#调用python已有的函数
help (abs)
#自定义函数：依次写出函数名、括号、括号中的参数和冒号:，然后，在缩进块中编写函数体，函数的返回值用return语句返回
import math
def quadratic(a, b, c):
m=b*b-4*a*c
u=math.sqrt(m)
x1=(-b+u)/(2*a)
x2 = (-b - u)
吴恩达机器学习作业 python 实现：Logistic Regression1.检查加载数据，进行可视化定义函数对数据可视化def plotdata(path):
data1 = np.loadtxt(path, delimiter=',')
pos_index = np.where(data1[:, 2] == 1)
neg_index = np.where(data
内容说明：1、Matlab自带的PLS回归算法基于SIMPLS，对X和Y进行了中心化处理，但是没有对列进行标准化。 如要对变量进行标准化，需要用matlab中的zscore函数对X和Y进行处理。 如果ncomp省略，默认的值为min(size(X,1)-1,size(X,2))。 2、得分（scores），载荷（loadings）和中心化的X0和Y0之间的关系如下：XL = (XS\X0)' =
多因变量非线性PLS1 多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1 计算推导1.2 简化算法1.3 性质Reference 1 多因变量非线性PLS[不是拟线性方法]1.1 计算推导在PLS进行之前，首先要进行预备分析，目的是判断自变量(因变量)是否存在多重共线性，判断因变量与自变量是否存在相关关系，进而决定是否需要采用PLS方法建模，具体计算方法：记矩阵，求的各列数据之间的简单相关系数。然后
掌握一些技巧，可尽量提高Python程序性能，也可以避免不必要的资源浪费。 追求性能极限是一个有趣的游戏, 而过度优化就会变成嘲弄了。虽然Python授予你与C接口无缝集成的能力, 你必须问自己你花数小时的艰辛优化工作用户是否买帐. 另一方面, 牺牲代码的可维护性换取几毫秒的提升是否值得，团队中的成员常常会感谢你编写了简洁的代码。1、使用局部变量 尽量使用局部变量代替全局变量：便于维护
# Python参数介绍
## 一、整体流程
为了帮助你理解如何实现“python 参数介绍”，下面我将展示整个过程的步骤，并逐步解释每一步需要做什么。
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 定义一个函数，并设置参数 |
| 2 | 调用函数并传入参数 |
| 3 | 在函数内部使用参数 |
## 二、具体操作步骤
### 步骤一：定义一个函数，并设置参数
python 函数参数介绍 python 使用过程总，总会遇到 *args,**kw形式的参数，总是一头雾水，而且网上介绍的或是叫法不一，为此专门深入实践进而了解了函数参数的使用 具体请看代码
原创
2021-09-26 14:42:54
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这篇文章很不错：为什么数据处理之前要进行归一化？？？（这个一直不明白） 这个也很不错：#commentsedit 下面是复现一个例子：# -*- coding: utf-8 -*-#来源：#来源： （这里有个例子）关于降维之后的坐标系问题，？？？结合里面的例子#用库函数实现的过程：#导入需要的包：import numpy as npfrom matplo
前两篇博文和这篇博文有些许联系：MATLAB帮助文档称pulstran函数为：脉冲串(Pulse train)产生函数。 pulstran从连续函数或采样原型脉冲生成脉冲序列。语法格式：语法格式1：y = pulstran(t，d，'func')基于连续函数'func'的样本生成脉冲序列，其中'func'是'gauspuls'，用于产生高斯调制的正弦脉冲'rectpuls'，用于生成采样的非周期矩
传统的OLS(普通最小二乘)方法无法解决样本数据的共线性(multicollinearity)问题，如果你的数据样本中每个特征变量具有共线性，那么使用基于PCA的PCR和PLSR方法对数据样本进行回归建立模型将会是一个不错的选择。PCA是一种数据降维方式，但同时保持了原始数据降维后的特性；PCR是在降维后的数据(英文里常称为score)上进行OLSR(普通最小二乘回归)，然后将回归系数矩阵转化到原
Progress有两个进度，一个是android：progress，另一个是android：secondaryProgress，后者主要是和缓存之类的相关，前者是为了当前进度相关。ProgressBar分为确定的和不确定的，上面说的播放进度、缓存等就是确定的。相反地，不确定的就是不清楚、不确定一个操作需要多长时间来完成，这个时候就需要用的不确定的ProgressBar了。这个是由属性android
Python的参数类型： 普通参数 默认参数 动态参数普通参数包括：形参和实参形参就是形式参数，仅仅是写在函数中，并没有赋值和调用它实参则是执行函数时用到的参数，它在内存中有赋值例子：test(txt):
txt,test()输出结果：hello this&nbs
原创
2016-07-12 22:23:36
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看到这位大哥总结的浅显易懂，就转载了http://zengestudy.blog.51cto.com/1702365/1825873Python的参数类型： 普通参数 默认参数 动态参数普通参数包括：形参和实参形参就是形式参数，仅仅是写在函数中，并没有赋值和调用它实参则是执行函数时用到的参数，它在内存中有赋值例子：tes
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2016-07-13 14:02:42
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本文主要介绍Python的函数参数，各种形式的参数。建议动手试试，可以加深理解。函数参数定义函数的时候，我们把参数的名字和位置确定下来，函数的接口定义就完成了。对于函数的调用者来说，只需要知道如何传递正确的参数，以及函数将返回什么样的值就够了，函数内部的复杂的逻辑被封装起来，调用者无需了解。Python的函数定义非常简单，但灵活度却非常大。除了正常定义的必选参数外，还可以使用默认参数、可变参数和关
原创
2018-05-31 22:07:20
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前言：现在网络上有很多文章，数据和代码都不全，胖哥对此重新梳理后，把用到的数据和代码全部奉上，如果想直接要数据和代码，请查看文章最后！！！逻辑回归概念：逻辑回归是以线性回归为基础，通过计算出概率，来达到最终分类的目的。模型算法实现： 给出一组M个样本数据，每个样本数据有n个特征，并且带有标记0或者1，代表属于哪一类，为了把输入的参数代入到预测函数后始终是一个0到1之间的数，这样我们可以把
“-b”“-m”这两个参数的作用是忽略和其它版本make的兼容性。“-B”“--always-make”认为所有的目标都需要更新（重编译）。“-C <dir>”“--directory=<dir>”指定读取makefile的目录。如果有多个“-C”参数，make的解释是后面的路径以前面的作为相对路径，并以最后的目录作为被指定目录。如：“make –C ~hchen/test
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2014-02-15 09:24:56
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-server -Xmx2g -Xms2g -Xmn256m -XX:PermSize=128m -Xmx2g 最大堆内存 -Xms2g 初始化堆内存，
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2021-07-15 10:05:00
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AJAX参数介绍
原创
2022-06-30 17:06:01
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Mongodb参数介绍
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2017-09-10 16:53:21
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前言：为什么要发这篇文章，因为找的太麻烦，如有侵犯联系删除 查看帮助文档 -h -hh 更详细的使用说明 无法连接时，维持连接 --keep-alive //一般配合绕过方法使用，以及ua绕过使用 使用随机user-agent请求头 --random-agent 使用特定的某一种或者几种手段，例
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2022-01-11 15:15:03
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