Python的学习必备基础知识总结前言一、学习方法二、计算机基本概述1.计算机基本概念2、计算机语言概述3、交互方式4、文本文件和字符集5、进制6、环境变量总结 前言Hi ! 大家好，我是新博主wakeyo，这是我的第一个博客。 这篇博客主要是介绍一下python刚入门的人需要了解的一些基础知识。 一、学习方法博主小建议：写博客，将自己每天所学到的知识点进行梳理，记录在博客里。（可以使用CSDN/
# 使用 Python 实现最小冗余最大相关性 (mRMR)
mRMR（Minimum Redundancy Maximum Relevance）是一种特征选择方法，旨在选择与目标类别高度相关但是彼此之间冗余性低的特征。这项技术对于处理高维数据集尤其有用，如基因组数据或文本分类。本文将介绍如何使用 Python 实现 mRMR，帮助初学者理解整个流程及具体代码。
## 整体流程
以下是实现
## Python实现mRMR算法
mRMR（最小冗余最大相关性）是一种特征选择算法，旨在从高维数据中选择出对目标变量具有最大相关性且又相互之间具有最小冗余的特征子集。在机器学习领域，特征选择是非常重要的一步，可以帮助提高模型的性能和降低过拟合的风险。
### mRMR算法原理
mRMR算法的核心思想是通过计算每个特征与目标变量之间的相关性和特征之间的冗余性来选择最优的特征子集。具体步骤如下
文章目录系列文章目录预处理（Preprocessing） 预处理（Preprocessing）MNE-Python支持多种预处理的方法和技术，如麦克斯韦滤波，信号空间投影，独立成分分析，滤波，降噪采样等（maxwell filtering, signal-space projection, independent components analysis, filtering, downsampli
引子： 如图反映了python3中，几个类的继承关系和查找顺序。对于类A，其查找顺序为：A,B,E,C,F,D,G,(Object)，这并不是一个简单的深度优先或广度优先的规律。那么这个顺序到底是如何产生的？C3线性是用于获取多重继承下继承顺序的一种算法。通常，被称为方法解析顺序，即MRO(method resolution order)。算法的名字“C3”并不是缩写，而是指该算法的三大
BMR计算器V1.0案例描述：基础代谢率（Basal Metabolic Rate，简称BMR）是指：我们在安静状态下（通常为静卧状态）消耗的最低热量，人的其他活动都建立在这个基础上计算公式：
BMR（男）=（13.7*体重(Kg)）+（5.0*身高(cm)）-（6.8*年龄）+ 66BMR（女）=（9.6*体重(Kg)）+（1.8*身高(公分)）-（4.7*年龄）+ 655案例分析：输入
我们知道，Python 类是支持(多)继承的，一个类的方法和属性可能定义在当前类，也可能定义在基类。针对这种情况，当调用类方法或类属性时，就需要对当前类以及它的基类进行搜索，以确定方法或属性的位置，而搜索的顺序就称为方法解析顺序。
方法解析顺序(Method Resolution Order)，简称MRO。对于只支持单继承的编程语言来说，MR
mRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy) 最大相关和最小冗余算法为什么会出现mRMR算法？mRMR算法主要是为了解决通过最大化特征与目标变量的相关关系度量得到的最好的m个特征，并不一定会得到最好的预测精度的问题，因为这m个特征存在冗余特征的情况（是指该特征所包含的信息能从其他特征推演出来，如对于“面积”这个特征而言，从能从“长”和“宽”得出，则它是
Python是支持面向对象编程的，同时也是支持多重继承的。而支持多重继承，正是Python的方法解析顺序(Method Resoluthion Order, 或MRO)问题出现的原因所在。python中至少有三种不同的MRO:经典类(calssic class)，深度优先遍历在python2.2中提出了type和class的统一，出现了一个内建类型以及自定义类的公共祖先object，即新式类(ne
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2023-08-30 15:22:28
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mRMR (Max-Relevance and Min-Redundancy) 最大相关和最小冗余算法为什么会出现mRMR算法？mRMR算法主要是为了解决通过最大化特征与目标变量的相关关系度量得到的最好的m个特征，并不一定会得到最好的预测精度的问题，因为这m个特征存在冗余特征的情况（是指该特征所包含的信息能从其他特征推演出来，如对于“面积”这个特征而言，从能从“长”和“宽”得出，则它是
逻辑回归（Logistic Regression）建模（附源代码）本次建模大概的流程：
1.1 数据归一化；
1.2 最大相关最小冗余筛选30位特征（mRMR）；
1.3 lasso回归筛选特征；
