文章目录一、集合（一）基本使用1.用途2.定义3.需要掌握的操作类型及内置使用方法（1）关系运算（2）去重4.了解的操作类型及内置使用方法（1）循环（2）update()（3）clear()（4）pop()（5）remove()（6）discard()（7）add()（8）isdisjoint()（二）该类型总结1.存值个数2.是否有序3.是否可变（二）该类型总结1.存值个数2.是否有序3.是否
目录一、set-集合类型集合类型的转化二、关系运算1、交集(&)2、并集(|)3、差集(-)4、对称差集(^)5、父子集一、set-集合类型"""
定义：在{}内用逗号分隔开多个元素，集合具备以下三个特点：
1：每个元素必须是不可变类型
2：集合内没有重复的元素
3：集合内元素无序
"""
s = {1,2,3,4} # 本质 s = set({1,2
python组合类型集合集合类型定义集合操作符集合处理方法集合应用场景序列类型及操作序列类型定义序列处理函数及方法元组类型及操作列表类型及操作字典类型及操作字典类型定义字典处理函数及方法 集合集合类型定义集合就是多个元素的无序组合，在python中集合类型与数学中的集合概念一致，集合元素间具有无序性，互异性，唯一性。集合的元素不可更改并且不能是可变的数据类型。 python中集合用一对大括号{}
简介Java集合工具包位于java.util包下，包含了很多常用的数据结构，如数组、链表、栈、队列、集合、哈希表等。学习Java集合框架下大致可以分为如下五个部分：List列表、Map映射、Set集合、迭代器（Iterator、Enumeration）、工具类（Arrays、Collections）。Java集合类的整体框架如下：此图来源于大图可以点此访问从上图中可以看出，集合类主要分为两大类：C
转载
2023-09-19 16:32:25
35阅读
特征选择，也就是从数据集中找出并选择最有用特征的过程，是机器学习工作流中一个非常重要的步骤。不必要的特征降低了训练速度，降低了模型的可解释性，最重要的是降低了测试数据集的泛化能力。在做机器学习问题的过程中，我们总是在重复应用一些特征选择方法，这很令人沮丧。因此我用 Python 建了一个特征选择类，代码已上传至 GitHub。这个 FeatureSelector 包含一些通用的特征选择
本阶段我们将了解Python是如何管理内存的，学习内存管理让我们掌握python的运行机制；并且在python中有许多函数式编程的特性，比如闭包，装饰器和生成器，这些都是一些比较难掌握的概念，但面试会经常遇到。 1.生成器与列表的对照使用 在Python中， 一边循环一边计算的机制， 称为生成器： generator 创建生成器: G = ( x*2 for x in range(5)
如何选择特征根据是否发散及是否相关来选择方差选择法先计算各个特征的方差，根据阈值，选择方差大于阈值的特征方差过滤使用到的是VarianceThreshold类，该类有个参数threshold，该值为最小方差的阈值，然后使用fit_transform进行特征值过滤 相关系数法先计算各个特征对目标值的相关系数，选择更加相关的特征 递归特征消除法使用一个基模型来进行多轮训练，经过多轮
转载
2023-05-30 11:15:03
212阅读
完成数据清理后，下面通过图表展开对数据的分析。1.前期初判(分布分析)： 1）判断分组区间:# a.散点图：
plt.scatter(data[字段1],data['字段2'],
s = data[字段3], # 显示大小
c = data[字段4], # 显示颜色
alpha = 0.4, cmap = 'Reds')
# b.直方图：
data[字段].hist(bins=10) 2）求出
转载
2023-08-11 17:09:57
71阅读
作者：小伍哥Python 中的集合类似于数学中的集合概念，它是一组无序、不可重复数据的组合。集合用{ ...}创建，某种程度上可以把集合看作是没有值的字典。集合是Python里面非常重要的数据类型，其中的方法总共有17个，数量掌握这些方法，对数据的处理效率会大大提高，特别是在计算字符串长度，交集并集等，非常有用现在分享给大家。#获取集合的所有方法print(dir(set()))[..., 'ad
转载
2023-07-05 14:52:19
47阅读
python的五个特点久是简单易学;既支持面向过程编程，也支持面向对象编程;可移植性;不需要编译成二进制代码，可以直接从源代码运行程序;是开源软件之一，那么python的五个特点是什么?下面就给大家具体介绍一下。1、面向对象：Python既支持面向过程编程，也支持面向对象编程。在“面向过程”的语言中，程序是由过程或仅仅是可重用代码的函数构建起来的。在“面向对象”的语言中，程序是由数据和功能组合而成
转载
2023-09-09 23:47:45
38阅读
