摘要: 系统环境 win10 anaconda python3 电脑左下开始菜单找到 Anaconda Navigator,点开 找到environments--全部all--搜索graphviz 选中你要下载的版本,apply--apply。等待安装完成 https://blog.csdn.net/Arw 阅读全文
posted @ 2020-03-14 12:52 臭臭的球球 阅读(104) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我电脑的系统: win10 内存16g ubuntu下载链接:https://opsx.alibaba.com/mirror VMware:我是从官网下载的 安装过程写的很详细了: https://www.cnblogs.com/huyourongmonkey/p/10053899.html 刚刚装 阅读全文
posted @ 2019-11-17 15:43 臭臭的球球 阅读(193) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: API (1)API的概念 API即“应用程序编程接口”,是一些预先定义的函数,目的是作为“介面”沟通两个不同的东西,提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力,而又无需访问源码,或理解内部工作机制的细节。 其实就是别人已经写好的可以实现特定功能的函数,而你只需要根据他提供好的接口 阅读全文
posted @ 2019-11-03 22:36 臭臭的球球 阅读(174) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 我的系统是ubuntu18 想看bilibili 打开后显示没有flash,于是下载tar.的版本,保存到电脑。 1 进入下载文件 代码: CD 下载 2.解压代码:tar -zxvf 压缩包名字 3.将libflashplayer.so拷贝到 /usr/lib/mozilla/plugins/下面 阅读全文
posted @ 2019-11-03 16:52 臭臭的球球 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 之前是学习的这个博客 https://blog.csdn.net/weixin_40547993/article/details/90440420 https://blog.csdn.net/liuhongyue/article/details/80594864 成功分享了代码。 阅读全文
posted @ 2019-09-30 17:18 臭臭的球球 阅读(161) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: ubuntu系统: sudo -H pip install -i https://mirrors.ustc.edu.cn/pypi/web/simple xgboost 出现问题:requires python‘>3.4’,but the running python is 2.7.15 后来重新找 阅读全文
posted @ 2019-09-30 09:54 臭臭的球球 阅读(981) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一般线性回归我们用均方误差作为损失函数。损失函数的代数法表示如下: J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)−yi)2J(θ0,θ1...,θn)=∑i=0m(hθ(x0,x1,...xn)−yi)2 进一步用矩阵形式表达损失函数: J(θ)=12(Xθ−Y)T(Xθ 阅读全文
posted @ 2019-05-08 21:20 臭臭的球球 阅读(376) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: Jupyter notebook只能打开当前目录下的数据集(txt、CSV等),所以需要把数据集倒导入到当前目录下,导入的方法是 1.文件不大时 直接上传文件。pd.read_csv读取. 2.文件较大时 把数据集拷贝到Jupyter notebook的目录下,如果不知道Jupyter notebo 阅读全文
posted @ 2019-04-14 23:01 臭臭的球球 阅读(14531) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 一、数据清洗 1.预处理 2.去除、补全有缺失值的数据 3.去除、修改数据格式和内容错误的数据 4.去除、修改逻辑错误的数据 5.去除不需要的数据 6.关联性验证 1.预处理 1.1选择数据处理工具:可选择python 1.2查看数据集数据特征: 包括字段解释、数据来源、背景等一切可以描述数据的信息 阅读全文
posted @ 2019-04-12 17:18 臭臭的球球 阅读(722) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 一、概述 Logistic回归是众多分类算法中的一员。通常,Logistic回归用于二分类问题,例如预测明天是否会下雨。当然它也可以用于多分类问题。 二、算法 Logistic回归 假设现在有一些数据点,我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线),这个拟合过程就称作为回归,如下图所示: 阅读全文
posted @ 2019-04-10 14:32 臭臭的球球 阅读(523) 评论(0) 推荐(0) 编辑