1.4 使用SVC、LDA、Logistic Regression分类器建模；
1.5 安装pymrmr第三方库的坑
1.1 数据归一化这段代码的
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2023-08-13 22:59:04
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特征工程包括以下三种类型：1.特征提取：从文字、图像、声音等非结构化特征中提取新信息作为特征。例如：从淘宝宝贝的名称中提取出 产品类别，产品颜色，是否是网红 产品等等。2.特征创造：把现有特征进行组合或相互计算，形成新的特征。3.特征选择：从所有的特征中，选择出对模型有意义的特征，来降低训练成本。本文重点讲述特征选择的方法。一、Filter过滤法1.1方差过滤 通过特征本身的方差来筛选特征。例如：
4.7 继承实现的原理（继承顺序）1 继承顺序 2 继承原理（python如何实现的继承）python到底是如何实现继承的，对于你定义的每一个类，python会计算出一个方法解析顺序(MRO)列表，这个MRO列表就是一个简单的所有基类的线性顺序列表，例如>>> F.mro() #等同于F.__mro__
[<class '__main__.F'>, <
目录廉价冗余磁盘阵列RAID 的优点RAID 的组成评估 RAIDRAID 0RAID 0 原理大块大小RAID 0 分析RAID 1RAID 1 原理RAID 1 分析RAID 10 和 RAID 01RAID 4RAID 4 原理RAID 4 分析RAID 5其他 RAID 级别RAID 2RAID 3RAID 6 和 RAID 7RAID 的选择参考资料廉价冗余磁盘阵列廉价冗余磁盘阵列（Re
Python是支持面向对象编程的，同时也是支持多重继承的。而支持多重继承，正是Python的方法解析顺序(Method Resoluthion Order, 或MRO)问题出现的原因所在。python中至少有三种不同的MRO:经典类(calssic class)，深度优先遍历在python2.2中提出了type和class的统一，出现了一个内建类型以及自定义类的公共祖先object，即新式类(ne
因为要跑深度学习，需要用到mRMR特征选择算法来对生物数据进行特征选择，我就在网上搜mRMR算法的代码。因为我平时用R比较多，所以很想找到这个算法的R代码，终于找到了mRMRe这个R包，但是R的内存不够，不能用R。所以又找到了python的代码。下面将R和python的方法分别放在下面，供大家参考：1.RmRMRe包 需要将数据框data转化成m
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2023-08-17 16:59:28
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在命令行中使用 Python 时，它可以接收大约 20 个选项（option），语法格式如下：python [-bBdEhiIOqsSuvVWx?] [-c command | -m module-name | script | - ] [args]本文想要聊聊比较特殊的“-m”选项： 关于它的典型用法、原理解析与发展演变的过程。首先，让我们用“--help”来看看它的解释：-m mod run
作者：XYM【前言】MRO(Method Resolution Order)：方法解析顺序。Python语言包含了很多优秀的特性，其中多重继承就是其中之一，但是多重继承会引发很多问题，比如二义性，Python中一切皆引用，这使得他不会像C++一样使用虚基类处理基类对象重复的问题，但是如果父类存在同名函数的时候还是会产生二义性，Python中处理这种问题的方法就是MRO。【历史中的MRO】如果不想了
# Python中运用mRMR进行特征筛选
在机器学习中，特征选择是一个重要的步骤，它帮助我们从众多特征中筛选出与目标变量最相关的特征。mRMR（Minimum Redundancy Maximum Relevance）是一种广泛使用的特征选择方法。它的目标是选择一组特征，使得特征与目标变量之间的相关性最大，同时特征之间的冗余最小。本文将介绍如何在Python中应用mRMR进行特征筛选，并提供代
特征选择特征选择是特征工程里的一个重要问题，其目标是寻找最优特征子集。特征选择能剔除不相关(irrelevant)或冗余(redundant )的特征，从而达到减少特征个数，提高模型精确度，减少运行时间的目的。并且常能听到“数据和特征决定了机器学习的上限，而模型和算法只是逼近这个上限而已”，由此可见其重要性。 特征选择有以下三种常见的方法： 导入数据:import pandas as pd
dat
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2023-08-30 09:05:41
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