特征选择就是从原始特征中选取一些最有效的特征来降低维度,，提高模型泛化能力减低过拟合的过程，主要目的是剔除掉无关特征和冗余特征，选出最优特征子集； 常见的特征选择方法可以分为3类：过滤式（filter）、包裹式（wrapper）、嵌入式（embedding）。1.过滤式filter： 通过方差选择法、相关系数法、卡方检验法、互信息法来对特征进行评分，设定阈值或者待选择的阈值的个数来选择； 1.1方
转载
2023-07-27 20:25:02
160阅读
---脚本语言(scripting language)
---高级动态编程语言
简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python有极其简单的语法，极易上手。
解释性&编译性
-Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。可以直接从源代码运行程序，但
转载
2023-08-12 22:35:14
76阅读
特征融合的作用与手段特征融合有什么用？ 特征融合是一种机器学习技术，它的主要目的是将来自多个不同源的特征（或特征提取器）合并为一个更好的特征表示，以提高模型的性能。 以下是特征融合的几个用途： 1.提高分类准确率：通过将不同的特征组合在一起，可以提高模型的分类准确率。例如，在计算机视觉中，可以将图像的颜色特征和纹理特征融合在一起，以获得更好的分类结果。 2.提高模型的鲁棒性：使用多个特征可以使模型
作者：Will Koehrsen 前戏 用这个工具可以高效的构建机器学习工作流程。一起来了解一下这个工具吧。特征选择是在数据集中寻找和选择最有用的特征的过程，是机器学习pipeline中的一个关键步骤。不必要的特征降低了训练速度，降低了模型的可解释性，最重要的是，降低了测试集的泛化性能。我发现自己一遍又一遍地为机器学习问题应用特别的特征选择方法，这让我感到沮丧，于是我在Python中构建了一个
转载
2023-08-24 23:30:30
209阅读
要将机器学习算法应用于时间序列数据，需要特征工程的帮助。例如，单变量的时间序列数据集由一系列观察结果组成，它们必须被转换成输入和输出特征，才能用于监督性学习算法。但这里有一个问题：针对每个时间序列问题，你可以处理的特征类型和数量，却并没有明确的限制。当然，古典的时间序列分析工具（如相关图correlogram）可以帮助评估滞后变量（lag variables），但并不能直接帮助开发
转载
2023-08-22 21:20:57
68阅读
总体来说，良好的数据特征组合不需太多，便可以使得模型的性能表现突出。比如我们在“良/恶性乳腺癌肿瘤预测“问题中，仅仅使用两个描述肿瘤形态的特征便取得较高的识别率。冗余的特征虽然不会影响模型性能，但会浪费cpu的计算。主成分分析主要用于去除多余的那些线性相关的特征组合，这些冗余的特征组合并不会对模型训练有更多贡献。特征筛选与PCA这类通过选择主成分对特征进行重建的方法略有区别：对于PCA而言，我们经
转载
2023-08-30 22:37:24
87阅读
一.特征选择-单变量特征选择1.SelectKBest可以依据相关性对特征进行选择，保留k个评分最高的特征。方差分析分类问题使用f_classif，回归问题使用f_regression。f_classif：分类任务跟目标的分类，将样本划分成n个子集，S1,S2,..,Sn，我们希望每个子集的均值μ1，μ2，...，μn不相等。我们假设H0:μ1=μ2=...=μn，当然我们希望拒绝H0
************************集合***********************总结可变数据类型: 列表, 字典, 集合不可变数据类型: 数值类型, 字符串, 元组- 可变数据类型实现某个功能, 直接改变可变的数据类型;- 不可变数据类型实现某个功能,需要将结果赋值给另外一个变量;是否实现for循环可迭代数据类型: str, list, tuple, dict, set不可迭代数
转载
2023-08-25 17:37:54
33阅读
特征理解不变性和等变性是图像特征表示的两个重要性质。分类需要不变特征表示，因为它的目标是学习高级语义信息。目标定位要求等变表示，因为它的目的是鉴别位置和尺度的变化。由于目标检测包括目标识别和目标定位两个子任务，因此对检测器来说，同时学习不变性和等变性是至关重要的，通俗理解分类只需要了解物体特征就行，学习高级特征就足以帮助网络分类，而目标定位则需要知道物体和背景的情况，也就是部分和整体的关系部分(物
Haar特征Haar特征原理综述Haar特征是一种反映图像的灰度变化的，像素分模块求差值的一种特征。它分为三类：边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。用黑白两种矩形框组合成特征模板，在特征模板内用 黑色矩形像素和 减去 白色矩形像素和来表示这个模版的特征值。例如：脸部的一些特征能由矩形模块差值特征简单的描述，如：眼睛要比脸颊颜色要深，鼻梁两侧比鼻梁颜色要深，嘴巴比周围颜色要深等。但矩形特征只对
