1.tf的varible变量 import tensorflow as tf #定义变量--这里是计数的变量 state=tf.Variable(0,name='counter') print (state.name) #输出变量值 one=tf.constant(1) #常量 new_value=tf.add(state,one) update=tf.assign(state,new_value) #初始化所有变量 init=tf.initialize_all_variables() #ses…

背景 使用 Android Studio 开发 Android 有一段时间了,偶尔会碰到 AS 在一些私有变量上有黄色高亮提示Field can be converted to a local varible,有些强迫症的我还是不希望看到这个黄色的高亮.百度没查到什么有用的信息,还是用谷歌搜到了一些解答. 解析 Field can be converted to a local varible 的完整说明是(纯手打): This inspection searches for redundant…

学习sklearn和kagggle时遇到的问题,什么是独热编码?为什么要用独热编码?什么情况下可以用独热编码?以及和其他几种编码方式的区别. 首先了解机器学习中的特征类别:连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归,w1*x1+w2*x2,因为x1的取值太大了,所以x2基本起不了作用.所以,必须进行特征的归一化,每个特征都单独进行归一化. 对于连续性特征:…

背景: 在拿到的数据里,经常有分类型变量的存在,如下: 球鞋品牌:Nike.adidas. Vans.PUMA.CONVERSE 性别:男.女 颜色:红.黄.蓝.绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀.在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分,而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间.于是,我们要对这些分类变量进行哑变量处理,又或者叫虚拟变量. 缺点: 当类别的数量很多时,特征空间会变…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share sklearn.preprocessing.LabelEncoder():标准化标签 standardScaler==features with a m…

#Varible 变量的使用 使用变量进行自加 import tensorflow as tf state = tf.Variable(0,name='counter') #定义一个变量,赋值为0,且名字为counter #print(state.name) 打印结果:counter:0 one = tf.constant(1) # 定义一个常量 new_value = tf.add(state , one) update = tf.assign(state , new_value) #把new…

在训练模型之前,我们通常都要对训练数据进行一定的处理.将类别编号就是一种常用的处理方法,比如把类别"男","女"编号为0和1.可以使用sklearn.preprocessing中的LabelEncoder处理这个问题. 作用 将n个类别编码为0~n-1之间的整数(包含0和n-1). 例子 假设我们要对性别数据进行编码,则数据可以分为两种情况:无NaN,有NaN. 首先导入要使用的包 import numpy as np import pandas as pd fro…

OneHotEncoder独热编码和 LabelEncoder标签编码 pandas.DataFrame.groupby…

In [5]: from sklearn import preprocessing ...: le =preprocessing.LabelEncoder() ...: le.fit(["paris", "paris", "tokyo", "amsterdam"]) ...: print('标签个数:%s'% le.classes_) ...: print('标签值标准化:%s' % le.transform(["t…

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列…