文章目录介绍实例用途拓展正态分布拟合随机森林 介绍pandas.get_dummies(
data,
prefix=None,
prefix_sep='_',
dummy_na=False,
columns=None,
sparse=False,
drop_first=False)实例data = pd.Data
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2023-08-24 16:02:20
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文章目录离散型随机变量1 离散型随机变量的定义2 离散型随机变量的分布函数3 期望4 随机变量函数的期望5 方差 随机变量： 随机变量的定义 离散型随机变量1 离散型随机变量的定义若一个随机变量最多有可数的多个可能取值，则称这个随机变量为离散型的。例如，对于抛两枚骰子的试验，令随机变量为两枚骰子点数之和，则随机变量可取的值即为2到12的每一个可取整数值。对于一个离散型随机变量，定义的概率分布列
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2023-10-31 19:27:47
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# Python 离散变量的处理与应用
离散变量是指取值为有限个或可列无限个数值的变量，这些数值通常是整数或分类数据。在数据分析与机器学习中，离散变量的处理尤为重要，今天我们将通过 Python 语言探讨如何定义、处理和应用离散变量，并通过代码示例进行详细说明。
## 离散变量的定义
离散变量与连续变量不同，离散变量的值是可以数得清的。例如，一个班级的学生人数、一个商店的顾客数量，都是离散变
计算WOE和IV是评分卡模型的一个重要环节，之前没有仔细研究过，但总觉得他们既然可以放在评分卡模型中去解决相应的问题，那应该也可以放在其他模型中解决相似的问题，所以还是很值得研究一下。下文是自己对这两个指标的理解整理。 应用场景WOE和IV主要用来判断变量的预测强度，比如判断用户收入对用户是否会发生逾期的预测强度。因此，两个值的使用主要是在有监督的分类问题中，具体可以细化到如下方面：指导
原创
2021-03-24 19:13:47
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按照我们对于变量的分类：分为数值变量和分类变量，数值变量可以分为连续型和离散型，分类变量又有有序的和无序的。下面我将介绍一些对于这些变量进行离散化处理。 无序分类变量的离散化方法： 比如在泰坦尼克号当中，有一个变量叫做乘客登陆的港口，取值为（C, Q, S）代表三个地方。这是一个典型的无序分类变量，我们在进行数据预处理的时候应该如何进行。 一种很容易想到的方法就是把每个值映射
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2023-07-01 17:55:10
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所谓高级函数，指普通生活中很少使用的，但是在数据高级分析、机器学习、科学研究中所需要使用的一类统计函数。1)、计算沿指定轴的元素个数的第q个百分位数，求观察值N 函数percentile(a, q, axis=None)，a为需要统计的集合对象，q为要计算的百分位数或百分位数序列（q的取值区间为[0,100]）。返回q%范围内的观察值import numpy as np
a1 = np.array
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2023-10-21 22:00:14
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目录Python执行的方式Window:Linux：内容编码（三） 注释执行脚本传入参数pyc文件变量Python提供的数据类型，有如下几种：而每一个对象都有如下的特征：可变对象和不可变对象容器对象对象的属性和方法变量的复制操作变量定义的规则变量的输入（七）流程控制while循环体组成形式breakcontinuePython执行的方式Window:在CMD里面，使用 Python + 相对
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2023-08-04 19:06:55
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特征编码1. 离散变量编码1.1 标签专用 sklearn.preprocessing.LabelEncoder1.1.1 单列编码1.1.2 多标签特征同时编码(封装类方式)1.2 特征专用(不能是一维) sklearn.preprocessing.OrdinalEncoder1.3 独热编码(离散变量编码) sklearn.preprocessing.OneHotEncoder1.3.1 原
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2023-09-05 13:44:42
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文章目录编码风格错误认知正确认知pep8 编码规范每级缩进用4个空格。4个空格的规则是对续行可选的。右边括号也可以另起一行。有两种格式，建议第2种。空格或Tab?最大行宽空行源文件编码导入在单独行禁止使用通配符导入。字符串引用括号里边避免空格逗号，冒号，分号之前避免空格索引操作中的冒号当作操作符处理前后要有同样的空格(一个空格或者没有空格，个人建议是没有。)函数调用的左括号之前不能有空格赋值等操
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2023-12-24 08:45:21
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优化算法设计-面向离散优化问题构造型启发式和改进搜索启发式的需求离散优化启发式特点构造型启发式贪婪构造型启发式算法 启发式的需求大量的NP难、NP完全问题是几乎可以确定不存在多项式时间的精确算法，必须找合适的方法；很多大型离散优化问题，启发式方法简单、切实可行。离散优化离散优化：优化模型中决策变量如果存在离散变量，优化模型为离散优化（Discrete Optimization），否则称为连续优化
