一、line模型是怎么训练的/data/mllibs/LINE/linux/myline -train /data/static/data/graph_index/EveryDay/query_pairs_processed_${dt1}.txt -output /data/static/data/graph_index/EveryDay/vec_1st_wo_norm_${dt1}.txt -b
这是一个经常在机器学习中需要用到的操作，比如我们现在有一个dataframe样的数据集，我们需要把它feed进一个模型之中，我们首先要进行数据集的构造和切分工作.比如数据集是一个日频的股票数据，我们要构造的样本，每一个样本回看100天，即长度是100，步长为2的数据，我们可以借助numpy下的一个函数
原创
2022-03-02 16:08:55
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一、 引言凡是面向对象设计的语言，在类实例化时都有构造方法，很多语言的构造方法名与类名一致，Python中类的构造方法比较特殊，必须是__init__特殊方法。二、 语法释义1. 语法：init(self,*args,**kwargs) 其中： 1)self为创建的实例，由Python自动传入。请注意： 关于self在此不进行详细介绍，如果需要了解请参考本博《第7.5节 揭开Python类中sel
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2024-09-04 09:43:08
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一重命名。
原创
2023-01-07 00:26:13
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基于python实现对MYSQL快速插入千万级数据，本次只针对MYSQL数据库进行阐述。 在软件性能测试过程中，我们需要向数据库中预制大量测试数据，那么怎么预制呢? 预制数据即向数据库中插入数据，常用的格式如下： Insert into 表名称(列1,列2,……) values(值1
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2024-06-03 07:45:28
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欠拟合欠拟合（Underfitting）是机器学习和统计学中的一个术语，描述了模型在训练数据和新数据（如测试数据或验证数据）上都表现不佳的情况。换句话说，欠拟合的模型没有足够地“学习”或“捕捉”数据中的模式和结构。欠拟合的主要特征和原因包括：模型过于简单：例如，尝试使用线性模型来拟合非线性数据。训练时间不足：对于需要长时间训练的模型（如深度学习模型），如果训练时间太短，模型可能没有足够的机会学习数
2013-07-18 16:32 −用python进行OO编程时， 经常会用到类的构造函数来初始化一些变量。class FileData:
def __init__(self, data, name, type):
...2013-12-08 07:00 −Python中所有的数据都是对象，它提供了许多高级的内建数据类型，功能强大，使用方便，是Python的优点之一。那么什么时候使用自定义类呢？比
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2023-08-07 16:55:23
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目录1. 列表 list1.1 列表定义与使用1.1.1 列表定义1.1.2 列表使用1.1.2.1 创建1.1.2.2 索引1.1.2.3 切片1.1.2.4 运算符1.1.2.5 成员检测1.2 列表常用方法1.2.1 append()1.2.2 extend()1.2.3 insert()1.2.4 pop()1.2.5 remove()1.2.6 sort()1.2.7 reverse(
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2023-08-21 18:10:22
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无论是训练机器学习或是深度学习，第一步当然是先划分数据集啦，今天小白整理了一些划分数据集的方法，希望大佬们多多指教啊，嘻嘻~首先看一下数据集的样子，flower_data文件夹下有四个文件夹，每个文件夹表示一种花的类别 划分数据集的主要步骤：1. 定义一个空字典，用来存放各个类别的训练集、测试集和验证集，字典的key是类别，value也是一个字典，存放
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2023-05-19 11:28:16
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函数名：train_test_split
所在包：sklearn.model_selection
功能：划分数据的训练集与测试集
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2023-05-24 09:37:31
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目录sklearn中文文档 1.17. 神经网络模型（有监督） - sklearnhttps://www.scikitlearn.com.cn/0.21.3/18/#sklearn%E4%B8%AD%E6%96%87%E6%96%87%E6%A1%A3%C2%A01.17.%20%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C%E6%A8%A1%E5%9E%8B%
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2024-04-28 15:06:51
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查看更多的专业文章、课程信息、产品信息，请移步至：作者：monitor1379正文共948个字（不含代码），2张图，预计阅读时间15分钟。前言最近在学习Keras，要使用到LeCun大神的MNIST手写数字数据集，直接从官网上下载了4个压缩包：MNIST数据集解压后发现里面每个压缩包里有一个idx-ubyte文件，没有图片文件在里面。回去仔细看了一下官网后发现原来这是IDX文件格式，是一种用来存储
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2024-08-27 20:10:51
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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_<name>可在线下载的数据集（Downloaded Dataset）：sklearn.datasets.fetch_<name>计算机生成的数据集（Generated Dataset）：sklearn.datas
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2023-09-25 22:41:58
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本节选用的是 Python 的第三方库 seaborn 自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中 total_bill 为消费总金额、tip 为小费金额、sex 为顾客性别、smoker 为顾客是否吸烟、day 为消费的星期、time 为聚餐的时间段、size 为聚餐人数。import numpy as np
from pandas import Series,DataFrame
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2024-08-23 13:59:32
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URL很简单，数据集分散开在一个URL页面上，单个用手下载很慢，这样可以用python辅助下载；问题：很多国外的数据集，收到网络波动的影响很大，最好可以添加一个如果失败就继续请求的逻辑，这里还没有实现；代码都是这位大神的，感谢，我再上面稍微改了一点点，加了异常处理。 '''
downloading dataset on one html page
'''
import requests
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2023-05-28 21:08:41
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大家好，今天我来给大家介绍一款用于做EDA(探索性数据分析)的利器，并且可以自动生成代码，帮助大家极大节省工作时间与提升工作效率的利器。这款神器就是 Bamboolib，可以将其理解为Pandas的GUI扩展工具，喜欢记得关注、收藏、点赞。【注】完整版代码、数据、技术交流文末获取。它具备如下功能：查看DataFrame数据集与Series数据集过滤数据数据的统计分析绘制交互式图表文本数据的操作数据
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2023-09-15 11:47:50
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python自带的数据集波士顿房价数据，回归from sklearn import datasets
boston = datasets.load_boston()iris （鸢尾花）数据集，分类from sklearn import datasets
iris = datasets.load_iris()糖尿病数据集，回归from skearn import datasets
diabetes
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2023-06-09 09:46:52
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一、数据来源本节选用的是Python的第三方库seaborn自带的数据集，该小费数据集为餐饮行业收集的数据，其中total_bill为消费总金额、tip为小费金额、sex为顾客性别、smoker为顾客是否吸烟、day为消费的星期、time为聚餐的时间段、size为聚餐人数。import numpy as npfrom pandas import Series,DataFrameimport
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2023-10-12 23:53:35
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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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# 如何使用Python构造百万数据
作为一名经验丰富的开发者，我可以帮助你学习如何使用Python构造百万数据。在本文中，我将向你展示整个过程的流程，并为每个步骤提供详细的代码示例和注释。
## 流程概述
构造百万数据的过程可以分为以下几个步骤：
1. 创建一个空的数据结构，用于存储生成的数据。
2. 使用循环语句生成指定数量的数据。
3. 在循环中使用随机函数生成每个数据项的值。
4.
原创
2023-12-20 09:59:44
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