sklearn的计算器减少了列？ - 腾讯云开发者社区

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人工智能技术怎样帮我戒掉布朗尼蛋糕

我那风中烛火般摇晃的意志力在跟双份巧克力布朗尼蛋糕对抗着，果不其然，布朗尼蛋糕大胜。 Lose It 饮食 app 的深度学习卡路里计算器，是我拿来对抗美食诱惑的最新武器。...上周推出的 beta 版 Lose It 自动卡路里计算器倒是让我想看看，美国约有 4500 万名节食者，在排行榜上的名次是什么样子。深度学习卡路里计算器 ?...Lose It 节食 app 有个全新的自动卡路里计算器，使用深度学习技术从图片计算热量。...DIGITS 使用最新的 cuDNN 5.1 深度学习函式库，加快在 NVIDIA GPU 上的训练速度。 “少了 GPU，我们不可能启动这项计划。”Lowe 说。...协助减重在自动计算卡路里前，Lose It 也帮了不少人进行减重。从该公司于2008年成立以来，用户回报总共减掉了逾五千万磅的重量。这套软件的确有它的效果。

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【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

可以使用sklearn中的 VarianceThreshold(threshold=0) 方差、阈值来实现过滤。若该列的方差小于我指定的阈值，就会删除该特征列。方差的大小可以体现数据的离散程度。...比如，当方差等于0时，表示该特征列上所有的值都是一样的，一列数据都是一样的对预测结果毫无关系，这时就可以把这一列删除。如果方差较大，该特征列的离散程度也比较大，对结果会有比较大的影响。...# 特征选择 # 自定义数据，第0列和3列的值都是一样的 data = [[0,2,0,3],[0,1,4,3],[0,1,1,3]] # 导入标准化方法，查看每一列的方差 from sklearn.preprocessing...之间，维度的比例再减1。...例：若原数组有4个特征列，指定n_components=0.9，代表原来有4维，现在变成4*0.9=3.6，取整数部分，现在有3维，再减1维。最终降到2维。（2）整型数据。

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【Web Function】基于Express架构的云端计算器服务开放与部署

本文将介绍一个基于 Express 架构搭建的 Web 函数服务——云端计算器。...这样做减少了请求处理的环节，提升了 Web 服务性能。 2）Web 函数的编写体验更贴近编写原生 Web 服务，可以使用 Node.js 原生接口，保证和本地开发服务体验一致。...，第二个字段表示计算类型，比如加、减、乘、除等，第三个字段和第四个字段分别是计算数1和计算数2。...该计算器接口方法的 http 请求类型是 Get 方法，功能上实现了基础的加、减、乘、除四个运算功能。...结论和建议好啦，至此，我们利用 Web 函数实现的云端计算器就开发和介绍完了。

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王者荣耀喜欢玩的英雄赢不了,不喜欢的却能赢?那你对比过他们的属性吗？

导入库 import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns from sklearn.mixture import...GaussianMixture from sklearn.preprocessing import StandardScaler from pyecharts.charts import Pie from...data_init.head() # 把空值设置为0 data_init = data_init.fillna(0) # print(data_init.isnull().sum()) ''' 正则匹配包含%%的数据...all_hero_init_attr_our.csv', index=False, sep=',', encoding='gb18030') df = data[['分组', '英雄名字']] # 获取需要的两列...grouped = df.groupby(['分组']) # 以”分组“列来进行分组 k = [] # 获取分组后的组和值，保存为字典，放到列表中 for name, group in grouped

