摘要：
上四分位数 quantile(0.75)下四分位数间距= 上四分位数-下四分位数k =1.5 形变 原始数据 < 上四分位数 + k *间距 异常值 原始数据 > 下四分位数 - k *间距 isnull()空置均值标准差均值最大最小值偏度 skew()峰度系数 kurt() 次数 value_co 阅读全文
posted @ 2018-05-15 19:18
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摘要：
衡量线性回归模型误差的三种方式 计算最终模型预测准确度R方 阅读全文
posted @ 2018-05-13 09:12
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摘要：
from werkzeug.routing import BaseConverter app = Flask(__name__) class TeleConveter(BaseConverter): regex = r'1[85734]\d{9}' @app.route('/tele//') def he(my_tel): return 'Hello World! %s'%... 阅读全文
posted @ 2018-05-11 07:49
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是否考虑距离这个参数 #欧拉距离平方，1次方为曼哈顿距离，3次及以上为明可夫斯基距离 阅读全文
posted @ 2018-05-08 17:12
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自己实现 sklearn自带精准度 阅读全文
posted @ 2018-05-08 16:32
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自己实现 sklearn带的分类器‘ 利用KNN算法测试 判断准确率 阅读全文
posted @ 2018-05-08 15:13
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摘要：
import numpy as np from math import sqrt from collections import Counter class KNNClassifier(object): """docstring for KNNClassifier""" def __init__(self, k): assert k>=1,"k must be ... 阅读全文
posted @ 2018-05-08 13:16
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#aio 爬虫，去重，入库 import asyncio import aiohttp import aiomysql import re from pyquery import PyQuery stoping = False start_url = 'http://www.jobbole.com/' waiting_urls = [] seen_urls = set() # url去重 -... 阅读全文
posted @ 2018-04-25 08:10
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# # total = 0 # # async def add(): # #1. dosomething1 # #2. io操作 # # 1. dosomething3 # global total # for i in range(1000000): # total += 1 # async def desc(): # glo... 阅读全文
posted @ 2018-04-25 07:16
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