接下来用都知道的鸢尾花数据集演示数据归一化： # 对鸢尾花数据集进行数据归一化处理. from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import...数据标准化是指：将数据缩放，改变每个属性的分布，使其平均值为0，标准差为1。...依然用鸢尾花的例子： # 对鸢尾花数据集进行数据标准化处理. from sklearn.datasets import load_iris from sklearn import preprocessing...中肯的建议是，先建立一个数据缩放后的副本，使用你的算法模型测试对比缩放前后的效果。 这可以让你快速知道，你的模型中缩放带来的好处或弊端。 你也可以试用不同的缩放方法，进行对比。...三、总结 数据缩放是一种非常重要的数据转换方法。 本文介绍了归一化和标准化两种方法，均用Python Scikit-Learn库提供的方法实现。简单好用，快试试吧！ -END-
下面就和小编一起来看看要如何修改文本缩放比例。 Win10修改文本缩放比例的方法 1、点击桌面左下角的开始菜单，点击设置面板。 2、找到系统板块一栏。 3、点击屏幕选项。...4、最后在右侧的缩放与布局板块中，就文本项目大小的比例改为100%即可。
一个非常需要被推荐的预处理步骤是放缩列数据到标准正态形式，标准正态形式可能是在统计学中最重要的部分。...from sklearn import preprocessing import numpy as np How to do it......0，标准差为1并不是仅有的缩放类型，预处理函数还包含了明确了范围的最大最小值的缩放。...，可以生成一个标准缩放的实例，能够表示它自身的缩放变化。...As noted in the error, it is possible to scale a sparse matrix with_std only: 注意到这个错误，缩放的时候，就只缩放他的标准差即可
[img202108130904094.png] 目标 知道sklearn的转换器和估计器流程 转换器 想一下之前做的特征工程的步骤？...但是为什么还要提供单独的fit呢，还是使用原来的std2来进行标准化看看。...估计器(sklearn机器学习算法的实现) 在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要的角色，是一类实现了算法的API 用于分类的估计器： - sklearn.neighbors...用于回归的估计器： - sklearn.linear_model.LinearRegression 线性回归 - sklearn.linear_model.Ridge 岭回归 用于无监督学习的估计器...sklearn.cluster.KMeans 聚类 估计器工作流程 [20210812070335.png]
这就是贝叶斯分类器的基本方法：在统计资料的基础上，依据某些特征，计算各个类别的概率，从而实现分类。 注意， 1. 为了简化计算，朴素贝叶斯算法做了一假设：“朴素的认为各个特征相互独立”。 2....根据朴素贝叶斯分类器，计算下面这个式子的值。
} // 缩略图的大小 dst := image.NewRGBA(image.Rect(0, 0, newdx, newdx*dy/dx)) // 产生缩略图,等比例缩放
机器学习（六） ——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、多变量 当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0=...二、特征缩放（FeatureScaling） 特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。...五、标准方程法（normalequation） 1、公式推导 标准方程法是与梯度下降法功能相似的算法，旨在获取使代价函数值最小的参数θ。...由于这个方法是直接通过代数的方式，解出每个θ，因此，其不需要进行特征缩放，也不需要学习速率α。 2、特殊情况 由于用标准方程法时，涉及到要计算矩阵XTX的逆矩阵。但是XTX的结果有可能不可逆。...缺点：需要调试出合适的学习速率α、需要多次迭代、特征值数量级不一致时需要特征缩放。 2）标准方程法 优点：不需要α、不需要迭代、不需要特征缩放，直接解出结果。
通过属性面板输入框修改属性： 《图形编辑器：修改图形x、y、width、height、rotation》 width 和 height 为图形的宽高，这个没什么好说的。...一些编辑器是支持用户自己设置的，比如 AutoCAD 可通过图形单位命令，设置旋转方向和基准角度。 缩放实现思路 进入正题，对图形进行缩放。...可以看到是有问题的，因为修改宽高后，矩形的中心点也发生了变化，导致缩放中心错误。所以我们要修正一下 x 和 y。 修正 x 和 y 接着我们就要修正 x 和 y 的值。...结尾 本文实现了图形缩放的功能，希望对你有所帮助。 相关阅读， 计算机图形学：变换矩阵 图形编辑器开发：最基础但却复杂的选择工具 图形编辑器：历史记录设计 图形编辑器开发：模块间如何通信？...图形编辑器：工具管理和切换 图形编辑器：底层设计 图形编辑器：防误操作之拖拽阻塞
