1. EXTERNAL 声明外部函数的名称 是不是在整个程序当中都能用？怎么用？在其他子程序中可以直接call吗？这个不清楚你想表达什么意思？比如我自己写了一个外部函数，叫 sqrt，因为 Fortran 内置了 sqrt，但我希望我的程序用我自己写的这个，这个时候就需要用 external sqrt 来声明。在每个调用该函数的程序/子程序中都应该这样声明。2. INTENT
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2024-03-26 20:50:48
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Get_dummies哑变量处理哑变量也叫虚拟变量，通常取值为0或1。import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'客户编号': [1, 2, 3], '性别': ['男', '女', '男']})
print(df)
df = pd.get_dummies(df, columns=['性别']) # 第1个参数为表格名称，第2个参数为需要处理的列的名称
pri
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2023-09-15 23:47:56
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# Python中的哑元变量
在Python中，有时候我们需要使用哑元变量来代替一些不需要的值或者占位符。哑元变量是一个匿名变量，通常用"_"表示，它在代码中不起任何作用，只是用来占位。在一些情况下，哑元变量可以让代码更加简洁明了。
## 哑元变量的使用场景
哑元变量通常用于以下几种情况：
1. 在解构赋值中，表示不需要的某个变量。
2. 在迭代时，表示不需要取得迭代的某个变量。
3. 在
原创
2024-04-15 05:51:16
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在Python 数据挖掘中，我们经常使用虚拟变量处理现实问题。那么什么是虚拟变量或者哑变量？本文详细阐释它：01 数据类型分类从现实意义上划分，数据类型分为连续型变量与离散型变量。连续型变量指数值是连续的，比如身高、收入、会员数、课程量等等。每一个变量的值都是连续的。离散型变量指值是非连续的，比如衣服大小、国籍、省份、性别等。每一个变量的值是不连续的，比如性别只有男与女。在数据挖掘中，我们经常需要
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2023-11-30 22:05:15
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task2笔记1. regression： 回归回归分析是一种数学模型。当因变量和自变量为线性关系时，它是一种特殊的线性模型。应用举例：预测宝可梦进化后的CP值输入：进化前的CP值输出：进化后的CP值股市预测输入：近十年的股票变动、新闻资讯等输出：预测明天股市的平均值自动驾驶输入：车上每个sensor的数据，例如路况、车距等输出：方向盘的角度商品推荐输入：商品a的特性、商品b的特性输出：购买商品的
数学名词
离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算 对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据 例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元）， 分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数： pandas返回的是一个特殊的Cate
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2023-06-24 23:48:51
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哑变量处理 pd.get_dummies(table,columns=['column1',''...])
pd.get_dummies(combined_data_table，columns=["星座",'学科'],drop_first=True) # drop_first 星座有5种，设置为True后，会删掉一种。统计学里头自由度为n-1，最后一种是多余的。
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2023-05-28 10:48:34
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虚拟变量（Dummy Variable），又称虚设变量、名义变量或哑变量，是量化了的质变量，通常取值为0或1。引入哑变量可使线形回归模型变得更复杂，但对问题描述更简明。 名义变量引入回归分析，必须进行数量化。如，职业有工人、农民、教师，分别赋值0，1，2。但是0，1，2代表的实际意义又不是由小到大的关系。所以这在回归分析中直
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2023-10-24 05:39:46
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哑变量与逻辑回归数据部分数据：admit,gre,gpa,rank
0,380,3.61,3
1,660,3.67,3
1,800,4,1
1,640,3.19,4
0,520,2.93,4
1,760,3,2
1,560,2.98,1
0,400,3.08,2
1,540,3.39,3
0,700,3.92,2
0,800,4,4
0,440,3.22,1
1,760,4,1
0,700,3.0
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2023-08-24 09:35:30
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1、哑变量定义 哑变量（DummyVariable），也叫虚拟变量，引入哑变量的目的是，将不能够定量处理的变量量化，在线性回归分析中引入哑变量的目的是，可以考察定性因素对因变量的影响， 它是人为虚设的变量，通常取值为0或1，来反映某个变量的不同属性。对于有n个分类属性的自变量，通常需要选取1个分类作
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2019-06-26 11:11:00
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# Python的哑变量
