20210203 直接用pycharm 自带的20201215 直接装不上的情况下 先下载安装文件 再安装line_profiler使用装饰器(@profile)标记需要调试的函数.用kernprof.py脚本运行代码,被选函数每一行花费的cpu时间以及其他信息就会被记录下来。安装pip3 install Cpython
pip3 install Cython git+https://github
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2023-12-21 06:13:26
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线性回归学习目标掌握线性回归的实现过程应用LinearRegression或SGDRegressor实现回归预测知道回归算法的评估标准及其公式知道过拟合与欠拟合的原因以及解决方法知道岭回归的原理及与线性回归的不同之处应用Ridge实现回归预测应用joblib实现模型的保存与加载2.1 线性回归简介1 线性回归应用场景房价预测销售额度预测贷款额度预测举例：2 什么是线性回归2.1 定义与公式线性回归
常用内置函数为了编程的高效和代码的简洁，我们常常会使用一些内置函数。这些函数可以帮助我们减少繁琐的自定义函数、循环、判断等硬编码操作，让代码看起来更简洁舒适，运行效率更高，有牛批克拉斯的感觉。 太过基础的python语法不再赘述，直接操练起来。在学习内置函数之前，先来看一个表达式—— lambda。实际上就是定义一个匿名函数首先定义一个常规的函数# 实现一个简单的线性方程
def linear_e
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2023-12-17 13:16:13
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函数优化：先进行单线程优化（用line profiler）,再进行多进程优化line_profiler的使用关于安装中出现的错误，参见这个lineprofiler安装错误 line_profiler的作用是得到程序每一行执行所使用的时间。from line_profiler import LineProfiler
lp = LineProfiler()# 把函数传递到性能分析器
lp_wrappe
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2024-08-13 17:53:16
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# 实现Python中的linear_kernel函数
## 概述
在本文中，我将教你如何实现Python中的linear_kernel函数。linear_kernel函数是一个用于计算线性核函数的函数，它可以在支持向量机(SVM)等机器学习算法中使用。我将按照以下步骤来教你实现这个函数：
1. 理解线性核函数的概念
2. 导入必要的库和数据
3. 编写linear_kernel函数的代码
4
原创
2023-12-12 03:58:27
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# Python线性回归与画图基础
线性回归是一种基本的统计分析方法，它用于建立输入特征与输出结果之间的线性关系。无论是在经济学、医学还是机器学习中，线性回归都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用Python进行线性回归，并通过图形化方式展示结果。
## 1. 什么是线性回归
线性回归试图通过最小化预测值与实际值之间的差异，找到一个线性方程。通常，这个方程的形式为：
$$
y = β_0
原创
2024-09-14 03:43:22
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# 如何实现Python中sRGB转换为linear
## 1. 流程
首先，我们来看一下整个转换的流程，可以用以下表格展示：
| 步骤 | 动作 |
|------|--------------------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 定义sRGB转线性的函数 |
