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2020年1月8日
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posted @ 2020-01-08 16:17 晨光曦微
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2019年12月2日
十九、React UI框架Antd(Ant Design)的使用——及react Antd的使用 button组件 Icon组件 Layout组件 DatePicker日期组件
摘要: 一、Antd(Ant Design)的使用:引入全部Css样式 1.1 antd官网: https://ant.design/docs/react/introduce cn 1.2 React中使用Antd 1.3 代码示例 1.安装 2.引入antd的css样式 因为在App.js里引入了App.
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posted @ 2019-12-02 11:54 晨光曦微
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十八、React react-router4.x中:实现路由模块化、以及嵌套路由父子组件传值
摘要: 一、路由模块化(用字典定义路由,然后循环出来) 1.官方文档参考 【官方文档】https://reacttraining.com/react router/web/guides/quick start 【路由模块化实例】https://reacttraining.com/react router/w
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posted @ 2019-12-02 11:53 晨光曦微
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2019年11月30日
十七、React路由嵌套:头部导航+侧边导航
摘要: 一、概述 实现功能:点首页,展示首页,同时在左侧有个首页的各个栏目导航;点用户,同首页; 二、代码实现 1. src/App.js src/App.css 2.【重点】src/components/user.js src/components/css/user.css 3.src/component
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posted @ 2019-11-30 15:24 晨光曦微
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《机学五》KNN算法及实例
摘要: 一、概述 【定义】如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别。 二、距离计算公式 两个样本的距离可以通过如下公式计算,又叫【欧式距离】 设有特征,a(a1,a2,a3),b(b1,b2,b3),那么: $$\sqrt{(a1 b1
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posted @ 2019-11-30 12:01 晨光曦微
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2019年11月27日
十六、React 渲染数据注意事项、以及react-router4.x中使用js跳转路由(登录成功自动跳转首页)
摘要: 一、React加载数据流程回顾 先看上一节的产品详情代码:https://blog.csdn.net/u010132177/article/details/103184176 【Pcontent.js】 控制台:产品详情页get 404 undefined错误原因 上一节加载详情时,控制台将发现会报
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posted @ 2019-11-27 16:28 晨光曦微
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《机学三》特征工程3 —— 特征选择:特征选择、数据降维
摘要: 一、概述 1.1【降维】 【维降】:把三维降成二维,本质就是减少特征数量; 1.2【特征选择】 什么是特征选择: 特征选择就是单纯地从提取到的所有特征中选择部分特征作为训练集特征,特征在选择前和选择后可以改变值、也不改变值,但是选择后的特征维数肯定比选择前小,毕竟我们只选择了其中的一部分特征。 为什
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posted @ 2019-11-27 10:18 晨光曦微
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《机学一》特征工程1 ——文本处理:sklearn抽取、jieba中文分词、TF和IDF抽取
摘要: 零、机器学习整个实现过程: 一、机器学习数据组成 1. 特征值: 2. 目标值: ========================================================================= 二、特征工程和文本特征提取 1.概要: 1、特征工程是什么 2、特征工
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posted @ 2019-11-27 10:16 晨光曦微
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《机学二》特征工程2 ——数据特征预处理:数据缩放:归一化、标准化(重点常用)、缺失值处理
摘要: 上接:https://blog.csdn.net/u010132177/article/details/102911543 概述 1)概念 特征预处理定义(作用):通过特定的 统计方法(数学方法), 将数据转换成 算法要求的数据 2)特征预处理的方法、种类 1、数值型数据 标准缩放(1 2是重点):
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posted @ 2019-11-27 10:16 晨光曦微
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《机学四》特征工程4 ——:数据划分、转换器与估计器、总结(特征工程三大部分总结)
摘要: 一、概述 主要学习纲要: 1、sklearn数据集与估计器 2、分类算法 k近邻算法 3、k 近邻算法实例 4、分类模型的评估 5、分类算法 朴素贝叶斯算法 6、朴素贝叶斯算法实例 7、模型的选择与调优 8、决策树与随机森林 ★★★机器学习步骤: 1. 收集数据 2. 准备输入数据 3. 分析输入数
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posted @ 2019-11-27 10:12 晨光曦微
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