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集成算法｜随机森林回归模型

所有数据要随机遍布在数据集的各⾏各列当中，⽽⼀个缺失的数据会需要⼀个⾏索引和⼀个列索引如果能够创造⼀个数组，包含3289个分布在0~506中间的⾏索引，和3289个分布在0~13之间的列索引，那我们就可以利...= i],pd.DataFrame(y_full)],axis=1) #在新特征矩阵中，对含有缺失值的列，进⾏0的填补 df_0 =SimpleImputer(missing_values...max_depth 有增有减，默认最⼤深度，即最⾼复杂度，向复杂度降低的⽅向调参max_depth↓，模型更简单，且向图像的左边移动 ???...min_samples _leaf 有增有减，默认最⼩限制1，即最⾼复杂度，向复杂度降低的⽅向调参min_samples_leaf↑，模型更简单，且向图像的左边移动 ??...criterion 有增有减，一般使用gini ---- 推荐阅读

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【机器学习】第一部分：概述

）让样本矩阵中的每一列的平均值为0，标准差为1....: # 遍历每列 col_mean = col.mean() # 计算平均数 col_std = col.std() # 求标准差 col -= col_mean # 减平均值...，除以该样本各个特征值绝对值之和.变换后的样本矩阵，每个样本的特征值绝对值之和为1.例如如下反映编程语言热度的样本中，2018年也2017年比较，Python开发人员数量减少了2万，但是所占比率确上升了...独热编码根据一个特征中值的个数来建立一个由一个1和若干个0组成的序列，用来序列对所有的特征值进行编码.例如有如下样本：对于第一列，有两个值，1使用10编码，7使用01编码对于第二列，有三个值....通过独热编码后的结果为：使用sklearn库提供的功能进行独热编码的代码如下所示： # 独热编码示例 import numpy as np import sklearn.preprocessing

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Sklearn 的 10 个小众宝藏级方法！

1️.FunctionTransformer 虽然Sklearn中有很多内置的预处理操作可以放进pipeline管道，但很多时候并不能满足我们的需求。...reduce_memory(X: pd.DataFrame, y=None): """将数值型列的类型转换为float32类型，以减少内存占用 @公众号：Python数据科学..._estimator.inverse_transform(np.copy(X)) return X_reversed - 1 # 指数函数后减一上面创建了一个类，继承了BaseEstimator...以下是QDA在Sklearn中的执行速度。...换句话说，各种模型（如树、线性模型、表面拟合器、近邻模型、贝叶斯模型和高斯模型）最大化了训练潜力，它们的组合输出减少了偏差并防止了过拟合。

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“达观杯”文本智能处理挑战赛

from sklearn.svm import LinearSVC from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer print.../data/test_set.csv') # 观察数据，原始数据包含id、article(原文)列、word_seg(分词列)、class(类别标签) df_train.drop(columns=['...article', 'id'], inplace=True) # drop删除列 df_test.drop(columns=['article'], inplace=True) #==========...矩阵 y_train = df_train['class']-1 #训练集的类别标签（减1方便计算） #===============================================...，基础电脑配置在4核8G的样子（越消耗内存在6.2G）,因此，一般可能会遇到内存溢出的错误 ?

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省钱利器：智能优惠计算器的设计与实现

目录前言数据采集与解析优惠算法设计与实现用户体验优化功能代码示例结束语前言在电商促销季，各种促销活动层出不穷，消费者常常被五花八门的折扣和满减活动弄得晕头转向。...一个智能优惠计算器能够帮助用户自动识别并计算出最优惠的购物方案，帮助用户以最经济的方式购买商品，从而实现省钱的目标。...1、数据采集关于数据采集，也就是智能优惠计算器的第一步是抓取电商平台上的优惠信息，这一般情况下涉及到网络爬虫技术，通过模拟用户浏览行为抓取商品页面上的价格、折扣、满减等信息。...，以结构化的形式存储优惠规则，这可能包括折扣率、满减条件等，可以使用正则表达式来识别和提取这些规则，具体使用如下所示：import redef parse_discount_rules(text):...，智能优惠计算器将成为消费者节省开支的得力助手。

