文章目录【数据集1】forge：小型模拟分类问题数据集【数据集2】wave：小型模拟回归问题数据集【数据集3】cancer：中型实际分类问题数据集【数据集4】boston：中型实际回归问题数据集 以下数据集为学习机器学习算法时，经常会用到的数据集，包括4种：小型模拟分类问题、小型模拟回归问题、中型实际分类问题、中型实际回归问题。这些数据集源自：[德]Andreas C.Muller和[美]Sar
sklearn提供的自带的数据集sklearn 的数据集有好多个种自带的小数据集（packaged dataset）：sklearn.datasets.load_可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datasets.make_svmlight/libsvm
01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as snsdf = sns.load_dataset('titan
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2023-07-03 19:27:50
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在这篇博客中，作者介绍了九个数据集，其中一些是推荐系统中常用到的标准数据集，也有一些是非传统意义上的数据集(non-traditional datasets)，作者相信，这些非传统数据集更接近真实场景的数据。首先，先说明下推荐系统数据中的几个类别：Item： 即我们要推荐的东西，如产品、电影、网页或者一条信息片段User：对item进行评分以及接受推荐系统推荐的项目的人Rating：用户对item
数据类型-数据集 一、基本数据类型——列表列表的定义：定义：[] 内以逗号分隔，按照索引，存放各种数据类型，每个位置代表一个元素列表的创建：list_test=['张三', '李四', '王五']或list_test = list('王五') 列表的特点和常用操作特性：1. 可存放多个值2. 按照从左到右的顺序定义列表元素，下标从0开始顺序访问，有序3. 可修改指定索引位置对应
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2023-09-11 16:52:48
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DataWhale7月学习——Python入门字典、集合与序列字典可变类型与不可变类型字典的定义创建和访问字典字典的内置方法集合集合的创建访问集合中的值两个/多个集合操作序列序列的内置函数练习题 字典、集合与序列本节我们初步学习Python语法中的字典、集合和序列。文章给出了一些重点知识的.py程序便于读者深入理解。本文的程序编写基于Python3.0+，安装环境使用的是PyCharm。字典序列
01Seaborn自带数据集在学习Pandas透视表的时候，大家应该注意到，我们使用的案例数据"泰坦尼克号"来自于seaborn自带的在线数据库，我们可以通过seaborn提供的函数load_dataset("数据集名称")来获取线上相应的数据，返回给我们的是一个pandas的DataFrame对象。import seaborn as sns
df = sns.load_dataset('tita
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2023-07-03 19:25:38
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Pytorch学习六十分钟快速入门Pytorch官方教程中文版Github代码examplesMNIST数据集：手写数字图片识别参考Github代码：https://github.com/pytorch/examples/tree/master/mnist# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Sun Jan 12 14:56:02 2020
"""
fro
Dataset类PyTorch读取图片，主要是通过Dataset类，所以先简单了解一下Dataset类。Dataset类作为所有的datasets的基类存在，所有的datasets都需要继承它，类似于C++中的虚基类。源码如下：class Dataset(object):
"""An abstract class representing a Dataset.