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2024-03-30 19:47:33
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1、one-hot encoding 假如多个特征需要独热码编码，那么久按照上面的方法依次将每个特征的独热码拼接起来： {sex：{male， female，other}} {grade：{一年级， 二年级，三年级， 四年级}} 此时对于输入为{sex：male； grade： 四年级}进行独热编码，可以首先将sex按照上面的进行编码得到{100}，然后按照grade进行编码为{0
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2023-12-13 09:41:26
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使用sklearn训练模型，只能输入数值型变量。因此需要对数据集中的非数值型离散变量进行处理，非数值型离散变量分为两类：有序型与无序型一、有序型离散变量处理什么叫有序型离散变量呢，比如说衣服尺码，M、L、XL；学历：小学、初中、高中、本科；这些都属于有序型变量。在上图数据表格中，size及classlabel则为有序型变量，自定义有序型字典表，进行相关映射即可：二、无序型离散变量处理衣
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2023-10-09 09:12:53
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目录前言理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换的适用性代码实现如果不进行数据类型转换float32,就会报错显示dct变换过程中图像数据变化压缩和压缩恢复变化 前言在阅读本文章之前需要参考文章 理论准备离散余弦变换与傅里叶变换的区别离散余弦变换与傅里叶变换相关，只使用实偶函数，长度相当于是两倍的傅里叶变换。离散余弦变换的适用性离散余弦变换的特征是将物理信息能量汇聚到低频成分，高频成
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2023-08-14 10:33:28
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# 如何进行Python离散变量编码
在数据处理和机器学习的领域，离散变量（Categorical Variables）的编码是一个重要的步骤。它将类别数据转换为计算机更易于处理的数值形式。本文将帮助新人开发者了解如何在Python中实现离散变量编码，步骤清晰易懂。
## 流程步骤
以下是实现离散变量编码的主要步骤：
| 步骤 | 描述
变量变量按变量值是否连续可分为连续变量与离散变量两种。 连续变量（continuous variable）与离散变量（discrete variable）连续变量 在一定区间内可以任意取值的变量叫连续变量，其数值是连续不断的，相邻两个数值可作无限分割，即可取无限个数值。离散变量 离散变量是指其数值只能用自然数或整数单位计算的则为离散变量.例如,企业个数,职工人数,设备
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2023-07-18 09:43:12
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2019-07-24 17:02:00
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word和excel是办公过程必不可少的两个文档类型，word多用于文字处理，比如备忘录、论文、书籍、报告、商业信函等，excel可以制作精美的图表，还可以计算、分析、记录数据。二者在功能达成上有重叠，工作过程中经常需要转换，如果内容少，还可以手动解决，但是一旦数据量庞大，靠手动，耗时费力不说，还很容易出现差错，今天以两个实例，教大家如何用Python实现word和excel之间的转换。 
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2023-05-29 16:05:16
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**Python离散值拟合**
*作者：GPT-3*
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## 简介
离散值拟合是指通过一系列离散的数据点，找到一个数学模型，以便在这些数据点之间进行插值或者预测。在数据科学和机器学习领域中，离散值拟合是非常常见的任务，它可以帮助我们处理缺失数据、预测未来趋势或者进行数据插值。
本文将介绍如何使用Python进行离散值拟合，以及如何使用一些常见的库和技术来完成这个任务。
## 数据
原创
2023-11-05 12:18:52
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import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
import statsmodels.stats.outliers_influence
data=pd.read_csv("D:\excel\REGRESSION/P256.csv")
from statsmodels.stats.outliers_influe
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2023-06-29 00:14:10
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文章目录前言一、diff()运算二、三种情况下的散点图1.取数据2.绘制散点图总结 前言问题背景：在做两变量散点图分析其相关性时，在某本书上看到了如下操作：trans_data = np.log(data).diff().dropna()这行代码中，data是一个DataFrame格式的数据，这行代码的作用是，对每个数据取对数，再作差分（本行减去前一行作为本行的值，因此与原数据相比，第一行均为N
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2023-09-30 21:07:32
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