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2020年10月11日
机器学习第三天--程序优化
摘要: 就第二天对数据处理的程序显得十分臃肿,语句代码复用率差,不便于深刻理解, 因此,对程序进行了优化 #coding:utf-8 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt """网络流量使用的数据分析""" def play_model(x,y
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posted @ 2020-10-11 17:27 Ldeson
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2020年10月8日
机器学习第二天---数据预处理和清洗
摘要: 操作的数据和方法主要来自《机器学习系统设计》其数据资源可到图灵社区下载 1.numpy.genfromtxt用于处理数据矩阵 numpy.genfromtxt(fname, dtype=<type 'float'>, comments='#', delimiter=None, skip_header
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posted @ 2020-10-08 11:23 Ldeson
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2020年10月7日
机器学习第一天----了解Numpy和Matplotlib
摘要: 什么是Numpy基础包? NumPy是Python中算法扩展包,它是一个Python库,提供多维数组对象,各种派生对象(如掩码数组和矩阵), 以及用于数组快速操作的各种例程,包括数学,逻辑,形状操作,排序,选择,I / O离散傅立叶变换,基本线性代数,基本统计运算,随机模拟等等。 NumPy 最重要
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posted @ 2020-10-07 21:04 Ldeson
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2020年10月4日
calendar库函数
摘要: 库方法 calendar(year,w=2,l=1,c=6) 返回year年年历,每三个月一行,间距为从c,每日宽度间隔为w字符,每行长度为21*W+18+2*C,1是每星期的行数 >>> import calendar >>> year=calendar.calendar(2020) >>> pr
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posted @ 2020-10-04 10:02 Ldeson
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