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【目标跟踪】匈牙利算法

3 6 5 工人丙 2 8 4 最终匹配结果：工人甲任务3 工人乙任务2 工人丙任务1 还有一种情况也符合（实际情况很少出现两种结果）工人甲任务2 工人乙任务1 工人丙任务3 sklearn...中源码连接：https://github.com/scikit-learn/scikit-learn/blob/0.22.X/sklearn/utils/linear_assignment_.py c+...github.com/mcximing/sort-cpp/blob/master/sort-c%2B%2B/Hungarian.cpp 三、证明令矩阵 C 为现在我们要找最优指派设： 3.1、某一行减或加一个值...同理列也是一样推论：减去每一行每一列减去各行各列的最小元素，得到新的矩阵最优解不变。...3.2、独立 0 元素的最多个数等于能覆盖所有的 0 元素（第 3 步）独立 0 元素指的是位于不同行不同列的零元素.即同一行,同一列虽然可以有多个0,但它们只能有一个是独立的0元素这个也比较好理解

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进销存软件能跟企业带来多大的利益？

还没有使用进销存软件的小伙伴和使用中的企业小伙伴们，今天给大家说一下使用进销存软件能给企业带来多大的作用呢？ 1.让产品的库存统计更加实时、准确。 2.轻松录入数据，放心等待结果。...4.软件将对不同的货品核算各自的库存数量，并以实时仓库的形式，为用户展现货品的库存数量，对于低库存数量的货品，软件将进行提示和报警，比起到实际仓库中进行一件一件地货品清点，进销存软件的库存管理科学而方便...5.用户无须操心里面复杂的统计公式，无须再拿着计算器加加减减，只要通过单据形式把该录入到软件里的数据都正常录入后，软件就会自动进行运算，快速地给用户展现一目了然的财务报表。...除了录入简单的基础数据以外，别的什么都不用做，放心等待报表结果，这就是进销存软件应该具有的使用效果。 6.为企业大大减少了管理上的时间。 7.让日常工作的分工更加清晰和科学。...帐户管理，仓管人员专门进行货品管理，多种的角色和分工让企业日常的工作能够快速地落实到个人上，每人都可以方便地完成自己的工作，减少互相之间的牵连和等待，从而大大提高了企业内部的运作效率。

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还在找好用的计算器？这 5 款小程序，能满足你 99% 的需求

经典语音计算器：一款计算器「回忆杀」是不是非常怀念那个熟悉的计算器真人声音？那就来体验「经典语音计算器」吧。它是一款充满创意的小程序计算器，除了能算数之外，还能给你带来满满的回忆。 ?...「经典语音计算器」小程序使用链接 https://minapp.com/miniapp/3541/ 我的计算器：一款功能齐全的计算器「我的计算器」堪称小程序中的计算「神器」。...它可以快速计算身体质量指数 BMI，以及每周所需减重斤数对应消耗的卡路里，并且帮助制定个性化推荐饮食。 ? 操作很简单，只需选择「性别」，并输入「身高」、「体重」和「年龄」就大功告成了。...下方能自动计算 BMI、总消耗和每周需要减重的斤数，然后生成一张推荐的饮食表，还可以将「饮食清单」切换成「图片参考」呢，该吃什么，一目了然。如果你正走在减肥的路上，这款小程序值得你拥有。 ?...当然，你也可以在小程序搜索栏输入关键词「计算器」，找到其它你可能需要，但不太常用的计算器，比如分期计算器、照度计算器、电费计算器等等。相信有了这些「计算器」，你的生活和工作将增添不少便利。

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22.linux 文件管理命令：colrm删除指定的行iconv转换给定文件的编码

linux 文件管理命令：col过滤控制字符、colrm删除指定的行、fold限制文件列宽、 iconv转换给定文件的编码、dc任意精度的计算器、expr求表达式变量的值col：过滤控制字符作用：在许多...# colrm 2 列宽作用：从指定的文件里读取内容，将超过限定列宽的列加入增列字符后，输出到标准输出设备。...-w列行数>--width列行数>使用指定的列宽代替默认的 80。案例练习调整 hello.c 最多宽度为 25 个字符显示。...# iconv -l|more 437// 500// 500V1// 850// …dc：任意精度的计算器作用：dc 命令提供了一种交互式桌面计算器来完成任意精度的整数计算。...+，-，/，，%，^：对堆栈顶部的两个数进行加（+）、减（-）、乘（）、除（/）、求余（%）或取幂（^）。

