No.1. 通常情况下,直接将训练得到的模型应用于真实环境中,可能会存在很多问题 No.2. 比较好的解决方法是,将原始数据中的大部分用于训练数据,而留出少部分数据用于测试,即,将数据集切分成训练数据集和测试数据集两部分,先通过训练数据集得到一个模型,然后通过测试数据集来检验模型的性能是否满足我们的要求,根据测试结果的好坏判断模型是否需要进行改进和优化 No.3. 我们通过鸢尾花数据集来测试kNN算法的分类准确性,首先是数据准备工作 No.4. 我们可以将上述过程封装到函数中 No.5. 调用我…

No.1. 通过索引快速访问向量中的多个元素 No.2. 用索引对应的元素快速生成一个矩阵 No.3. 通过索引从矩阵中快速获取多个元素 No.4. 获取矩阵中感兴趣的行或感兴趣的列,重新组成矩阵 No.5. 比较运算符运用于向量 No.6. 比较运算符运用于矩阵 No.7. 比较运算符与其他方法的结合使用 No.8. 把比较运算作为特殊索引来获取向量中的元素或获取矩阵的某些行或列…

No.1. Numpy.array相较于Python原生List的性能优势 No.2. 将向量或矩阵中的每个元素 + 1 No.2. 将向量或矩阵中的所有元素 - 1 No.3. 将向量或矩阵中的所有元素 * 2 No.4. 将向量或矩阵中的所有元素 / 2 或 // 2 No.5. 幂运算 No.6. 取余 No.7. 取绝对值 No.8. 三角函数 No.9. 取e的x方 No.10. 取任意数的x方 No.11. 取以e为底x的对数 No.12. 取以任意数为底x的对数 No.13. 矩阵…

No.1. 查看numpy版本 No.2. 为了方便使用numpy,在导入时顺便起个别名 No.3. numpy.array的基本操作:创建.查询.修改 No.4. 用dtype查看当前元素的数据类型 No.5. 创建一个存储浮点型元素的数组 No.6. 用np.zeros来创建0数组或0矩阵,默认创建浮点型数组 No.7. 为np.zeros指定参数,创建整型数组 No.8. 通过np.zeros创建二维数组或者矩阵 No.9. 用np.ones创建全为1的多维数组或矩阵 No.10. 用np…

No.1. 数据归一化的目的 数据归一化的目的,就是将数据的所有特征都映射到同一尺度上,这样可以避免由于量纲的不同使数据的某些特征形成主导作用.   No.2. 数据归一化的方法 数据归一化的方法主要有两种:最值归一化和均值方差归一化.   最值归一化的计算公式如下: 最值归一化的特点是,可以将所有数据都映射到0-1之间,它适用于数据分布有明显边界的情况,容易受到异常值(outlier)的影响,异常值会造成数据的整体偏斜.   均值方差归一化的计算公式如下: 均值方差归一化的特点是,可以将数据归…

No.1. k-近邻算法的特点 No.2. 准备工作,导入类库,准备测试数据 No.3. 构建训练集 No.4. 简单查看一下训练数据集大概是什么样子,借助散点图 No.5. kNN算法的目的是,假如有新的数据加入,需要判断这个新的数据属于数据集中的哪一类 我们添加一个新的数据,重新绘制散点图 No.6. kNN的实现过程——计算x到训练数据集中每个点的距离 No.7. kNN的实现过程——使用argsort来获取距离x由近到远的点的索引组成的向量,进行保存 No.8. kNN的实现过程——指定…

1.简介 千呼万唤始出来,这一篇感觉写了好久,总想写的清楚明白简洁,但是还是洋洋洒洒写了好多,希望大家喜欢吧!本来打算将这一篇文章是放在性能测试中讲解和分享的,但是有的童鞋或者小伙伴们私下问的太多了,实在是忍不了也解答烦了,索性就在这里分享一下吧.权当参考,但是希望对大家有所帮助. 2.为什么要使用分布式测试 (1)Jmeter是基于java程序运行的,在windows上使用Jmeter进行性能测试时,非常耗费客户机的CPU和内存,如果并发数稍微大一点(比如100.1000...并发),单台电脑…

No.1. 绘制一条正弦曲线 No.2. 在一张图中绘制多条曲线 No.3. 可以为曲线指定颜色.线条样式 No.4. 可以指定横纵坐标轴的范围 也可以使用: No.6. 可以为每条曲线添加图示 No.7. 可以为图添加标题 No.8. 可以绘制散点图 No.9. 用散点图绘制一个二维正态分布图 No.10. 添加一点半透明效果…

No.1. 使用np.argmin和np.argmax来获取向量元素中最小值和最大值的索引 No.2. 使用np.random.shuffle将向量中的元素顺序打乱,操作后,原向量发生改变:使用np.sort将乱序的向量进行排序,并将顺序的向量进行返回,原向量不发生改变 如果要将原来的乱序向量转化成顺序向量,需要使用x.sort,效果如下: No.3. 对矩阵中的元素进行排序 No.4. 使用np.argsort返回从小到大每个元素的索引值组成的向量 No.5. 使用np.partition返回…

一.协程介绍 协程:是单线程下的并发,又称微线程,纤程.英文名Coroutine.一句话说明什么是线程:协程是一种用户态的轻量级线程,即协程是由用户程序自己控制调度的. 协程相比于线程,最大的区别在于,协程不需要像线程那样来回的中断切换,也不需要线程的锁机制,因为线程中断或者锁机制都会对性能问题造成影响,所以协程的性能相比于线程,性能有明显的提高,尤其在线程越多的时候,优势越明显. 协程的好处: 无需线程上下文切换的开销 无需原子操作锁定及同步的开销 "原子操作(atomic operation…