因为在python设计出来的年代根本就没有多核这一说法，都是单核cpu，因为线程是cpu执行的最小单位，在单核情况下，我们的python进程中就算开了多条线程，在同一个时刻也只有一个线程被cpu调度执行，当某一个线程在执行时，其他线程都是停止工作的，所以不会同时对一个数据进行操作导致数据混乱。但是随着发展，出现了多核cpu，那么多个cpu就能执行多条线程，而我们的python解释器是一个进程，在进
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2023-12-24 08:53:04
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# Python 核函数分类教程
在机器学习中，核函数（Kernel function）是一种将数据从低维空间映射到高维空间的技术，以便可以使用线性分类器进行非线性问题的处理。本文将以一个简单的例子教会你如何使用Python实现核函数分类。我们将使用 `scikit-learn` 库来完成这项任务。
## 流程概述
在我们开始编码之前，首先让我们了解一下整个工作流程。以下是实现核函数分类的主
搞清楚自己用的是分类还是回归！。 搞回归的用的是scm.SVR方法参数文档sklearn.svm.SVC(C=1.0, kernel='rbf', degree=3, gamma='auto', coef0=0.0, shrinking=True, probability=False, tol=0.001, cache_size=200, class_weight=None, verbose=Fa
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2023-08-08 08:33:38
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前段时间用svm 进行了试题答案（ABCD）分类svm 介绍sklearn 包记录一下 相关参数SVC继承了父类BaseSVCSVC类主要方法：★__init__() 主要参数：C:错误项的惩罚系数。C越大，即对分错样本的惩罚程度越大，因此在训练样本中准确率越高，但是泛化能力降低，也就是对测试数据的分类准确率降低。相反，减小C的话，容许训练样本中有一些误分类错误样本，泛化能力强。对于训练样本带有噪
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2023-10-09 16:42:45
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数据可视化上篇文章介绍了线性不可分和线性可分两种情况，以及五种核函数，线性核函数（linear），多项式核函数（poly），高斯核函数（rbf），拉普拉斯核函数（laplace）和Sigmoid核函数，基于《机器学习实战》的数据，我们使用各种核函数对数据尝试分类，下面看一下效果如何.首先看一下我们的数据集： &nbs
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2023-10-09 09:47:58
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写在前面之前只停留在理论上，没有实际沉下心去调参，实际去做了后，发现调参是个大工程（玄学）。于是这篇来总结一下sklearn中svm的参数说明以及调参经验。方便以后查询和回忆。常用核函数1.linear核函数: K(xi,xj)=xTixjK(xi,xj)=xiTxj 2.polynomial核函数: K(xi,xj)=(γxTixj+r)d,d>1K(xi,xj)=(γxiTxj+r
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2024-08-12 14:43:37
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# Python指数分布函数
指数分布是概率论和统计学中常见的一种连续概率分布，常用于描述独立随机事件发生的时间间隔。在Python中，我们可以使用`scipy`库来计算和绘制指数分布函数。
## 什么是指数分布函数？
指数分布函数是描述随机事件独立发生时间间隔的概率分布函数。它的数学表达式为：
:
['''comments''']
[functionbody]参数说明如下：functionname：函数名称，在调用函数时使用；parameterlist：可选参数，用于指定向函数中传递的参数。如果有多个参数，各参数
目录一、常用核函数：二、核函数特点：三、选择核函数的方法：四、核函数方法实施步骤：五、核函数在模式识别中的应用：六、核函数方法原理： 核函数K（kernel function）就是指K(x, y) = <f(x), f(y)>，其中x和y是n维的输入值，f(·) 是从n维到m维的映射（通常，m>>n）。<x, y>是x和y的内积（inner product）(
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2023-12-25 21:36:18
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1、数据分组-->频数分布表环境配置： 1 import pandas as pd
2 import numpy as np
3 import matplotlib.pyplot as plt 按照你设定合适的间隔，把数据分为各个范围的组，然后统计出在这个范围内的频数有多少，我没有找到合适的函数，我就自己写了一个函数，类似直方图的工作，这是画水平条形图的数据准备。至于为什么要画水平条形图
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2023-08-21 18:10:11
