在上离散数学课程时，老师给了这么一个问题：1. 对给出的任意一个命题公式（不超过四个命题变元），使学生会利用编程软件表示出来，并且能够计算它在各组真值指派下所应有的真值，画出其真值表。的真值表；的真值表； 2. 编程解决下列问题： 求公式 的主析取范式与主合取范式，并求公式的成真赋值和成假赋值。这对于是个菜狗的我简直
在数据科学和机器学习的工作中，处理离散变量（如类别型变量）的编码问题是一个非常重要的步骤。对于Python用户而言，如何有效地将这些离散变量转化为机器学习模型可以处理的格式也是一个常见挑战。本文将详细介绍Python设置离散变量编码的过程及一些最佳实践。
## 背景定位
在很多数据集中，我们常会遇到离散变量，例如“性别”、“城市”或“职业”等。机器学习模型一般需要数值输入，而离散变量本身是不可
Python爬虫学习第十一天—pymongo模块使用一、安装pymongo模块python3 -m pip install pymongo二、pymongo模块的使用1、配置基础项user = 'pytest' # 账号
password = 'python' # 密码
# host = '127.0.0.1' # host
host = '10.1.1.141' # host
port = 27
引入：有些随机变量,它全部可能取到的值是有限个或可列无限多个,这种随机变量称为离散型随机变量:例如，掷骰子朝上一面的点致，一唇夜 110 接到的呼叫次数等均为离散型随机变量.2.2.1 离散型随机变量的分布律 定义2.3 设X是一个离散型随机变量，若X的全部可能取值为 X1，X2则Xi取龙，的概率P{X=2.1=力，i=1.2…称为子的概率分布或简称分布律，也可以称为
转载
2023-11-07 15:04:58
102阅读
# Python 离散变量的处理与应用
离散变量是指取值为有限个或可列无限个数值的变量，这些数值通常是整数或分类数据。在数据分析与机器学习中，离散变量的处理尤为重要，今天我们将通过 Python 语言探讨如何定义、处理和应用离散变量，并通过代码示例进行详细说明。
## 离散变量的定义
离散变量与连续变量不同，离散变量的值是可以数得清的。例如，一个班级的学生人数、一个商店的顾客数量，都是离散变
按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
转载
2023-07-01 17:55:10
339阅读
目录Python执行的方式Window:Linux：内容编码（三） 注释执行脚本传入参数pyc文件变量Python提供的数据类型，有如下几种：而每一个对象都有如下的特征：可变对象和不可变对象容器对象对象的属性和方法变量的复制操作变量定义的规则变量的输入（七）流程控制while循环体组成形式breakcontinuePython执行的方式Window:在CMD里面，使用 Python + 相对
转载
2023-08-04 19:06:55
107阅读
所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
转载
2023-10-21 22:00:14
217阅读
特征编码1. 离散变量编码1.1 标签专用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder1.1.1 单列编码1.1.2 多标签特征同时编码(封装类方式)1.2 特征专用(不能是一维) sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder1.3 独热编码(离散变量编码) sklearn.preprocessing.OneHotEncoder1.3.1 原
转载
2023-09-05 13:44:42
352阅读
# Python Pymoo 使用入门
在进行多目标优化时，Python 中的 `pymoo` 库提供了强大的工具和灵活的框架。`pymoo` 是一个多目标优化库，旨在帮助用户进行复杂的优化任务。它支持多种优化算法，能处理不等式约束、参数设置、以及不同的目标函数等。
## 安装 `pymoo`
首先，我们需要安装 `pymoo` 库。在命令行或终端中输入以下命令：
```bash
pip
原创
2024-08-10 05:04:46
1032阅读
本文从阐述Python实现客观赋权法的四种方式：一. 熵权法二. 因子分析权数法(FAM)三. 主成分分析权数法(PCA)四. 独立性权系数法 Python实现客观赋权法，在进行赋权前，先导入数据（列：各维属性；行：各样本），并自行进行去空值、归一化等操作。 import pandas as pd
import numpy as np
data=pd.DataFrame(pd.read
转载
2024-10-29 09:38:57
51阅读
在数据科学与机器学习领域，离散型变量的处理是一个常见却又至关重要的问题。这篇文章将详细记录如何在Python中处理离散型变量，包括问题的描述、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试以及预防优化等方面。
## 问题背景
在一个数据分析项目中，面对大量的离散型变量，如类别特征、标签等，错误的处理方式可能导致模型精度显著下降。为确保数据的有效利用，必须对离散型变量进行适当的转换和处理。未处理离散型变
文章目录介绍实例用途拓展正态分布拟合随机森林 介绍pandas.get_dummies(
data,
prefix=None,
prefix_sep='_',
dummy_na=False,
columns=None,
sparse=False,
drop_first=False)实例data = pd.Data
转载
2023-08-24 16:02:20
76阅读
优化算法设计-面向离散优化问题构造型启发式和改进搜索启发式的需求离散优化启发式特点构造型启发式贪婪构造型启发式算法 启发式的需求大量的NP难、NP完全问题是几乎可以确定不存在多项式时间的精确算法，必须找合适的方法；很多大型离散优化问题，启发式方法简单、切实可行。离散优化离散优化：优化模型中决策变量如果存在离散变量，优化模型为离散优化（Discrete Optimization），否则称为连续优化
转载
2024-03-30 19:47:33
97阅读
目录前言理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换的适用性代码实现如果不进行数据类型转换float32,就会报错显示dct变换过程中图像数据变化压缩和压缩恢复变化 前言在阅读本文章之前需要参考文章 理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换与傅里叶变换相关，只使用实偶函数，长度相当于是两倍的傅里叶变换。离散余弦变换的适用性离散余弦变换的特征是将物理信息能量汇聚到低频成分，高频成
转载
2023-08-14 10:33:28
111阅读
1、one-hot encoding 假如多个特征需要独热码编码，那么久按照上面的方法依次将每个特征的独热码拼接起来： {sex：{male， female，other}} {grade：{一年级， 二年级，三年级， 四年级}} 此时对于输入为{sex：male； grade： 四年级}进行独热编码，可以首先将sex按照上面的进行编码得到{100}，然后按照grade进行编码为{0
转载
2023-12-13 09:41:26
54阅读
使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型一、有序型离散变量处理什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M、L、XL；学历：小学、初中、高中、本科；这些都属于有序型变量。在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可：二、无序型离散变量处理衣
转载
2023-10-09 09:12:53
77阅读
# 如何进行Python离散变量编码
在数据处理和机器学习的领域，离散变量（Categorical Variables）的编码是一个重要的步骤。它将类别数据转换为计算机更易于处理的数值形式。本文将帮助新人开发者了解如何在Python中实现离散变量编码，步骤清晰易懂。
## 流程步骤
以下是实现离散变量编码的主要步骤：
| 步骤 | 描述
变量变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。 连续变量（continuous variable）与离散变量（discrete variable）连续变量 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。离散变量 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
转载
2023-07-18 09:43:12
770阅读
转载
2019-07-24 17:02:00
246阅读
2评论
