一.sklearn模块 sklearn模块下有很多子模块,常用的数据集在:sklearn.datasets模块下: 通过数据集中DESCR来查看数据集的文档: 从datasets中加载数据: import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets # 查看datasets中的数据,一般格式为:datasets.load_ + 数据集的名称(按T

sklearn库中的标准数据集与基本功能 下面我们详细介绍几个有代表性的数据集: 当然同学们也可以用sklearn机器学习函数来挖掘这些数据,看看可不可以捕捉到一些有趣的想象或者是发现: 波士顿房价数据集: 波士顿房价数据集包含506组数据,每条数据包含房屋以及房屋周围的详细信息.其中包含城镇犯罪率.一氧化氮浓度.住宅平均房间数.到中心区域的加权距离以及自住房平均房价等.因此,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上. 这里是波士顿房价数据集的部分房价数据信息展示:例如:NOX这个属性代表一氧化氮的

在开发项目中通过使用Solr所提供的Solrj(java客户端)获取索引库中的数据,这才是真正对项目起实质性作用的功能,提升平台的检索性能及检索结果的精确性 第一步,引入相关依赖的jar包 第二步,根据solrj所提供的各种查询场景实现对应的功能,直接上代码,该代码是项目中实际使用场景而编写的,主要都是根据solr查询规范实现 private ReturnDTO handleData(SearchArgumentsDTO searchArgumentsDTO) { ReturnDTO retur

先说说需求.在SQL server数据库中的表里存在一些数据,现在整理的Excel文档中也存在一些数据,现在需要通过根据比较某个字段值(唯一)来判断出,在库中有但excel中没有的数据. 大概的思路就是先循环遍历所有的excel文件 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.InputStream; import java.sql.Con

练习VBA Sub 填报入库单() Dim basedb As String, cpdb As String, wb As Workbook, ws As Worksheet, curWs As Worksheet, v As String On Error Resume Next Application.ScreenUpdating = False Application.DisplayAlerts = False basedb = "D:\基础库\分析数据.xlsx" cpdb =

业务需求 给出一段文本,自动识别出文本中包含的关键字信息,关键字是库里已知的数据,根据类型的不同显示出不同的颜色 业务分析 1)采用css:文本识别出来后,根据识别出的文本更改对应文本的dom,通过更改css来实现 缺点:比较麻烦,只能标注颜色,不易于维护和拓展 2)采用svg:使用svg绘制文本,绘制颜色标注 优点:比较灵活,便于后续拓展 实现效果 实现难点 想象很美好,实现很骨感,代码实现的过程中遇到了不少问题,这里记录下解决方法.本文主要粘贴核心代码,不是全部的业务代码哦~ 1.svg的换

1.查找字段在库中哪个表 如果要查找FName select   a.name,b.name   from   syscolumns a   inner   join   sysobjects   b   on   a.id=b.id  where   a.name   =   'FName' 2.查找数据值在哪个表中 如果要查找 制动器组 declare @cloumns varchar(40) declare @tablename varchar(40) declare @str varch

需求:实现的功能就是,查询当前表的所有信息,插入到另外一个库中(同一台机器,同一个SqlServer) 解决:insert into dB2.dbo.TB2 select * from db1.dbo.TB1 db2和db1是实际库名 dbo固定 TB2表名

敲<Python机器学习及实践>上的code的时候,对于数据预处理中涉及到的fit_transform()函数和transform()函数之间的区别很模糊,查阅了很多资料,这里整理一下: # 从sklearn.preprocessing导入StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler # 标准化数据,保证每个维度的特征数据方差为1,均值为0,使得预测结果不会被某些维度过大的特征值而主导 ss = Standard

在上一篇博客中介绍了数值型数据的预处理但是真实世界的数据集通常都含有分类型变量(categorical value)的特征.当我们讨论分类型数据时,我们不区分其取值是否有序.比如T恤尺寸是有序的,因为XL>L>M.而T恤颜色是无序的.在讲解处理分类数据的技巧之前,我们先创建一个新的DataFrame对象: import pandas as pd from pandas import DataFrame data = {'color':['green','red','blue'],       

数据标准化:当单个特征的样本取值相差甚大或明显不遵从高斯正态分布时,标准化表现的效果较差.实际操作中,经常忽略特征数据的分布形状,移除每个特征均值,划分离散特征的标准差,从而等级化,进而实现数据中心化. 一.标准化(Standardization),或者去除均值和方差进行缩放 公式为:(X-X_mean)/X_std 计算时对每个属性/每列分别进行. 将数据按其属性(按列进行)减去其均值,然后除以其方差.最后得到的结果是,对每个属性/每列来说所有数据都聚集在0附近,方差值为1. 首先说明下skl

