摘要: 在博客园上断断续续写了有十年了,打算停更了; 后续文章会更新到公众号上,有需要的可以关注下,谢谢! 阅读全文
posted @ 2025-11-03 12:57 马贡多在下雨 阅读(5) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 带关键字的格式化 >>> >>> print "Hello %(name)s !" % {'name':'James'} Hello James ! >>> >>> print "Hello {name} !".format(name="James") Hello James ! >>> 使用dic 阅读全文
posted @ 2018-01-13 16:34 马贡多在下雨 阅读(559) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 逻辑回归介绍 逻辑回归(Logistic Regression)是一种经典的分类算法,尽管名字中带有 “回归”,但它本质上用于解决二分类问题(也可扩展到多分类)。 逻辑回归的本质是 “在线性回归的基础上,通过一个映射函数将输出转化为概率(从而实现对类别概率的预测)”,这个映射函数就是Sigmoid函 阅读全文
posted @ 2025-07-19 17:18 马贡多在下雨 阅读(622) 评论(1) 推荐(2)
摘要: 线性回归模型 多元线性回归模型 多元线性回归模型实例 源数据 The housing data was derived from the Ames Housing dataset compiled by Dean De Cock for use in data science education. 阅读全文
posted @ 2025-06-17 23:05 马贡多在下雨 阅读(39) 评论(1) 推荐(0)
摘要: 示例代码 import json import time import datetime import requests as req import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import matp 阅读全文
posted @ 2024-12-02 17:16 马贡多在下雨 阅读(40) 评论(1) 推荐(0)
摘要: Bash 的 /dev/tcp 功能为用户提供了一个直接的方式,通过 TCP 套接字发送 HTTP 请求,这一功能可以在没有额外工具的情况下执行简单的网络操作。 发送HTTP GET请求 #!/bin/bash # 打开一个 TCP 连接到 baidu.com 的 80 端口,并将其分配给文件描述符 阅读全文
posted @ 2024-11-04 14:14 马贡多在下雨 阅读(127) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 一天的光滑数据 sub = [199.68, 187.16, 173.97, 159.85, 146.92, 135.29, 125.04, 114.86, 105.85, 97.93, 90.6, 84.19, 78.37, 72.85, 68.93, 66.59, 62.19, 58.59, 5 阅读全文
posted @ 2024-07-06 14:53 马贡多在下雨 阅读(209) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 思路 1. 对原始数据一阶求导,得到一阶导数数组。 2. 对一阶导数数组求标准差。导数的标准差提供了导数值的波动性,标准差越小,曲线越平滑。 平滑曲线 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import 阅读全文
posted @ 2024-07-04 19:23 马贡多在下雨 阅读(1091) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 原始数据 import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager fname="/usr/local/python3.6/lib/python3.6/site-packages/matplotlib/mpl-data/f 阅读全文
posted @ 2024-07-04 18:27 马贡多在下雨 阅读(62) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 构造时序数据 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # 设置参数 period = 128 num_cycles = 5 total_length = period * num_cycles # 生成周期性信号(正弦波形) np.ran 阅读全文
posted @ 2024-07-04 17:56 马贡多在下雨 阅读(94) 评论(0) 推荐(0)
摘要: 基于asciichartpy import asciichartpy data = [1, 2, 3, 4, 5, 4, 3, 2, 1] chart = asciichartpy.plot(data) print(chart) 基于sparklines import sparklines data 阅读全文
posted @ 2024-07-01 19:01 马贡多在下雨 阅读(75) 评论(0) 推荐(0)