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单元测试工具（连载13）

，这使我们可以更加灵活的根据不同的函数来决定创建不同的对象以及释放函数。...32m[1m========================== 2 passed in 0.28seconds ===========================[0m 测试框架把Excel第一列赋值给...v1、第二列赋值给v2,…。...4.7 简易计算器测试用例用pytest最终实现方式利用以上的各种方法，优化了最后简易计算器测试用例的最优化，代码如下。案例18：用pytest实现简易计算器的测试的最终代码。...www.jila.com") @allure.testcase("http://www.testlink.com") deftest_base(self): """ 用例描述：测试加、减、

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分别用sklearn和tensorflow做房价预测

本篇是后面用tensorflow做回归时的一个参照，忍不住要说的是sklearn真是简单好用，要不是他没有卷积cnn等时髦模型，真是不想用其他家的了。...经典的sklearn集成模型结果：真是又快又准啊！由于该数据的已经是被打乱了，非原顺序，所以看起来是这样另外参数优选的代码被注释掉了，感兴趣的可以自己调参。...卷积神经网路CNN 既然sklearn已经足够简单高效，为啥要用卷积神经网络(cnn)呢，江湖传言它有两个大优势： 1、sklearn需要人工进行特征优选，cnn会进行自动优选特征 2、...随着训练数据的增多，sklearn的准确性就没啥大变化了，cnn则是越来越准，没有瓶颈。...说实在的就boston房价这个数据也就506行，13个特征(列)，对cnn来说实在太少了，没个10万行数据，都看不出它的优势；另外cnn虽然不用人工特征优选，但是搭建它的拓扑结构实在是个难搞的事，最让人炸裂的是

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经典设计模式(一)：策略模式

简介写出可维护、可复用、可扩展及灵活的代码是我们的目的，也是学习设计模式的理由，这句话是他娘的复制的，为什么要学设计模式，设计模式是什么，还是去百度一下吧，我就不装13了，这只是我的学习笔记，非教程...这里我举一个计算器的例子 ?...)); //使用减法 cal.setOperation(new OperationSub()); //输出结果 log.info("[计算器减...]-[6] 20:44:34.012 [main] INFO com.hope.test.TestController - [计算器减]-[2] Process finished with exit...意思就是：对修改关闭、对扩展开放我们的计算器算和接口算是修改关闭的了，如果要扩展其他算法，乘，除，只需要实现计算接口，然后调用计算器的setOption(new 扩展的接口)就行了，这样我们程序，扩展性就非常强大了

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一文了解类别型特征的编码方法

这里介绍一个新的数据分析库--pandas_profiling，这个库可以帮我们先对数据集做一个数据分析报告，报告的内容包括说明数据集包含的列数量、样本数量，每列的缺失值数量，每列之间的相关性等等。...，看右上角可以选择有 5 项内容，下面是概览的内容，主要展示数据集的样本数量，特征数量（列的数量）、占用内存、每列的数据类型统计、缺失值情况等： ?...实现 One-hot 编码有以下 3 种方法： Pandas 的 get_dummies Sklearn 的 DictVectorizer Sklearn 的 LabelEncoder+OneHotEncoder...Sklearn 的DictVectorizer 第二种方法--Sklearn 的 DictVectorizer，这首先需要将 dataframe 转化为 dict 类型，这可以通过 to_dict ，并设置参数...此外，采用 OneHotEncoder 的一个好处就是可以指定特征的维度，这种情况适用于，如果训练集和测试集的某个特征的取值数量不同的情况，比如训练集的样本包含这个特征的所有可能的取值，但测试集的样本缺少了其中一种可能

