Pandas是一款适用很广的数据处理的组件,如果将来从事机械学习或者数据分析方面的工作,咱们估计70%的时间都是在跟这个框架打交道.那大家可能就有疑问了,心想这个破玩意儿值得花70%的时间吗?咱不是还有很牛逼的Tensorflow, keras,神经网络,classification等等这些牛逼的技术(词汇)都没学习呢,咋突然冒出来一个pandas就要在机器学习中占了大部分精力去处理呢?其实啊,同学们,什么TensorFlow, Keras,神经网络, 随机森林啥的,看起来牛气哄哄的高大上的词汇…

## pandas基础知识汇总 1.时间序列 import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from datetime import datetime now=datetime.now() now datetime.datetime(2018, 11, 18, 16, 44, 4, 405600) print(now.strftime('%Y-%m-%d')) print(datetime.strpt…

参考文献: [1]Pandas知识点脑图汇总…

吐血整理:人工智能PDF中文教材资源包2.73G基本包含全部学习资料 人工智能学习书单(关注微信公众号:aibbtcom获取更多资源) 文末附百度网盘下载地址 人工神经网络与盲信号处理 人工神经网络与模糊信号处理 人工智能(AI)程序设计(面向对象语言) 人工智能 人工智能导论 人工智能基础 人工智能及其应用(蔡自兴) 人工智能入门 人工智能人工神经网络及其语言AI&ANNProgramming in Emacs Lisp 人工智能哲学 深度学习 中文版 深度学习21天学习 深度学习基础(Fun…

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) Python数据分析--Pandas知识点(二) 下面将是在知识点一, 二的基础上继续总结. 前面所介绍的都是以表格的形式中展现数据, 下面将介绍Pandas与Matplotlib配合绘制出折线图, 散点图, 饼图, 柱形图, 直方图等五大基本图形. Matplotlib是python中的一个2D图形库, 它能以各种硬拷贝的格式和跨平台的交互式环境生成高质量的图形,…

很多初学的朋友经常问我,前端JavaScript都需要学习哪些东西呀?哪些是JavaScript的重点知识啊? 其实做前端开发工程师,所有的知识点都是我们学习必备的东西,只有扎实的技术基础才是高薪的关键! 不过JavaScript的知识点比较多,一篇文章的内容没办法讲完.今天就来点知识点难度干货,大家来了解一下JavaScript的几个基础难点知识,给大家查漏补缺,不懂的知识可以去查一下,或者也可以私聊老师. 理解JavaScript面向对象编程面向对象的三大特点:继承.封装.多态 1.JS中通…

转自: [基础]常用的机器学习&数据挖掘知识点 Basis(基础): MSE(Mean Square Error 均方误差),LMS(LeastMean Square 最小均方),LSM(Least Square Methods 最小二乘法),MLE(MaximumLikelihood Estimation最大似然估计),QP(Quadratic Programming 二次规划), CP(Conditional Probability条件概率),JP(Joint Probability 联合概…

WHY? 为什么用Nginx而不用LVS? 7点理由足以说明一切:1 .高并发连接: 官方测试能够支撑 5 万并发连接,在实际生产环境中跑到 2 - 3 万并发连接数.?2 .内存消耗少: 在 3 万并发连接下,开启的 10 个 Nginx 进程才消耗 150M 内存( 15M*10=150M ).?3 .配置文件非常简单: 风格跟程序一样通俗易懂.?4 .成本低廉: Nginx 为开源软件,可以免费使用.而购买 F5 BIG-IP . NetScaler 等硬件负载均衡交换机则需要十多万至几十…

10 函数进阶 知识点汇总 一.动态参数 形参的第三种1.动态接收位置传参 表达:*args (在参数位置编写 * 表⽰接收任意内容) (1)动态位置参数def eat(*args): print(args)eat("水果","蔬菜","肉",)# # 结果以元祖的形式呈现. : ('水果', '蔬菜', '肉') (2) 位置参数,动态位置参数: 动态参数必须在位置参数后⾯def eat(a,b,*args): print(a,b,args)e…

原文:http://blog.csdn.net/heyongluoyao8/article/details/47840255 常见的机器学习&数据挖掘知识点 转载请说明出处 Basis(基础): SSE(Sum of Squared Error, 平方误差和) SAE(Sum of Absolute Error, 绝对误差和) SRE(Sum of Relative Error, 相对误差和) MSE(Mean Squared Error, 均方误差) RMSE(Root Mean Square…

本文主要是总结学习pandas过程中用到的函数和方法, 在此记录, 防止遗忘. Python数据分析--Pandas知识点(一) 下面将是在知识点一的基础上继续总结. 13. 简单计算 新建一个数据表df import pandas as pd df = pd.DataFrame({"地区": ["A区","B区", "C区"], "前半年销量": [3500, 4500,3800], "后半年销…

lab1知识点汇总 还是有很多问题,但是我觉得我需要在查看更多资料后回来再理解,学这个也学了一周了,看了大量的资料...还是它们自己的80386手册和lab的指导手册觉得最准确,现在我就把这部分知识做一个汇总,也为之后的lab打下坚实的基础.80386真的难啊,比mips复杂多了..顿时觉得我们学的都是小菜.. 下面这些知识来源于: 实验指导书和答案 80386手册 mooc视频 8086程序设计指导这本书 网上的博客 lab1练习汇总 练习之所以被老师当做练习,一定有它重要的地方,所以我们先把…

