本名边境

摘要： 首先要了解python的基本语法， 其中列表的处理，字符串的格式化，以及词汇的比较运算（包括判断某一个词语开头是否大小写等） 专有名词： 1. 分词：用于产生词汇和标点符号的链表 安装完NlLTK后， import nltk nltk.download() 计算text1中每个词的平均出现次数公式： 阅读全文

摘要： many2many (0,0,{values}) 根据values里面的信息新建一个记录。 (1,ID,{values})更新id=ID的记录（写入values里面的数据） (2,ID) 删除id=ID的数据（调用unlink方法，删除数据以及整个主从数据链接关系） (3,ID) 切断主从数据的链接 阅读全文

摘要： 无 阅读全文

摘要： 线性回归一般模型： y = w1 * x1 + w2 + x2 + ...+ w(n) * x(n) +b 对于多个特征的数据集而言，线性模型可以非常强大，如果特征数量大于训练数据点的数量，任何磨边y都可以在训练集上用线性函数完美拟合 线性回归又称 普通最小二乘法 线性回归寻找参数w和b，使得对训练 阅读全文

摘要： 概述：k邻近最简单的就是只考虑一个最近邻。每一个新的数据点，我们标记了训练集中与它最近的点。 复杂的可以考虑任意（K个）邻居，新的数据在一定范围内属于多的训练集（少数服从多数） K邻近算法的有点就是容易理解，此方法是很好的基准方法，但是如果训练集很大的话，可能预测速度会比较慢。 阅读全文

摘要： Numpy, Scipy, matplotib, pandas, Numpy: numpy是科学计算的基础包之一，其功能包括多维数组，高等数学函数等，以及伪随机数生成器， scikit-learn接受numpy的数组格式数据，所用到的说有的数据都必须转换成Numpy数组， Scipy： scipy是 阅读全文

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摘要： https://blog.csdn.net/Notzuonotdied/article/details/77876080 plt.plot(x, y)：　# 第一个是横坐标的值，第二个是纵坐标的值 plt.show()： # 必要方法，用于将设置好的figure对象显示出来 plt.figure(n 阅读全文

摘要： x**x 胸型线： 心型线 渐开线 Bar 均匀分布 验证中心极限定理 Poisson分布 直方图的使用 差值 阅读全文

摘要： label='Logistic Loss'：label 会做一个提示， plt.legend(loc='upper right')：将每个label的提示放在右上角， plt.savefig('1.png')：可以将生成的图片自动保存 # 5.2 损失函数：Logistic损失(-1,1)/SVM Hinge损失/ 0/1损失 x = np.array(np.linspace(... 阅读全文