在编程语言中，变量是存储数据的容器。在Python中，我们可以创建不同类型的变量来存储不同的数据。然而，在某些情况下，我们可能需要使用一种特殊类型的变量，称为“哑变量”（Dummy Variable）。
## 什么是哑变量？
哑变量是一个二进制变量，只有两个取值0和1。它用于表示某个特征的存在或不存在。在机器学习和统计分析中，哑变量经常被用于处理分类数据和创建虚拟特
原创
2023-07-20 08:33:40
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### Python哑变量
在机器学习和统计分析中，处理分类变量是一个常见的任务。分类变量是指数据的取值是离散的，而不是连续的。而在一些算法中，我们需要将分类变量转换为数字变量，以便进行计算和建模。哑变量编码是一种常用的方法，用于将分类变量转换为二进制的数字变量。本文将介绍Python中如何使用哑变量编码来处理分类变量，并提供一些代码示例。
#### 什么是哑变量编码？
哑变量编码，也称为独
原创
2023-11-15 06:49:50
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在机器学习问题中，我们通过训练数据集学习得到的其实就是一组模型的参数，然后通过学习得到的参数确定模型的表示，最后用这个模型再去进行我们后续的预测分类等工作。在模型训练过程中，我们会对训练数据集进行抽象、抽取大量特征，这些特征中有离散型特征也有连续型特征。若此时你使用的模型是简单模型（如LR），那么通常我们会对连续型特征进行离散化操作，然后再对离散的特征，进行one-hot编码或哑变量编码。这样
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2024-07-31 18:15:52
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三、处理分类型特征：编码与哑变量
点击标题即可获取文章相关的源代码文件哟！在机器学习中，大多数算法，譬如逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能够处理数值型数据，不能处理文字，在sklearn当中，除了专用来处理文字的算法，其他算法在fit的时候全部要求输入数组或矩阵，也不能够导入文字型数据（其实手写决策树和普斯贝叶斯可以处理文字，但是sklearn中规定必须导入数值型）。然而在现实中，许多
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2023-11-11 23:48:57
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1. 变量赋值在R中，可以使用<-或者=来给（本地）变量赋值 在给变量赋值前，不需要声明变量。事实上，R中不存在这种概念变量名： 包含字母、数字、点和下划线，但系统的保留字是不允许的，也不能以数字或一个点后加数字开头 关于命名规则的细节，详情见?make.names可以用<<-来对全局变量赋值另一个变量赋值方法是使用assign函数，不过assign函数不会检查第一个参数是否为一
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2024-05-15 11:05:55
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在构建回归模型时，如果自变量X为连续性变量，回归系数β可以解释为：在其他自变量不变的条件下，X每改变一个单位，所引起的因变量Y的平均变化量；如果自变量X为二分类变量，例如是否饮酒（1=是，0=否），则回归系数β可以解释为：其他自变量不变的条件下，X=1（饮酒者）与X=0（不饮酒者）相比，所引起的因变量Y的平均变化量。但是，当自变量X为多分类变量时，例如职业、学历、血型、疾病严重程度等等，此时仅用一
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2023-10-28 12:28:00
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机器学习中的大多数算法，e.g.逻辑回归，支持向量机SVM，k近邻算法等都只能处理数值型数据，所以要将数据进行编码，即将文字型数据转换成数值型。1. preprocessing.LabelEncoder标签专用，能够将分类标签转换为分类数值from sklearn.preprocessing import LabelEncoder
y = data.iloc[:, -1] #提取标签，将标签转换成
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2024-06-24 07:00:38
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数学名词离散化和面元划分 ：就是分组，进行相应的计算
对于数据进行离散化和面元划分的前提条件是：连续变化的数据
例如下面是一组人的年龄数据，现在要按照年龄划分为不同年龄的4组（即把数据拆分为4个面元），
分别为“18到25”、“25到35”、“35到60”及“60以上。为了实现分组，需要使用pandas的cut函数：
pandas返回的是一个特殊的Categorical对象。你可以将其看作一组表
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2024-06-02 18:18:35
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1、为什么要用哑元？一般用于升级，替代老版本，向下兼容如：老版本：void foo(int x,int y,double z);新版本：void foo(int x,int y,double);内联：http://blog.chinaunix.net/uid-790245-id-2037325.htmlhttp://zhidao.baidu.com/link?url=VdeA7iwm9eW4Jkk
原创
2015-04-08 14:46:44
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# 哑元化处理在Python中的实现
## 一、什么是哑元化处理
哑元化处理又称为“独热编码（One-Hot Encoding）”，是一种将分类特征转化为数值特征的方法。在机器学习中，我们通常需要将分类数据转为数值型数据，以便算法能进行计算。
## 二、哑元化处理的流程
下面是实现哑元化处理的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-----
原创
2024-09-29 06:22:53
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