• Python 如何让特征值滞后一行

    2021-05-21 15:53:55

    看代码吧~# 加载库import pandas as pd#  .dataframe = pd.DataFrame()# 模拟数据dataframe["dates"] = pd.date_range("1/1/2001", periods=5, freq="D")dataframe["stock_price"] = [1.1,2.2,3.3,4.4,5.5]dataframe.head()# 让值

  • Python 如何让特征值滞后一行

    2021-05-21 15:53:55

    看代码吧~# 加载库import pandas as pd#  .dataframe = pd.DataFrame()# 模拟数据dataframe["dates"] = pd.date_range("1/1/2001", periods=5, freq="D")dataframe["stock_price"] = [1.1,2.2,3.3,4.4,5.5]dataframe.head()# 让值

  • R语言 检验多重共线性的操作

    2021-04-02 08:54:07

    函数kappa()df<-data.frame()df_cor=cor(df)kappa(df_cor, exact=T) 当 κ<100κ<100 , 说明共线性程度小;当 100<κ<1000100<κ<1000 , 有较强的多重共线性;当 κ>1000κ>1000,存在严重的多重共线性。函数qr()x<-matrix()qr(x)$rankqr(X)$rank 计算X矩阵的秩,如果不是满秩的

  • R语言 检验多重共线性的操作

    2021-04-02 08:54:07

    函数kappa()df<-data.frame()df_cor=cor(df)kappa(df_cor, exact=T) 当 κ<100κ<100 , 说明共线性程度小;当 100<κ<1000100<κ<1000 , 有较强的多重共线性;当 κ>1000κ>1000,存在严重的多重共线性。函数qr()x<-matrix()qr(x)$rankqr(X)$rank 计算X矩阵的秩,如果不是满秩的

  • opencv 图像加法与图像融合的实现代码

    2020-08-31 11:16:16

    图像加法1.使用Numpy加法运算方式:结果=图像1+图像2原理:图像数据格式为unit88位二进制表示范围是0到255。二进制相加1.不超过255的,如100+58=1582.两数相加可能超过255,超过255的取模运算如255+58=(255+58)%255=582.使用opencv加法方法:结果=cv2.add(图像1,图像2)饱和运算:1.如果 两数相加小于255,100+58=1582.

  • opencv 图像加法与图像融合的实现代码

    2020-08-31 11:16:16

    图像加法1.使用Numpy加法运算方式:结果=图像1+图像2原理:图像数据格式为unit88位二进制表示范围是0到255。二进制相加1.不超过255的,如100+58=1582.两数相加可能超过255,超过255的取模运算如255+58=(255+58)%255=582.使用opencv加法方法:结果=cv2.add(图像1,图像2)饱和运算:1.如果 两数相加小于255,100+58=1582.

  • Python计算信息熵实例

    2020-08-31 08:17:57

    计算信息熵的公式:n是类别数,p(xi)是第i类的概率假设数据集有m行,即m个样本,每一行最后一列为该样本的标签,计算数据集信息熵的代码如下:from math import log def calcShannonEnt(dataSet):  numEntries = len(dataSet) # 样本数  labelCounts = {} # 该数据集每个类别的频数  for featVec i

  • Python计算信息熵实例

    2020-08-31 08:17:57

    计算信息熵的公式:n是类别数,p(xi)是第i类的概率假设数据集有m行,即m个样本,每一行最后一列为该样本的标签,计算数据集信息熵的代码如下:from math import log def calcShannonEnt(dataSet):  numEntries = len(dataSet) # 样本数  labelCounts = {} # 该数据集每个类别的频数  for featVec i

  • keras得到每层的系数方式

    2020-08-31 07:27:15

    使用keras搭建好一个模型,训练好,怎么得到每层的系数呢:weights = np.array(model.get_weights())print(weights)print(weights[0].shape)print(weights[1].shape)这样系数就被存放到一个np中了。补充知识:使用keras框架编写的深度模型 输出及每一层的特征可视化使用训练好的模型进行预测的时候,为分析效果