标准化的缩放处理和每一个样本点都有关系，因为均值和标准差是数据集整体的，与归一化相比，标准化更加注重数据集中样本的分布状况。...对稀疏数据做标准化，不能采用中心化的方式，否则会破坏稀疏数据的结构 0x0C 修改型z-score标准化 将标准分公式中的均值改为中位数，将标准差改为绝对偏差。 ?...0x0E 标准化、归一化的区别 标准化、归一化这两个概念总是被混用，以至于有时以为这是同一个概念，既然容易混淆就一定存在共性：它们都是对某个特征(或者说某一列/某个样本)的数据进行缩放(scaling)...0x0F Scikit-Learn中标准化和归一化方法 sklearn.preprocessing提供了许多方便的用于做数据预处理工具，在数据标准化方面，sklearn.preprocessing提供了几种...scaler进行不同种类的数据标准化操作： StandardScaler MinMaxScaler MaxAbsScaler RobustScaler 在sklearn工具包中的preprocessing
机器学习（六）——线性回归的多变量、特征缩放、标准方程法 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、多变量 当有n个特征值，m个变量时，h(x)=θ0+θ1x1+θ2x2…+θnxn，其中可以认为x0...二、特征缩放（FeatureScaling） 特征缩放的目的，是为了让每个特征值在数量上更加接近，使得每个特征值的变化的影响相对比较“公平”。...五、标准方程法（normalequation） 1、公式推导 标准方程法是与梯度下降法功能相似的算法，旨在获取使代价函数值最小的参数θ。代价函数公式如下： ?...由于这个方法是直接通过代数的方式，解出每个θ，因此，其不需要进行特征缩放，也不需要学习速率α。 2、特殊情况 由于用标准方程法时，涉及到要计算矩阵XTX的逆矩阵。但是XTX的结果有可能不可逆。...缺点：需要调试出合适的学习速率α、需要多次迭代、特征值数量级不一致时需要特征缩放。 2）标准方程法 优点：不需要α、不需要迭代、不需要特征缩放，直接解出结果。
from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB...from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import BernoulliNB...既然已经有了特征，就可以训练分类器来试图预测一个帖子的类别，先使用贝叶斯分类器，贝叶斯分类器提供了一个良好的基线来完成这个任务。...""" from sklearn.naive_bayes import MultinomialNB # 使用sklearn中的贝叶斯分类器，并且加载贝叶斯分类器 # 中的MultinomialNB多项式函数...贝叶斯多项式训练器 MultinomialNB 4、预测文档： 通过构造的训练器进行构造分类器，来进行文档的预测 5、最简单的方式： 通过使用pipeline管道形式，来讲上述所有功能通过管道来一步实现
0.本文目的 之前已经实现了像素编辑器的基本功能，但是目前绘制的区域是固定大小。这样在行列数非常大时，就会导致绘制格非常小，不便于绘制。...所以希望布局区域可以向 Photoshop 一样，能够缩放和平移，让用户更自由地绘制。 其中有几个个关键的难点： 如何通过手势、鼠标操作，触发缩放和平移事件。...引入视口相机的概念 为了便于处理编辑器内容的变换，这里引入 视口相机 (ViewCamera) 的概念。...如下所示： 红色区域是编辑器的最大区域，称之为 视口尺寸 (viewSize) ； 蓝色区域是编辑器的实际的操作区，称之为 展示尺寸 (playSize) ； 可以休息一下 playSize 内的是现实世界的真实物体...这也是像素编辑器最重要的一步。后续还会带来更多像素编辑器开发的文章，一起来见证这个小破项目的发展，敬请期待 ~
之前我们实现了画布缩放的功能，本文来讲讲如何让内容缩放至适应画布大小（Zoom to fit）。 我们看看效果。...如果你不理解它们，请看我的这篇文章： 《图形编辑器开发：以光标为中心缩放画布》 总体思路： 计算包裹住所有图形的大包围盒 bbox（AABB 包围盒，不带旋转的）； 计算新的缩放比 newZoom。...最重要的是 计算缩放比，是基于 bbox 的宽还是高，去和视口宽或高相除。 这个属于是 填充策略中的 contain 策略。...newViewportY = composedBBox.y - (viewport.height / newZoom - composedBBox.height) / 2; 这个算法可以看我写的文章： 《图形编辑器：...相关阅读， 图形编辑器开发：以光标为中心缩放画布 图形编辑器：场景坐标、视口坐标以及它们之间的转换 图形编辑器开发：最基础但却复杂的选择工具 图形编辑器：工具管理和切换 图形编辑器：底层设计
理论 线性回归器 相比于线性分类器，线性回归器更加自然。...回归任务的label是连续的变量（不像分类任务label是离散变量），线性回归器就是直接通过权值与输入对应相乘再相加直接计算出结果$$y = w^{T}*x + b$$ 其中，w为权值，x是输入，y是输出...回归器的优化 与分类器类似，回归器也是通过梯度优化的，一般来说分类问题常用均方误差函数来标定结果的质量（即代价函数）$$L(w,b) = \sum (y - y')$$ 其中y为模型输出，y'为期望值...x_train,x_test,y_train,y_test = train_test_split(x_data,boston.target,random_state=33,test_size=0.25) 数据标准化...power_t=0.25, random_state=None, shuffle=True, tol=None, verbose=0, warm_start=False) 模型评估 自带评估器
