2018年6月4日

sklearn学习3----模型选择和评估(1)训练集和测试集的切分

摘要: 来自链接:https://blog.csdn.net/zahuopuboss/article/details/54948181 1、sklearn.model_selection.train_test_split随机划分训练集和测试集 官网文档:http://scikit-learn.org/sta 阅读全文

posted @ 2018-06-04 22:02 吱吱了了 阅读(413) 评论(0) 推荐(0)

数据分析常用的函数(2)

摘要: 1、df.describe():该函数主要对数据进行一个基本的统计,输出数据的总数量(count)、平均值(mean)、标准差(std)、最小值和最大值(min、max)、分位数(四分位) 2、sort_values(by="列名/行名"):对该列或该行进行值排序 3、df.replace(to_r 阅读全文

posted @ 2018-06-04 21:53 吱吱了了 阅读(407) 评论(0) 推荐(0)

sklearn学习2-----LogisticsRegression

摘要: 1、官网地址: http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.linear_model.LogisticRegression.html 2、class sklearn.linear_model.LogisticRegression 阅读全文

posted @ 2018-06-04 20:40 吱吱了了 阅读(1637) 评论(0) 推荐(0)

sklearn学习汇总

摘要: 该博主总结的很好,https://www.cnblogs.com/hellcat/p/7531789.html 1、kaggle给出的导图 2、转化成树图: 3、sklearn工具导图 阅读全文

posted @ 2018-06-04 20:34 吱吱了了 阅读(393) 评论(0) 推荐(0)

sklearn学习1----sklearn.SVM.SVC

摘要: 1、SVM有两种作用:分类和回归,分类是用SVC,回归用SVR。 2、SVC:(中文官网) 重点在svm.SVC(),fit(X,Y),以及SVC中的参数。 3、SVC参数: ①C,C是控制软间隔中的松弛变量是否起作用,C越大表明越宽松,对松弛变量更容忍,C越小越严格,等于0时表示不允许有数据在支持 阅读全文

posted @ 2018-06-04 19:14 吱吱了了 阅读(1332) 评论(0) 推荐(0)

树(5)-----判断两颗树一样或者一棵树是否是另外一颗的子树

摘要: 1、判断两颗树是否一样。(递归) 2、判断一颗树是否为另外一颗的子树:【在判断是否一样树之上还加一层循环】(递归加循环) 法二:转化成字符串,判断字符串1是否在字符串2之中。 3、寻找重复的子树 给定一棵二叉树,返回所有重复的子树。对于同一类的重复子树,你只需要返回其中任意一棵的根结点即可。 两棵树 阅读全文

posted @ 2018-06-04 16:01 吱吱了了 阅读(893) 评论(0) 推荐(0)

树(4)-----树的高度

摘要: 1、最大深度:(递归) 2、树的直径长度【对每个节点进行一个左子树高度加右子树高度的计算】 给定一棵二叉树,你需要计算它的直径长度。一棵二叉树的直径长度是任意两个结点路径长度中的最大值。这条路径可能穿过根结点。 示例 : 给定二叉树 返回 3, 它的长度是路径 [4,2,1,3] 或者 [5,2,1 阅读全文

posted @ 2018-06-04 11:58 吱吱了了 阅读(1171) 评论(0) 推荐(0)

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