原文链接:OpenCV3 Java 机器学习使用方法汇总  前言 按道理来说,C++版本的OpenCV训练的版本XML文件,在java中可以无缝使用.但要注意OpenCV本身的版本问题.从2.4 到3.x版本出现了很大的改变,XML文件本身的存储格式本身也不同,不能通用. opencv提供了非常多的机器学习算法用于研究.这里对这些算法进行分类学习和研究,以抛砖引玉.这里使用的机器学习算法包括:人工神经网络,boost,决策树,最近邻,逻辑回归,贝叶斯,随机森林,SVM等算法等. 机器学习的过程相…

c++ 函数知识点汇总 swap函数 交换两个数组元素 比如 swap(a[i],a[j]); 就是交换a[i] 和 a[j] 的值 strcpy() 复制一个数组元素的值到另一个数组元素里 strcpy(a[i],a[j]); 就是把a[j]清空,把a[i]里的值存进来 strlen() 求字符串的长度 strlen(s1) 就是看s1的长度…

目录 bbs项目知识点汇总 一. JavaScript 1 替换头像 2 form表单拿数据 3 form组件error信息渲染 4 添加html代码 5 聚焦操作 二 . html在线编辑器 三 . 后端图片生成 四. 简单使用BeautifulSoup 五 . 使用auth组件保存用户上传文件 六 . BBS内复杂的orm bbs项目知识点汇总 一. JavaScript 1 替换头像 $('#mdd').on('change',function () { // 需要利用内置对象 FileR…

Java面试知识点汇总 置顶 2019年05月07日 15:36:18 温柔的谢世杰 阅读数 21623 文章标签: 面经java 更多 分类专栏: java 面试 Java面试知识汇总   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_33945246/article/details/89922244 为了找到心仪的工作而努力吧 最近在刷各种面经,把刷过的知识点汇总一下以便查漏补…

前言 随着devops的兴起,Docker 近年来越来越火,容器化概念也越来越火.此篇将带你瞬间入门Docker. Docker 概述 Docker 出现的背景 在我们的开发过程中,通常是这样的一种流程.开发人员将程序开发完成,交给运维人员,由运维人员在正式的环境服务器上,搭建程序需要的环境支撑,然后部署程序.开发人员和运维人员需要进行沟通很多问题,例如:数据库是什么的?什么版本啊?Redis 是什么配置?什么版本啊?这种问题每时每刻都在发生,即使开发人员将版本,配置列的很清楚,也有可能由于某种…

离散数学 II(知识点汇总) 目录 离散数学 II(知识点汇总) 代数系统 代数系统定义 例子 二元运算定义 运算及其性质 二元运算的性质 封闭性 可交换性 可结合性 可分配性 吸收律 等幂性 消去律 特殊的元素性质 幺元 零元 逆元 证明逆元且唯一定理 二元运算表中性质的体现 半群 广群 成立条件 半群 定义 特性 子半群 独异点 成立条件 特性 证明是半群或独异点 群和子群 群 定义 阶数.有限群.无限群 1阶.2阶.3阶.4阶群 特性 幂特性 运算表特性 运算 子群 定义 判定条件 性质…

MySql命令,吐血整理的Mysql,实话,真的吐血 1.基本操作 2.数据库操作 3.表的操作 4.数据操作 5.字符集编码 6.数据类型(列类型) 7.列属性(列约束) 8.建表规范 9.SELECT 10.UNION 11.子查询 12.连接查询(join) 13.TRUNCATE 14.备份与还原 14.视图 15.事务(transaction) 16.锁表 17.触发器 18.SQL编程 19.存储过程 20.用户和权限管理 21.表维护 22.杂项 我了个擦啊......这真的是一波…

ECMAScript版本知识点汇总 ES5 btoa.atob 对参数进行base64格式编码.解码 /** * btoa() * base64编码 * @param {string} str * @return {base64} encodeStr **/ const str = 'myName is zzz' window.btoa(str) // 'bXlOYW1lIGlzIHp6eg==' /** * atob() * base64解码 * @param {base64} encodeS…

1.简介 有些小伙伴或者是童鞋们说小程序抓不到包,该怎么办了???其实苹果手机如果按照宏哥前边的抓取APP包的设置方式设置好了,应该可以轻松就抓到包了.那么安卓手机小程序就比较困难,不是那么友好了.所以今天宏哥重点说一下安卓手机小程序抓包. 2.前言 首先看下是否满足以下条件小程序无法抓包原因 : 安卓系统 7.0 以下版本,不管微信任意版本,都会信任系统提供的证书 安卓系统 7.0 以上版本,微信 7.0 以下版本,微信会信任系统提供的证书 安卓系统 7.0 以上版本,微信 7.0 以上版本,…

