10月14日，Python 3.8 正式版发布。这也意味着一个Python开发周期的结束，和另一个开发周期的开始。Python 3.9 预计在2020年10月份发布。那么Python 3.8都带来了什么新特性和什么新改动呢？让我们来盘点一下。新特性1、赋值表达式顾名思义，就是在表达式中进行赋值。这个特性总体来说是一个语法糖，让代码看起来更简洁了一点点。比如，下面这段代码：在Python 3.8中可
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2023-10-13 20:51:40
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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
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2023-05-30 11:15:03
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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
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2023-08-11 17:09:57
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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
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2023-09-09 23:47:45
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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
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2023-07-27 20:25:02
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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
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2023-09-28 10:04:49
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---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
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2023-08-12 22:35:14
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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
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
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2023-08-24 23:30:30
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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
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2023-08-22 21:20:57
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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
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2023-08-30 22:37:24
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在编程时，我们经常会遇到这样一个问题，当满足某一条件时，给出相对应的措施。在python中，我们可以使用if语句用来判断所给定的条件是否满足，根据判定的结果来执行相应的代码块。if语句的使用这里会讲到单分支判断语句，双分支判断语句，多分支判断语句，if的嵌套使用以及if的三目运算。单分支判断语句if 判断条件:
语句块首先执行判断条件，当判断条件成立会执行语句块，若条件不成立，则不执行。案例：网
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2023-08-15 17:04:38
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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
文章目录一、特征融合介绍（1）早融合：（2）晚融合： 一、特征融合介绍特征融合的目的是把从图像中提取到的特征，合并成一个比输入图片特征更具有判别能力的特征。在很多工作中，融合不同尺度的特征是提高分割性能的一个重要手段。低层特征分辨率更高，包含更多位置、细节信息，但是由于经过的卷积更少，其语义性更低，噪声更多。高层特征具有更强的语义信息，但是分辨率很低，对细节的感知能力较差。如何将两者高效融合，取
机器学习之特征工程 目录机器学习之特征工程1.特征工程的定义1.1为什么需要特征工程1.2什么是特征工程1.3特征工程的意义1.4实现特征工程2.特征提取2.1目的2.2特征提取的方式2.2.1字典特征提取2.2.2 文本特征提取2.2.3jieba分词2.3onhot编码 1.特征工程的定义1.1为什么需要特征工程样本数据中的特征有可能会存在缺失值，重复值，异常值等，需要对特征中的相关的噪点数据
1、特征融合的定义特征融合方法是模式识别领域的一种重要的方法，计算机视觉领域的图像识别问题作为一种特殊的模式分类问题，仍然存在很多的挑战，特征融合方法能够综合利用多种图像特征，实现多特征的优势互补，获得更加鲁棒和准确性的识别结果。2、特征融合的分类按照融合和预测的先后顺序，分类为早融合和晚融合（Early fusion and Late fusion）早融合（Early fusion）：就是在特征
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
一、Standardization方法一：StandardScalerfrom sklearn.preprocessing import StandardScaler
sds = StandardScaler()
sds.fit(x_train)
x_train_sds = sds.transform(x_train)
x_test_sds = sds.transform(x_test)方法二：
