04 2019 档案

机器学习 三剑客
摘要：numpy import numpy as np# data = np.array([[1,2,3,4,5,6]])# print(type(data)) # 查看类型# print(data)# print(data.ndim) # 查看高维数组的维度# print(data.shape) # 查 阅读全文
posted @ 2019-04-29 10:31 唐太浪 阅读(281) 评论(0) 推荐(0)
b B KB MB GB 之间的关系
摘要：b 比特 位 B 字节 KB 千比特 MB 兆比特 GB 吉比特 1B = 8b (8个位) 一个字节 等于 8位 1 KB = 1024B 1MB = 1024KB 1GB = 1024MB 英文和数字占一个字节 中文占一个字符，也就是两个字节 字符 不等于 字节。 字符（char）是 Java 阅读全文
posted @ 2019-04-22 20:32 唐太浪 阅读(10080) 评论(0) 推荐(0)
Python 的种类以及特点
摘要：CPython c语言开发的 使用最广的解释器 IPython 基于cpython之上的一个交互式计时器 交互方式增强 功能和cpython一样 PyPy 目标是执行效率 采用JIT技术 对python代码进行动态编译，提高执行效率 JPython 运行在Java上的解释器 直接把python代码编 阅读全文
posted @ 2019-04-22 20:18 唐太浪 阅读(169) 评论(0) 推荐(0)
汽车安全性评估
摘要：#准备数据 import sklearnimport numpy as np import pandas as pdfrom matplotlib import pyplot as pltfrom sklearn.preprocessing import LabelEncoderfrom sklea 阅读全文
posted @ 2019-04-19 20:17 唐太浪 阅读(531) 评论(0) 推荐(0)
均值漂移
摘要：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport matplotlibfrom sklearn import datasetsmatplotlib.rcParams['font.sans-serif'] 阅读全文
posted @ 2019-04-19 20:05 唐太浪 阅读(507) 评论(0) 推荐(0)
凝聚层次聚类
摘要：import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pylab as pltimport matplotlibfrom sklearn import datasetsimport scipy.cluster.hierarchy as schm 阅读全文
posted @ 2019-04-19 19:57 唐太浪 阅读(1164) 评论(0) 推荐(0)
Kmeans
摘要：import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pylab as plt import matplotlib from sklearn import datasets matplotlib.rcParams['font.sans-se 阅读全文
posted @ 2019-04-17 11:11 唐太浪 阅读(391) 评论(0) 推荐(0)
贝叶斯数据集
摘要：朴素贝叶斯定力 import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlibfrom matplotlib import pyplot as plt%matplotlib inlinematplotlib.rcParams['font.sans-ser 阅读全文
posted @ 2019-04-09 20:28 唐太浪 阅读(713) 评论(1) 推荐(0)