下士闻道

摘要： 直接上代码： x [[1] [2] [3] [4]] y [[2] [4] [6] [8]] line.coef_: [[2.]] line.intercept_: [0.] 完美，这是非常标准的线性回归的参数形式；看到coef和intercept也是和我们预期是相符的。 下面的是转置之后的数据处理 阅读全文

摘要： 1. 整体字代替大小 ctrl +：增大窗口字体ctrl -：减小窗口字体 2. vs code显示图形 vs code 显示图像注意需要调用plt.show()，这个和jppyter不太一样，前者应该对于plot做了优化，可以不需要显式的声明。对于sns等画图package，在build完画面之后 阅读全文

摘要： VS Code中配置python版本VS Code十分方便配置python的版本；可以选在在本地setting.json或者全局setting.json文件中配置：python.pythonPath在全局配置，通过command palette中敲入settings，可以看到有一个Global Se 阅读全文

摘要： 参考： https://www.jianshu.com/p/c83dd487df09 阅读全文

摘要： TypeError: 'urban' has type str, but expected one of: bytes 在前面添加"b"（例如，b'urban')，或者处理为variableName.encode("utf8") Variable count_var2 already exists, 阅读全文

摘要： 其实贝叶斯算法本质是某些特征取特定特征值的情况下，指定特征的概率是多少的算法： P(feature_x=value_0|feature_1=value1,feature_2=value2,feature_3=value3)； 算法的实现就是将刚才描述的条件式转化为指定特征为指定特征值的情况下，某个特征的取某个特征值的概率是多大 =>P(feature... 阅读全文

摘要： TF的概念是Term Frequent，是一个单词出现的频率，是一个局部概念，就是这个单词在指定文件中出现的频率，公式如下： 但是呢，这个TF其实很没有说服力，比如the，a之类的频率很高，但是其实不能实现很好地分类标志，尽管可以在停用词中进行禁用，但是很多单词还是无法全部禁用干净；这个时候就引入了IDF，Inverse Document Frequent，反向文档频率（我称之为区分度公式），... 阅读全文