<Python机器学习手册--从数据预处理到深度学习> 这本书类似于工具书或者字典,对于python具体代码的调用和使用场景写的很清楚,感觉虽然是工具书,但是对照着做一遍应该可以对机器学习中python常用的这些库有更深入的理解,在应用中也能更为熟练. 以下是根据书上的代码进行实操,注释基本写明了每句代码的作用(写在本句代码之前)和print的输出结果(写在print之后).不一定严格按照书上内容进行,根据代码运行时具体情况稍作顺序调整,也加入了一些自己的理解. 如果复制到自己的环境下跑一遍输…

调用DataFrame的sum方法会返还一个含有列的Series: In [5]: df = DataFrame([[1.4,np.nan],[7.1,-4.5],[np.nan,np.nan],[0.75,-1.3]],index=["a","b","c","d"],columns=["one","two"]) In [6]: df Out[6]: one two a 1.40 NaN…

Numpy是专门为数据科学或者数据处理相关的需求设计的一个高效的组件.听起来是不是挺绕口的,其实简单来说就2个方面,一是Numpy是专门处理数据的,二是Numpy在处理数据方面很牛逼(肯定比Python原生组件牛逼,否则也不会另外再来搞个Numpy了吧).其实更加细化的来看其实Numpy最常用的就是矩阵(Matrix)的处理.如何有一点数据处理方面的经验的话,无论你每一条数据有多少个features(特征),它终究是一个二维的矩阵.所以Numpy在数据处理方面是非常常用的.就是简单点理解就是Nu…

一.前言 本文目标 本文是博主总结了之前的自己在做的很多个项目的一些知识点,当然我在这里不会过多的讲解业务的流程,而是建立一个小demon,旨在帮助大家去更加高效 更加便捷的生成自己的node后台接口项目,本文底部提供了一个 蓝图,欢迎大家下载,start,实际上,这样的一套思路打下来,基本上就已经建立手撸了一个nodejs框架出来了.大多数框架基本上都是这样构建出来的,底层的Node 第二层的KOA 或者express,第三层就是各种第三方包的加持. 注意:本文略长,我分了两个章节 本文写了一…

近期在复习ES6,针对ES6新的知识点,以问答形式整理一个全面知识和问题汇总.(全干货,适合对ES6有一定理解的同学复习,以及ES6面试.) 一.问:ES6是什么? 答: ES6是新一代的JS语言标准,对分JS语言核心内容做了升级优化,规范了JS使用标准,新增了JS原生方法,使得JS使用更加规范,更加优雅,更适合大型应用的开发. 二.问:ES5.ES6和ES2015有什么区别? 答: ES2015特指在2015年发布的新一代JS语言标准,ES6泛指下一代JS语言标准,包含ES2015.ES201…

pandas 对象拥有一些常用的数学和统计方法.   例如,sum() 方法,进行列小计:   sum() 方法传入 axis=1 指定为横向汇总,即行小计:   idxmax() 获取最大值对应的索引:   还有一种汇总是累计型的,cumsum(),比较它和 sum() 的区别: unique() 方法用于返回数据里的唯一值:   value_counts() 方法用于统计各值出现的频率:   isin() 方法用于判断成员资格:   安装步骤已经在首篇随笔里写过了,这里不在赘述.利用 Pyt…

本人从事前端行业三年多,打算从今天开始整理一些关于前端的一些比较经典的知识点,持续更新中...希望能对一些相关知识点有疑问的朋友有一些帮助! HTML篇: 1.常见的行内元素/块级元素/空元素有哪些?     行内元素:span/img/input/i/b/select/botton/a... 块级元素:div/p/h1~h6/ul/li/ol/dl/dt/table/form/section/header/footer... 空元素:hr/br/img/input/meta/link...(没…

机器学习岗位的面试中通常会对一些常见的机器学习算法和思想进行提问,在平时的学习过程中可能对算法的理论,注意点,区别会有一定的认识,但是这些知识可能不系统,在回答的时候未必能在短时间内答出自己的认识,因此将机器学习中常见的原理性问题记录下来,保持对各个机器学习算法原理和特点的熟练度. 本文总结了机器学习一些面试题和笔试题,以便自己学习,当然了也为了方便大家,题目是网上找的额,如果有侵权请联系小编,还有,不喜勿喷,谢谢!!! 算法分类 下面图片是借用网友做的,很好的总结了机器学习的算法分类: 问答题…

箱型图对数据的展示也是非常清晰的,这是箱型图的一些代码 #导报 机器学习三剑客 import numpy as np import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt if __name__ == "__main__":   #读取数据 第一个参数是文件名 , 第二个是文件页面 df = pd.read_excel('tips.xlsx','sheet1') # print(df) #调查小费比例与用时段关系 df[['p…