可以详细订制每个分支的颜色，示例如下 >>> tree = tree.as_phyloxml() >>> tree.root.color...xml格式的结果也可以输出到文件中，方便后续使用，保存的方式如下 >>> Phylo.write(tree, "tree.xml", "phyloxml") 相比ggtree等专业的树状结构可视化程序...，biopython的功能显得有点简陋，对于完全使用python生态的开发者，提供了最基础的展示功能，其最大亮点是分支颜色的高度订制，可以方便的指定各个分支的颜色。
在本教程中，您将使用Scikit-learn（Python的机器学习工具）在Python中实现一个简单的机器学习算法。...在本教程结束时，您将了解如何使用Python构建自己的机器学习模型。关于Python的语法详见腾讯云开发者手册Python中文开发文档。...该数据集在569个肿瘤上具有569个实例或数据，并且包括关于30个属性或特征的信息，例如肿瘤的半径，纹理，平滑度和面积。...第三步 - 将数据组织到集合中 要评估分类器的性能，您应该始终在看不见的数据上测试模型。因此，在构建模型之前，将数据拆分为两部分：训练集和测试集。 您可以使用训练集在开发阶段训练和评估模型。...您可以尝试不同的功能子集，甚至尝试完全不同的算法。 结论 在本教程中，您学习了如何在Python中构建机器学习分类器。
长格式是在Linux下引入的。许多Linux程序都支持这两种格式。在Python中提供了getopt模块很好的实现了对这两种用法的支持，而且使用简单。...import sys print sys.argv 然后在命令行下敲入任意的参数，如： python get.py -o t –help cmd file1 file2 结果为：...当一个选项只是表示开关状态时，即后面不带附加参数时，在分析串中写入选项字符。当选项后面是带一个附加参数时，在分析串中写入选项字符同时后面加一个”:”号。...如上面解释的一个命令行例子为： ‘-h -o file –help –output=out file1 file2’ 在分析完成后，opts应该是： [(‘-h’, ”), (‘-o’,...（例子也采用手册的例子） http://docs.python.org/2/library/getopt.html 15.6.getopt— C-style parser for command line
在写HiveQL的时候，往往发现内置函数不够用，Hive支持用户自定义函数UDF，使用Java进行开发。很多时候这显得过于繁重。...Python是很简单易学开发效率也很高的一种脚本语言， 虽然性能上不及Java和Cxx， 但是在大多数情况下， 特别是hadoop这样的分布式环境中，不会成为特别明显的性能瓶颈。...在执行上面这个hiveql语句之前，需要将相应的脚本文件添加到环境中。 使用add file xxx.py即可，这里的文件名不能加引号。...程序的标准输入中，处理完毕后，python将结果直接打印到标准输出，整个流程就完毕了。...而且python文件本身一定要加可执行权限chmod +x abc.py 另外，select中的所有字段，最好全部包含在transform中，否则可能会出现莫名其妙的错误。
在撰写本文时，Play 2.6是Play的当前版本，已在开发中取代了Play 1。 优点 1. 与JVM密切相关，因此，Java开发人员会发现它很熟悉且易于使用。 2....Akka HTTP拥有强大的开发人员和贡献者支持，所有这些都在Lightbend下进行。此外，它还具有出色的文档和易于理解的支持中心。 缺点 1....Chaos ——用于在Scala中编写REST服务的轻量级框架 Chaos是Mesosphere的框架。...Chaos指的是在希腊创世神话中，宇宙创造之前的无形或虚无状态。同样，Chaos（框架）先于创建服务“宇宙”。 优点 1. Chaos易于使用，特别是对于那些熟悉使用Scala的用户来说。 2....如果您没有构建RESTful服务，或者您正在构建一个必须集成一些“怪癖”设计的服务，那么Chaos中的默认库可能不是您要求的最佳集成。
构建界面，并将其转换为远端视图显示到 Widget 中，同时还能用到前文中提到的 Android 12 的新 API，并尽可能的让其向后兼容。...在定义内容时，不再使用 XML 语法，而是使用 Compose 语法，要显示的内容将会被转换为远端视图展示在 AppWidget 中。...，但它仍是一个独立的框架，由于受到在远端进行构建的限制，您不可能重用在 Jetpack Compose UI 中定义的组件。...SizeMode.Single 是默认选项，该选项指定了我们在此处定义的 Widget 内容不会因为可用尺寸变化而改变，这意味着我们在 Widget 元数据上定义的最小支持尺寸只会通过 Content...△ SizeMode.Responsive 选项示意图 同样，我们还可以在 Content() 方法中定义更加多元化的样式，让 Widget 在不同的尺寸下展示更独特的内容。
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