6 余康-数据研究

尚未进行身份认证

一个热爱Python和看文学书籍的IT男

等级
TA的排名 3w+

go语言编译器goland下载安装(pycharm和IntelliJ IDEA用习惯的不妨试试同款界面和功能)

goland下载地址为 https://www.jetbrains.com/go/download/,进入直接安装即可。Go语言的IDE有很多,比如VS Code,Vim,Elipse,liteide,sublime ,相对这些来说,我还是喜欢用goland,原因是用习惯了pycharm和IDEA所以熟悉、效率高。我不会为了追求高大上,使用类似vim这样的工具来编写 golang 的代码,因...

2019-07-04 11:51:59

初学go语言开发第一个爬虫项目

package main import ( "fmt" "net/http" "os" "regexp" "strconv" "strings") func HttpGet(url string) (result string, err error) { resp, err1 := http.Get(url)//发送Get请求 if err1 != nil { er...

2019-05-25 10:31:16

深入浅出带你理解静态方法和类方法的区别

class A(): x1 = 3 def __init__(self): self.num = 1 @ staticmethod def test1(): print("这里是静态方法输出") print(A().num) # 静态方法调用实例属性,类属性,类方法都需要 类名() # 这种属于实例一个对象调...

2019-05-14 16:35:39

探索TextRank提取文本关键词

TextRank算法介绍  先说一下自动文摘的方法。自动文摘(Automatic Summarization)的方法主要有两种:Extraction和Abstraction。其中Extraction是抽取式自动文摘方法,通过提取文档中已存在的关键词,句子形成摘要;Abstraction是生成式自动文摘方法,通过建立抽象的语意表示,使用自然语言生成技术,形成摘要。由于生成式自动摘要方法需要复杂的...

2019-04-10 18:08:52

探索tf-idf提取文本关键词

TF-IDF(term frequency–inverse document frequency)是一种用于信息检索与数据挖掘的常用加权技术。TF意思是词频(Term Frequency),IDF意思是逆文本频率指数(Inverse Document Frequency)。TF-IDF实际上是:TF * IDF,TF词频(Term Frequency),IDF逆向文件频率(Inverse Do...

2019-04-10 18:03:20

'ascii' codec can't encode characters in position 144-145: ordinal not in range(128) (Linux中py3)

用 python 将数据插入到Oracle 数据库 一直报这个错,(Linux运行)检查编码各项都没有发现问题,但是讲 赋值之后的sql 拿出来插入是可以成功的。网上查了很多解决方案都是:importsys reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf8')但是我发现不可行,并且Python3好像已经不支持了。经过一番...

2019-03-29 17:48:40

Linux程序前台后台切换(问题解决转载备用)

fg、bg、jobs、&、nohup、ctrl+z、ctrl+c 命令一、&加在一个命令的最后,可以把这个命令放到后台执行,如watch -n 10 sh test.sh & #每10s在后台执行一次test.sh脚本二、ctrl + z可以将一个正在前台执行的命令放到后台,并且处于暂停状态。三、jobs查看当前有多少在后台运行的命令jobs -l选...

2019-03-20 15:54:38

Windows下安装Pytorch

找了很多都发现是下载不了的,找了下发现目前没有Windows版本。但是 似乎知乎有解决方案,我没有测试过。附上链接 : Windows下安装Pytorch ...

2019-03-05 15:44:35

Win10上安装CUDA10 (tensorflow1.12+py3.6+cuda10+win10)

Win10上的CUDA10库装上了,anaconda最新版有坑,最终还是回到anaconda3.5搞定网盘链接如下,有需要的自取链接:https://pan.baidu.com/s/1iJtjydqfSyJbW6KnYe3ZZw 提取码:fhwp 复制这段内容后打开百度网盘手机App,操作更方便哦...

2019-02-02 11:24:31

go语言编译器LiteIDE安装和下载

LiteIDE编译器下载地址链接:https://pan.baidu.com/s/1DQgTpg_5TpRg6Gz4X7GJkA 密码:vgoe 解压之后找到目录:liteide\bin下的liteide.exe双击打开即可。 GO语言下载安装地址官网安装包下载地址为:https://golang.org/dl/    #这是官网,需要翻。。。墙才能下载安装。如果打...

2018-09-21 10:15:35

sklearn如何做好特征工程

以下内容相关包信息:Python3 相关下载主要包:sklearn(scikit-learn),numpy ,scipy安装:pip install 包名 ,建议安装顺序numpy,scipy,sklearn(scikit-learn)以下信息参考于知乎,对于部分信息进行修改:1 特征工程是什么?  有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼...