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# Python中的ndtr函数及其应用
在数据科学和统计分析中，了解概率分布及其相关函数是极为重要的。Python的SciPy库是一个强大的科学计算工具，里面的`ndtr`函数可以帮助我们处理正态分布相关的计算。本文将介绍`ndtr`函数的基本用法，并通过代码示例和可视化的方式，展示它的分布情况。
## 什么是`ndtr`函数？
`ndtr`函数即正态分布的累积分布函数（CDF），它返回给
Python核心数据类型1、String字符串 1）Python中字符串可以使用单引号、双引号和三引号（三个单引号或三个双引号）包括起来，使用反斜杠 \ 转义特殊字符 2）Python3源代码默认UTF-8，都是unicode字符串 3）支持字符串拼接、截取等运算常用的字符串操作方法1）截取字符串str = "Alice"
print(str[1]) # 访问位置1
print(s
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2023-11-03 12:18:42
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# Python频数分布
## 简介
频数分布是统计学中常用的一种数据分析方法，用于汇总和展示数据中各个数值或类别出现的频率。Python作为一种强大的编程语言，提供了丰富的工具和库用于频数分布的计算和可视化。
本文将介绍如何使用Python进行频数分布的计算和可视化，并提供代码示例。
## 频数分布的计算
首先，我们需要导入Python中用于数据分析的库，如`numpy`和`panda
原创
2023-10-03 07:17:35
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# Python中的频数分布分析
在数据分析中，频数分布是一种非常重要的工具。它能帮助我们理解数据的分布情况、常见程度等。本文将介绍什么是频数分布，同时展示如何使用Python进行频数分布的计算和可视化。我们将通过一个实际的示例和代码来加深理解。
## 什么是频数分布？
频数分布是将数据分成若干个区间(也称为"类")，并计算每个区间内的数据点数目。这样可以清晰地展示数据的趋势和特征。常用的频
# Python 频数分布的实现指南
在数据分析中，频数分布是一个非常重要的概念。它可以帮助我们了解数据中各元素的分布情况，并可以为后续的数据分析和可视化提供基础。在本文中，我将教会你如何在 Python 中实现“频数分布”的计算。我们将通过一系列步骤，逐步完成这个任务。
## 流程概述
以下是实现 Python 频数分布的流程：
| 步骤 | 描述 |
原创
2024-09-23 07:12:49
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python3中数字是一种十分常用的数据类型，主要的作用就是为了存储数值。为此，python中有很多涉及该数据类型的函数。主要有：1.指数/对数函数exp(x) --表示以e为底数，x为指数的运算。log(x[,base]) --表示以base为底数，x为真数。当base为空时，该表达式等价于ln(x);log10(x)则等价于lg(x); 2.较为简单常用的函数&nbs
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2023-05-31 18:34:53
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思考题
目录1、数据的预处理包括哪些内容？2、分类数据和顺序数据的整理和图示方法各有哪些？3、数值型数据的分组方法有哪些？简述组距分组的步骤。4、直方图与条形图有何区别？5、绘制线图应注意哪些问题？6、饼图和环形图有什么不同？7、茎叶图与直方图相比有什么优点？他们的应用场合是什么？8、鉴别图表优劣的准则有哪些？9、制作统计表时应注意哪几个问题？ 
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2023-10-30 17:38:16
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# Kappa分布的负对数分布函数的Python实现
在统计学和数据分析中，分布函数是描述随机变量取值性质的重要工具。Kappa分布是一种在金融、气象学等领域有广泛应用的概率分布。本文将介绍Kappa分布的负对数分布函数，并通过Python实现这一函数，以便于读者在实际问题中运用。
## 1. Kappa分布简介
Kappa分布一般用于描述具有长尾特征的随机现象，尤其是在极端值理论中。其概率
一. 频率分布频率分布：显示每一个词项在文本中出现的频率，它告诉我们文本中词标识符的总数是如何分布在词项中的。1.如何能自动识别文本中最能体现文本主题和风格的词汇？找到高频词。找到只出现一次的词长词（通常是唯一的）短高频词和长低频词搭配与双连词（搭配基本上是频繁的双连词）查看文本中词长的分布2.如何找到高频词？使用FreqDistFreqDist
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2023-08-20 19:53:23
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# Python指数分布概率密度函数实现
## 1. 概述
在这篇文章中，我将教会你如何在Python中实现指数分布的概率密度函数。我们将使用SciPy库中的expon模块来实现这个任务。指数分布是连续型概率分布，常用于表示事件之间的时间间隔或等待时间。
## 2. 步骤
下面是实现指数分布概率密度函数的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2023-07-21 12:37:29
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