DisCrete Versus Real AdaBoost 关于Discrete 和Real AdaBoost 可以参考博客:http://www.cnblogs.com/jcchen1987/p/4581651.html 本例是Sklearn网站上的关于决策树桩.决策树.和分别使用AdaBoost—SAMME和AdaBoost—SAMME.R的AdaBoost算法在分类上的错误率.这个例子基于Sklearn.datasets里面的make_Hastie_10_2数据库.取了12000个数据,其

NearestNeighbors(n_neighbors=5, radius=1.0, algorithm='auto', leaf_size=30, metric='minkowski', p=2, metric_params=None, n_jobs=None) Parameters(参数):     n_neighbors(n邻域):所要选用的最近邻的数目,相当于knn算法(k近邻算法)中的 k,(default = 5),在设置此参数时输入的需为整形(int). radius(半径):要

1.在solr客户端,访问你的索引库(我认为最方便的方法) 1)documents type 选择 XML 2)documents 输入下面语句<delete><query>*:*</query></delete> 4. 点击Submit Document 即可 2.solr-用url,使用 stream 相关参数删除数据: 如: 根据id删除数据 http://localhost:8080/solr/update/?stream.body= <del

SVM发展史 线性SVM=线性分类器+最大间隔 间隔(margin):边界的活动范围.The margin of a linear classifier is defined as the width that the boundary could be increased by before hitting a data point. 预备知识 线性分类器的分割平面(超平面):Wx+b=0 点到超平面的距离:\(M=\frac{ \vert g(x) \vert }{\left\|W\righ

1.dirver package com.kangaroo.hadoop.drive; import java.util.Map; import java.util.Properties; import com.kangaroo.hadoop.mapper.AggregateMapper; import com.kangaroo.hadoop.reducer.AggregateReducer; import org.apache.hadoop.conf.Configured; import or

sklearn库 sklearn是scikit-learn的简称,是一个基于Python的第三方模块.sklearn库集成了一些常用的机器学习方法,在进行机器学习任务时,并不需要实现算法,只需要简单的调用sklearn库中提供的模块就能完成大多数的机器学习任务. sklearn库是在Numpy.Scipy和matplotlib的基础上开发而成的,因此在介绍sklearn的安装前,需要先安装这些依赖库. Numpy库:Numpy(Numerical Python的缩写)是一个开源的Python科学

原文:VSTO学习笔记(四)从SharePoint 2010中下载文件 上一次我们开发了一个简单的64位COM加载项,虽然功能很简单,但是包括了开发一个64位COM加载项的大部分过程.本次我们来给COM加载项添加一些功能:从SharePoint 2010的文档库中下载一个Excel文档到本地. 示例代码下载 本系列所有示例代码均在 Visual Studio 2010 Ultimate RC + Office 2010 Professional Plus Beta x64 上测试通过. 1.首先

在训练深度学习模型的时候,通常将数据集切分为训练集和验证集．Keras提供了两种评估模型性能的方法: 使用自动切分的验证集 使用手动切分的验证集 一．自动切分 在Keras中,可以从数据集中切分出一部分作为验证集,并且在每次迭代(epoch)时在验证集中评估模型的性能． 具体地,调用model.fit()训练模型时,可通过validation_split参数来指定从数据集中切分出验证集的比例． # MLP with automatic validation set from keras.mode

FTPS,亦或是FTPES, 是FTP协议的一种扩展,用于对TLS和SSL协议的支持. 本文讲述了如何从一个基于FTPS的Server中下载数据的实例.   任何地方,如有纰漏,欢迎诸位道友指教.   话不多,上码.   using System; using System.Net; using System.IO; using System.Net.Security; using System.Security.Cryptography.X509Certificates; namespace

今天分享一个问题,就是标题中提到的问题,今天在调用一个接口的时候,发现调用到的数据的时间格式为字符串类型,我有点蒙圈,于是,我就百度解决了这个问题,同时在这里记录一下,为了之后不再蒙圈::: 首先需要把库中的数据拿到做处理,比如 "2017-12-12" String str = "2017-12-12"; String[] strs = str.split("-"); //2017 12 12 //将字符串数组转化为整型数组 Integer[]