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数学建模学习笔记（二十五）决策树

对于表达式来说不取对数，应该减少了计算的复杂度决策树的三种算法： ID3、C4.5、CART ID3算法：具体方法：从根节点开始，对节点计算所有可能的特征的信息增益，选择信息增益值最大的特征作为节点的划分特征...三者差异： python编程实现： import pandas as pd import sklearn as sklearn from sklearn.feature_extraction...import DictVectorizer from sklearn import tree import pydotplus from six import StringIO import joblib...import numpy from sklearn.preprocessing import StandardScaler # pandas 读取 csv 文件，header = None 表示不将首行作为列...pd.read_csv('data/test.csv', header=None) data2 = pd.read_csv('data/testtest.csv', header=None) # 指定列

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【机器学习】---逻辑回归从初识到应用

一、前述逻辑回归是一种分类算法，对多元线性回归的结果做一定的缩放。是一种线性（x是一次的）有监督（有x,y）分类（要么是正列，要么是负例）算法。是通过sigmod算法的一次缩放。...如果最后预测的结果大于0.5（默认）是正例小于0.5是负例做分类的误差来源于两种情况：假设Y是正列 1-p^ 假如本来是1这个类别：预测出来的结果是0.6则预测对了预测的误差是1-0.6=0.4...import numpy as np from sklearn import datasets from sklearn.linear_model import LogisticRegression...# 逗号左边第一行到所有行，逗号右边第3列开始到最后总共4列实际上就是最后一列 # print(X) print(iris['target']) y = (iris['target'] == 2)...• 假如病人是癌症： – 判断成不是癌症 • 假如病人是非癌症 – 判断是癌症 • 0.3（这里调小了，所以负例少了，则本来不是癌症，最后预测的是癌症）调阈值是在真正测试的时候调整的，训练的时候不调整

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特征选择：11 种特征选择策略总结

删除未使用的列当然，最简单的策略是你的直觉。虽然是直觉，但有时很有用的，某些列在最终模型中不会以任何形式使用（例如“ID”、“FirstName”、“LastName”等列）。...如果您知道某个特定列将不会被使用，请随时将其删除。在我们的数据中，没有一列有这样的问题所以，我在此步骤中不删除任何列。...删除具有缺失值的列缺失值在机器学习中是不可接受的，因此我们会采用不同的策略来清理缺失数据（例如插补）。但是如果列中缺少大量数据，那么完全删除它是非常好的方法。...(X,y) # number of best featuresX_top.shape[1] >> 36 正则化正则化减少了过拟合。...在拟合模型之前应用了一些技术，例如删除具有缺失值的列、不相关的列、具有多重共线性的列以及使用 PCA 进行降维，而在基本模型实现之后应用其他技术，例如特征系数、p 值、 VIF 等。

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人工智能技术怎样帮我戒掉布朗尼蛋糕

【机器学习】特征工程：特征选择、数据降维、PCA

【Web Function】基于Express架构的云端计算器服务开放与部署

王者荣耀喜欢玩的英雄赢不了,不喜欢的却能赢?那你对比过他们的属性吗？

集成算法｜随机森林回归模型

【机器学习】第一部分：概述

Sklearn 的 10 个小众宝藏级方法！

“达观杯”文本智能处理挑战赛

省钱利器：智能优惠计算器的设计与实现

【目标跟踪】匈牙利算法

进销存软件能跟企业带来多大的利益？

还在找好用的计算器？这 5 款小程序，能满足你 99% 的需求

22.linux 文件管理命令：colrm删除指定的行iconv转换给定文件的编码

单元测试工具（连载13）

分别用sklearn和tensorflow做房价预测

经典设计模式(一)：策略模式

一文了解类别型特征的编码方法

数学建模学习笔记（二十五）决策树

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