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2019年8月4日
markdown转word
摘要: 步骤 1. 选方案。 2. 安装相应的软件。 3. 使用。 4. 如果使用出错,就添加环境变量。 可选方案 有两种方法可以实现markdown格式导出为word格式。这两种方法都需要安装软件 1. word+ "Pandoc" + "writage" (word插件) 2. "Typora" +
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posted @ 2019-08-04 14:26 vlj
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2019年7月20日
1. 决策树python源码实现--多叉分类树
摘要: 多叉分类树 下面实现的分类树只限于特征是 离散变量 ,而连续变量不能处理。另外,西瓜书介绍的 缺失值的处理 、 多变量处理 均未实现。下面实现的树有一个共同的特点,它的分支依据都是一个具体的特征取值,且每次特征选择之后都要 删除特征 。 一、python实现 我使用python的类实现多分叉
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posted @ 2019-07-20 21:18 vlj
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2019年6月1日
出租车轨迹数据可视化--basemap安装(python3.7)
摘要: 必要依赖库 官方要求的库:https://matplotlib.org/basemap/users/installing.html#installation python numpy proj4 geos basemap 安装方法:依次直接pip install pip报错解决方案 1、从此处的所有
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posted @ 2019-06-01 15:56 vlj
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2019年4月8日
Python多线程实例
摘要: 前言 感觉理解python多线程用“切换”和“共享”就差不多了。这里就贴上一个抢车票的小小实例,还有自己在编程过程中遇到的坑..... 实例:抢车票 抢车票有三类人:会员、弄了加速包、普通人。 说说区别: 钱带来的不公平:会员先跑,然后加速包,最后普通人 可以欣慰的公平:跑道一样长 守护线程SetD
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posted @ 2019-04-08 23:21 vlj
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2019年4月1日
数据挖掘预处理之《单连续变量》
摘要: 统计数据:pd.describe() · 缺失值:df.isnull() #df就是加载进来的数据,DataFrame类型的 ·异常值: 箱型图模型 画图 ·分布: 核密度估计:sns.kdeplot() 直方图图:sns.distplot() 判断方法:df.info() 分类: 连续型(cont
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posted @ 2019-04-01 21:22 vlj
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2019年3月12日
《机器学习实战》之一:knn(python代码)
摘要: 数据 标称型和数值型 算法 归一化处理:防止数值较大的特征对距离产生较大影响 计算欧式距离:测试样本与训练集 排序:选取前k个距离,统计频数(出现次数)最多的类别 1 def classify0(inX, dataSet, labels, k): 2 ''' 3 4 :param inX: 测试样本
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posted @ 2019-03-12 22:29 vlj
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2018年11月24日
DeprecationWarning
摘要: 当我在导入sklearn这个库的时候,程序抛出了一个丢弃警告,它的意思是在版本更新后imp库已经不用了,用importlib来代替这个库 Warning (from warnings module): File "C:\Users\33171\AppData\Local\Programs\Pytho
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posted @ 2018-11-24 23:32 vlj
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2018年11月19日
pandas数据结构之DataFrame操作
摘要: 这一次我的学习笔记就不直接用官方文档的形式来写了了,而是写成类似于“知识图谱”的形式,以供日后参考。 下面是所谓“知识图谱”,有什么用呢? 1.知道有什么操作(英文可以不看) 2.展示本篇笔记的结构 3.以后忘记某个函数某个参数时,方便查询 原来写的地方是,那儿的代码看起来会舒服很多: https:
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posted @ 2018-11-19 16:16 vlj
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2018年11月17日
python使用selenium爬百度文库ppt并生成pdf
摘要: 详细的讲解我是写在另外一个网址:https://www.yuque.com/docs/share/aacfa45c-22c5-4ef6-be97-cd6849002274 有点尬尴,所以就..... 在这里直接放下另外一个例子(《数学模型答案》)的代码
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posted @ 2018-11-17 16:33 vlj
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pandas数据结构之series操作
摘要: 阅读之前假定你已经有了python内置的list和dict的基础.这里内容几乎是官方文档的翻译版本. 概览: 原来的文档是在一个地方,那边的代码看起来舒服些 https://www.yuque.com/u86460/dgt6mu/bx0m4g 一个要铭记在新的基本特点是 数据对齐 要点:索引,轴
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posted @ 2018-11-17 14:20 vlj
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