All other datasets
名言：大部分人都是死在了调参和配置的路上。。。。。然后归咎于设备不行。好了，现在你不需要再担心这些问题了，因为下面这个教程一般来说都不会怎么报错。 首先声明，以下训练是在我的笔记本上完成的，我的是那种很菜鸡的轻薄本，市面上任何一款游戏本都可以吊打它，显卡型号：MX150 2048MB。读者完全可以迁移到更高级设备上进行训练，请留意本文关于迁移到其他设备的说明。下载数据集Robomaster2019
《用Python玩转数据》scikit-learn机器学习经典入门项目scikit-learn是基于NumPy、SciPy和Matplotlib的著名的Python机器学习包，里面包含了大量经典机器学习的数据集和算法实现，请基于经典的鸢尾花数据集iris实现简单的分类和聚类功能。#通过如下语句可以获得iris数据集（通过dir(datasets)查看数据集，例如可用datasets.load_di
python数据分析pandas库前言为啥要用python中的pandas库进行数据分析，用excel不可以吗？不可以，excel处理上万条数据时通常会死机或者出错，python不会有这种问题。相信鲤鱼学长，在学习乃至日后中，pandas库将会风靡相当长一段时间。提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供1.1pandas是什么？示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为
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2023-08-17 16:05:44
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目录1、数据集介绍2、保存为HDF5文件3、从h5py中读取图像4、查看图像5、拓展——将压缩包内图像保存为HDF5文件 1、数据集介绍本文选用的数据集是CelebA数据集)数据集，该数据集由202599幅图像组成，本文选取了前20000张数据，图像保存在名为img_align_celeba的文件夹中，有需要的可以自行下载：。h5py是python中一种数据压缩格式，它的优势：速度快、压缩效率高
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2023-09-28 06:20:05
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一、数据组织的维度从一个数据到一组数据维度：一组数据的组织形式1、一维数据由对等关系的有序或无序数据构成，采用线性方式组织3.1413, 3.1398, 3.1404, 3.1401, 3.1349, 3.1376- 对应列表、数组和集合等概念2、二维数据由多个一维数据构成，是一维数据的组合形式表格是典型的二维数据3、多维数据由一维或二维数据在新维度上扩展形成4、高维数据仅利用最基本的二元关系展示
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2023-09-25 04:51:47
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为了学习python3特地的开了一个专栏，这个专栏也是为了边学习边总结，所以如果发现有问题请多多指教。python3有四种数据集，分别是列表、元组、字典和集合，四种数据集各有特点，由于很多地方对于python基础有很详细的介绍比如，菜鸟教程，这里就不详细的说，只写我觉得比较特别的一、列表(list)python中一个列表可包含不同类型的数据list = ['Google', 'Runoob', 1
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2023-06-27 20:49:50
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决策树实现所用到的库实现经验熵计算经验熵计算公式条件熵信息增益ID3选择信息增益最大的属性过程拟合预测评估决策树可视化决策树保存决策树读取效果图总代码如何获得每一步计算结果实验结果（决策树）debug模式 决策树(Decision Tree）是在已知各种情况发生概率的基础上，通过构成决策树来求取净现值的期望值大于等于零的概率，评价项目风险，判断其可行性的决策分析方法，是直观运用概率分析的一种图解
我将介绍线性回归的概念，但主要讨论Python的实现。线性回归是一种统计模型，用于检查两个(简单线性回归)或更多(多线性回归)变量(一个因变量和一个或多个自变量)之间的线性关系。线性关系基本上意味着当一个(或多个)自变量增加(或减少)时，因变量也会增加(或减少)：如上图，线性关系可能是正的(独立变量上升，因变量上升)或负值(独立变量上升，因变量下降)。我会将重点放在Python中回归模型的实现，所
List（列表）List（列表） 是 Python 中使用最频繁的数据类型。 列表可以完成大多数集合类的数据结构实现。列表中元素的类型可以不相同，它支持数字，字符串甚至可以包含列表（所谓嵌套）。 列表是写在方括号 [] 之间、用逗号分隔开的元素列表。 和字符串一样，列表同样可以被索引和截取，列表被截取后返回一个包含所需元素的新列表。 列表截取的语法格式如下：变量[头下标:尾下标]索引值以 0 为开
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2023-07-06 09:17:33
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1、数据集来源Divorce Predictors data set Data Setarchive.ics.uci.edu2、库、函数和数据集的导入import numpy as npimport pandas as pdimport scipy as spimport matplotlib.pyplot as plt # 导入常用的基本库from IPython.display import
# 如何实现Python取数据的列名字
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何实现在Python中取数据的列名字。这个过程并不复杂，只需要按照一定的步骤来操作即可。下面我将详细介绍整个流程，并附上代码示例以便你参考。
### 步骤表格
| 步骤 | 操作 |
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| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取数据 |
| 3 | 获取列名 |
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