今天我将介绍一个简短的代码，快速修改这些文件的名字。...工具：os 首先在电影目录下新建一个py文件，并导入os import os os，是python中的标准库，os模块提供了非常丰富的方法用来处理文件和目录 os.listdir('.')...，例如，“【电影天堂】第一集” 这个前缀是所有文件共有的，我们可以通过使用python中对字符串操作的方法rfind 找到最后一个字符的位置 然后通过字符串的截取获得我们最终的值 rename方法可以修改文件的名字...第一个参数是原来文件的名字，第二个参数是新名字 提醒** 在运行脚本之前，请先打印出新名字看一下是否是期望的值，如果不是请对脚本进行修改。
理论 集成模型 集成分类器模型是综合考虑多种机器学习模型的训练结果，做出分类决策的分类器模型 投票式：平行训练多种机器学习模型，每个模型的输出进行投票做出分类决策 顺序式：按顺序搭建多个模型，模型之间存在依赖关系...，最终整合模型 随机森林分类器 随机森林分类器是投票式的集成模型，核心思想是训练数个并行的决策树，对所有决策树的输出做投票处理，为了防止所有决策树生长成相同的样子，决策树的特征选取由最大熵增变为随机选取...oob_score=False, random_state=None, verbose=0, warm_start=False) 梯度提升决策树 from sklearn.ensemble...verbose=0, warm_start=False) 模型评估 随机森林 rfc.score(x_test,y_test) 0.83282674772036469 from sklearn.metrics...0.84 0.83 0.83 329 梯度提升决策树 gbc.score(x_test,y_test) 0.82370820668693012 from sklearn.metrics
已经不止一两个同学来问过我这个问题了，如何修改一个组件的位置啊，宽高啊，旋转啊，缩放啊之类的问题，鉴于好多同学都有这个疑问，我就单独把他抽出一个小分享内容列出来。 ?...从上图可以看出来，刚刚创建的Image，大家所关心的位置啊，宽高啊，旋转啊，缩放啊，都通通在一个叫RectTransform的组件内，所以大家想知道的这些信息也都属于这个RectTransform的属性...缩放就是Scale属性 ? 知道了什么属性修改什么值以后呢，接下来就把代码列出来，修改这个Image组件的 ?...(new Vector3(20.0f, 10.0f, 30.0f)); //修改缩放 m_image.rectTransform.localScale = new Vector3...= Quaternion.Euler(new Vector3(20.0f, 10.0f, 30.0f)); //修改缩放 m_image.rectTransform.localScale
时空猎人－－各种修改 提供人：我不特别 首先下载GG修改器；准备好一个免root框架，安装好了后，打开免root框架把游戏和GG修改器添加到框架里面腾讯版的时空猎人，不需要过保护，选择进程就行 ，...然后左下角保存 这里教大家一个方法 进入游戏，出现签到奖励版面，什么都不要动，打开gg，搜索你要的值，比如伤害数据0.12就搜索0.12 最好不要锁定不然会出现无效情况，进一个图或者一句对战，就修改一次伤害增加搜索...【0.12】，数据类型选择Doule，修改最大不要超过4防御增加搜索【0.22】，数据类型同上这个随便修改多少闪避增加【0.18】，类型同上随便修改多少还有很多，这里我就不一一发了找代码思路，进游戏，模糊搜索
, with_std=True, copy=True) # 将数据在缩放在固定区间，默认缩放到区间 [0, 1] preprocessing.minmax_scale(X,feature_range=...(X[,y])：根据数据 X 的值，设置标准化缩放的比例 transform(X[,y, copy])：用之前设置的比例标准化 X fit_transform(X[, y])：根据 X设置标准化缩放比例并标准化...partial_fit(X[,y])：累加性的计算缩放比例 inverse_transform(X[,copy])：将标准化后的数据转换成原数据比例 get_params([deep])：获取参数 set_params...它意在发现彼此之间没有相关性、能够描述数据集的特征，同时起到数据压缩作用 0x05 组合（Ensemble） sklearn.ensemble 通过聚集多个分类器的预测来提高分类准确率 常用的组合分类器方法...: Pipeline 管道 30.sklearn.preprocessing: Preprocessing and Normalization 预处理和标准化 31.sklearn.random_projection
，生成一个 缩放值的绝对值为 1 的缩放矩阵； 为保证缩放前后缩放中心点位置不变，计算它在缩放前后场景坐标系下的偏移，得到一个位移矩阵； 计算新矩阵 “位移矩阵-原矩阵-缩放矩阵”，作为图形的 transform...对应代码： // 不同控制点的缩放中心不同。 // 对于右下角控制点，缩放中心刚好是原点。...1 的缩放矩阵。...上面的缩放我们是改了图形的 width 和 height。 可能有读者朋友说我不改 width 和 height 行不行啊，用一个带缩放比的缩放矩阵，应该是等价的吧。 不太行。...缩放多个图形稍微又有点点不一样，我们下篇文章再聊。 我是前端西瓜哥，欢迎关注我，学习更多图形编辑器知识。
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