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    2020-08-31 07:27:15

    使用keras搭建好一个模型,训练好,怎么得到每层的系数呢:weights = np.array(model.get_weights())print(weights)print(weights[0].shape)print(weights[1].shape)这样系数就被存放到一个np中了。补充知识:使用keras框架编写的深度模型 输出及每一层的特征可视化使用训练好的模型进行预测的时候,为分析效果

  • Python 实现Jaccard相似度计算,判断英文新闻标题相似度

    2020-08-06 11:06:29

    相似文档检测Missiondata.csv中包含了一个新闻标题列表,试通过近似检测方法,通过Jaccard相似度,检测相似文章,将结果保存到csv文件中,不同文章间用空行隔开。Work思路:两个词作为一段来计算,末尾不够截掉Jaccard相关系数大于0.5则认为两个新闻标题相似利用并查集将相似的合并在一起Cod

  • Python 实现Jaccard相似度计算,判断英文新闻标题相似度

    2020-08-06 11:06:29

    相似文档检测Missiondata.csv中包含了一个新闻标题列表,试通过近似检测方法,通过Jaccard相似度,检测相似文章,将结果保存到csv文件中,不同文章间用空行隔开。Work思路:两个词作为一段来计算,末尾不够截掉Jaccard相关系数大于0.5则认为两个新闻标题相似利用并查集将相似的合并在一起Cod

  • 线性规划与非线性规划的求解

    2020-08-01 08:00:58

    一、单纯法求解线性规划的原理一般线性规划问题中当线性方程组的变量数大于方程个数,这时会有不定数量的解,而单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。具体步骤是,从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代,直到目标函数实现

  • 线性规划与非线性规划的求解

    2020-08-01 08:00:58

    一、单纯法求解线性规划的原理一般线性规划问题中当线性方程组的变量数大于方程个数,这时会有不定数量的解,而单纯形法是求解线性规划问题的通用方法。具体步骤是,从线性方程组找出一个个的单纯形,每一个单纯形可以求得一组解,然后再判断该解使目标函数值是增大还是变小了,决定下一步选择的单纯形。通过优化迭代,直到目标函数实现

  • 『ML』用Python实现聚类效果的评估(轮廓系数、互信息)

    2020-07-29 21:30:10

      好的聚类:类内凝聚度高,类间分离度高。  本文介绍两种聚类评估方法,轮廓系数(Silhouette Coefficient)以及标准化互信息(NMI),并且用Python实现。导航效果评估综述轮廓系数互信息参考文章效果评估综述  这里直接贴上 聚类算法初探(七)聚类分析的效果评测  它摘自于中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》的第三章。建议先看看原文,

  • 『ML』用Python实现聚类效果的评估(轮廓系数、互信息)

    2020-07-29 21:30:10

      好的聚类:类内凝聚度高,类间分离度高。  本文介绍两种聚类评估方法,轮廓系数(Silhouette Coefficient)以及标准化互信息(NMI),并且用Python实现。导航效果评估综述轮廓系数互信息参考文章效果评估综述  这里直接贴上 聚类算法初探(七)聚类分析的效果评测  它摘自于中国科学院计算技术研究所周昭涛的硕士论文《文本聚类分析效果评价及文本表示研究》的第三章。建议先看看原文,

  • 随笔

    2020-07-24 22:33:09

    Pandas–sort_values## 参数DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')#### 参数说明axis:{0 or ‘index’, 1

  • 随笔

    2020-07-24 22:33:09

    Pandas–sort_values## 参数DataFrame.sort_values(by, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last')#### 参数说明axis:{0 or ‘index’, 1

  • Kaggle系列-房价预测-EDA

    2020-07-21 09:53:22

    Kaggle系列接触数据科学领域一段时间了,最近开始kaggle之旅,这系列博客主要是记录自己的学习过程,由于还是大二,属于初

  • Kaggle系列-房价预测-EDA

    2020-07-21 09:53:22

    Kaggle系列接触数据科学领域一段时间了,最近开始kaggle之旅,这系列博客主要是记录自己的学习过程,由于还是大二,属于初

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