| 3 | 调用函数进行转换 |
## 2.
原创
2024-06-28 06:42:56
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直接就进入代码环节了哈！由于我在pycharm 上写的代码有点长，展示的结果有点很多。为了给各位看的清楚，就分段进行展示程序和结果这是头文件需要的库import numpy as np
import pandas as pd
import statsmodels.api as sm
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.linear_model
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2023-06-20 16:14:58
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# 如何在 Python 中实现线性回归（Linear Regression）
线性回归是一种用于预测和分析的数据建模技术。在这篇文章中，我们将通过一个简单的示例教你如何在 Python 中实现线性回归。我们将使用 `scikit-learn` 库，这是一个非常流行且易于使用的机器学习库。
## 流程概述
在实际操作中，我们可以将实现线性回归的过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
Linear Regression总结 作者：洞庭之子（2013年11月） 关于linear regression，Andrew Ng老师的课程中介绍了两种方法：gradient descent（梯度下降法）和normal equation，《机器学习实战》中直接使用的normal equation及其改进方法，本文记录对着两种方法的学习笔记。 第一部分，Gradie
先看一个例子： >>> ipaddr = 10.122.19.10
SyntaxError: invalid syntax
>>> ipaddr = "10.122.19.10"
>>> ipaddr.strip()
'10.122.19.10'
>>> ipaddr = '10.12
前两次呢，已经和大家讨论了关于Python数据可视化的经典库matplotlib相关的东东，已经介绍了plot()、scatter()、xlim()、ylim()、xlabel()、ylabel()和grid()这几个函数哦，下面呢，咱们继续前两节的内容，继续和大家聊matplotlib库相关的函数哦！好啦，那咱们就开始聊聊吧！用matplotlib库的axhline()函数和axvline()函
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2023-10-16 07:43:10
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线性回归（Linear Regression）原理小结1. 模型函数2. 损失函数3. 学习算法3.1 梯度下降法3.2 最小二乘法4. 线性回归推广4.1 多项式回归4.2 广义线性回归4.2.1 对数线性模型（log-linear regression）4.2.2 广义线性模型（generalized linear regression）5. 加正则化项的线性回归6. 线性回归模型综合评价完
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2024-04-22 23:07:18
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# 如何实现 "python linear_sum_assignment"
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教会你如何使用Python库中的`linear_sum_assignment`方法。该方法可以解决线性分配问题，即在给定的成本矩阵中找到最佳的分配方案。在本文中，我将向你展示该方法的工作流程，并提供每一步所需的代码。
## 工作流程
下面是使用`linear_sum_ass
原创
2024-02-02 11:12:13
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# Python中的线性回归调参
线性回归是一种常见的机器学习算法，用于预测连续性变量。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现线性回归模型。但是，为了获得更好的性能，我们需要对模型的参数进行调参。在本文中，我们将讨论如何在Python中调参线性回归模型。
## 线性回归
线性回归是一种建立自变量和因变量之间线性关系的统计模型。它假设自变量和因变量之间的关系可以用一条直
原创
2024-06-03 04:07:32
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标题：Python中使用sklearn.linear_model实现线性回归
## 引言
在机器学习中，线性回归是一个重要的算法，可以用于预测数值型数据。在Python中，我们可以使用sklearn库中的linear_model模块来实现线性回归。本文将向你展示如何使用sklearn.linear_model进行线性回归的步骤和代码示例。
## 线性回归的流程
下面是使用sklearn.lin
原创
2023-12-15 04:04:37
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可视化1. 2.pd.options.display.max_rows = 10 #缩略显示10行df 3.import seaborn as sns
sns.relplot(x="len_day", y='DAU',hue='country1',kind='line',col='server_id',row='country1',data=server,ci=None, aspect=1, h
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2024-02-23 19:40:14
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在使用渐变作为背景的时候会出现抖动不清楚的问题如<?xml version="1.0" encoding="utf-8"?> <shape xmlns:android="http://schem
原创
2023-06-21 00:47:21
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Linear 线性回归算法
）和自变量（）之间关系，通常被用于预测分析、时间序列等。 线性回归（Linear Regression）是利用线性回归方程的最小二乘法对一个或多个自变量和因变量之间关系进行建模的方法。 假设一个房价-房屋面积数据信息情况如下图蓝点，通过线性回归方法拟合得到房价-房屋面积之间的线性关系，从而进行预测。 线性回归与之前 kNN 算法区别，即分类问题
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2023-09-26 11:50:28
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面向对象进阶当然是要谈谈面向对象的三大特性：封装、继承、多态@property装饰器python虽然不建议把属性和方法都设为私有的，但是完全暴露给外界也不好，这样，我们给属性赋值的有效性九无法保证，因此，为了使得对属性的访问既安全又方便，可以通过属性的getter（访问器）和setter（修改器）方法进行对应的操作，在python中，可以考虑使用@property包装器来包装getter和sett