2018-09-07 10:47:27

No module named 'sklearn.lda'

当我们使用 sklearn 调用 lda 中的 线性判别分析法(LDA)报错问题。from sklearn.lda import LDA 这种调用方式是老版本的 sklearn 我们应该尝试用新版本的调用方式就可以解决问题。解决方式:from sklearn.discriminant_analysis import LinearDiscriminantAnalysi...

2018-09-07 10:23:52

机器学习之信息增益(熵和条件熵)

本文转载于:https://blog.csdn.net/chunyun0716/article/details/51289940要了解信息增益,我们要先知道熵与条件熵的定义。2.1 熵熵是无序度的度量,在信息论和统计中,熵表示随机变量不确定性的度量。假设XX是一个取有限值的离散型随机变量,它的概率分布如下:P(X=xi)=pi,i=1,2,…,nP(X=xi)=pi,i=1,2,...

2018-09-07 10:00:32

机器学习之特征选择方法总结

文章转载于:https://blog.csdn.net/lihaitao000/article/details/51213563?hmsr=toutiao.io&utm_medium=toutiao.io&utm_source=toutiao.io1、为什么要做特征选择在有限的样本数目下,用大量的特征来设计分类器计算开销太大而且分类性能差。2、特征选择的确切含义...

2018-09-07 09:18:34

人工智能算法公式中常见的数据符号的定义和解释?

长期更新中...... 没有记录的希望大家留言补充对数:(log,lg,ln,lb)loglog4 (8)=log4 (4*2)=log4 (4)+log4 (2)=1+0.5=1.5log4 (2)=0.5因为4的1/2次方是2ln是底数为e的对数,比如ln3,就是指e的x次方等于3,这个x就是ln3的值。e叫自然对数,他的值大约是2.718左右。P:概率...

2018-09-06 19:20:23

统计学离散型变量和连续型变量有什么区别?

离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备台数等,只能按计量单位数计数,这种变量的数值一般用计数方法取得.反之,在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量,其数值是连续不断的,相邻两个数值可作无限分割,即可取无限个数值.例如,生产零件的规格尺寸,人体测量的身高,体重,胸围等为连续变量,其数值只能用测量或计量的方法取得.如果变量可以在某个区间内取任一...

2018-09-06 18:48:07

机器学习度量方式之基尼不纯度(Gini impurity)和信息熵(Python实现)

决策树是一种简单的机器学习方法。决策树经过训练之后,看起来像是以树状形式排列的一系列if-then语句。一旦我们有了决策树,只要沿着树的路径一直向下,正确回答每一个问题,最终就会得到答案。沿着最终的叶节点向上回溯,就会得到一个有关最终分类结果的推理过程。以下为决策树过程:初始化:#! /usr/bin/python# -*- coding: utf8 -*-# @Time ...

2018-09-06 18:34:55

皮尔森相关系数和样本方差

数据来源百度百科皮尔森相关系数皮尔森相关系数的公式为:样本的简单相关系数一般用r表示,其中n 为样本量, 分别为两个变量的观测值和均值。r描述的是两个变量间线性相关强弱的程度。r的取值在-1与+1之间,若r>0,表明两个变量是正相关,即一个变量的值越大,另一个变量的值也会越大;若r<0,表明两个变量是负相关,即一个变量的值越大另一个变量的值反而会越小。r 的绝对值越大表...

2018-09-06 14:59:37

递归特征消除Recursive feature elimination (RFE)

递归特征消除的主要思想是反复的构建模型(如SVM或者回归模型)然后选出最好的(或者最差的)的特征(可以根据系数来选),把选出来的特征选择出来,然后在剩余的特征上重复这个过程,直到所有特征都遍历了。这个过程中特征被消除的次序就是特征的排序。因此,这是一种寻找最优特征子集的贪心算法。 RFE的稳定性很大程度上取决于在迭代的时候底层用哪种模型。例如,假如RFE采用的普通的回归,没有经过正则化的回归是...

2018-09-06 09:32:12

机器学习特征选择之卡方检验与互信息

本文转载于:https://blog.csdn.net/yihucha166/article/details/50646615特征选择的主要目的有两点:1.减少特征数量提高训练速度,这点对于一些复杂模型来说尤其重要2.减少noisefeature以提高模型在测试集上的准确性。一些噪音特征会导致模型出现错误的泛化(generalization),从而在测试集...

2018-09-05 19:41:39

查看更多

勋章 我的勋章
  • GitHub
    GitHub
    绑定GitHub第三方账户获取
  • 持之以恒
    持之以恒
    授予每个自然月内发布4篇或4篇以上原创或翻译IT博文的用户。不积跬步无以至千里,不积小流无以成江海,程序人生的精彩需要坚持不懈地积累!
  • 勤写标兵Lv1
    勤写标兵Lv1
    授予每个自然周发布1篇到3篇原创IT博文的用户。本勋章将于次周周三上午根据用户上周的博文发布情况由系统自动颁发。