第1章 Python介绍1.1 基础介绍l 代码：代码的出现是为了解决生活中的问题l 编译解释器：目的是让解释器将代码翻译成计算机可识别的语言l 编程语言：按照一定规则写出来的语言， C语言及其他
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2024-05-05 20:07:07
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为啥要算总体分类精度和kappa系数呢？想必大家都知道是为了精度评价，当我们没有实测数据的时候，那么总体分类精度和kappa系数就派上用场了！我们没有实测数据，依旧能够评价自己的方法和模型的优良性。博客写的有点啰嗦~啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈一、分类精度和kappa系数的计算公式 首先先看一下总体分类精度和kappa系数的计算公式1.1总体分类精度：1.2kappa系数： 我们先知道总体分类精度和kap
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2024-07-04 21:58:21
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Task1：Linear regression with one variable 首先先引入库import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt用课程所给的数据生成表以及散点图path='E:\xxx\machine learning\ex1data1.txt'//本地磁盘绝对路径
data=pd.read
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2023-12-20 06:07:43
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输入和输出输出格式美化format()旧式字符串格式化读取键盘输入读和写文件文件对象的方法f.read()f.readline()f.readlines()f.write()f.tell()f.seek()f.close()pickle 模块 输出格式美化Python两种输出值的方式: 表达式语句和 print() 函数。第三种方式是使用文件对象的 write() 方法，标准输出文件可以用 sy
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2024-09-11 09:00:08
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# 构建关系数据库的架构体系流程
在构建关系数据库的架构体系时，需要经历一系列的步骤，包括设计数据库模型、创建数据库、创建表、定义字段等。下面是整个过程的流程图：
```mermaid
graph TD
A[设计数据库模型] --> B[创建数据库]
B --> C[创建表]
C --> D[定义字段]
```
## 步骤一：设计数据库模型
在设计数据库模型时，需要明确数据库需要存储的数据
原创
2023-12-08 05:27:00
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LR性能测试分析流程一、 判断测试结果的有效性（1）在整个测试场景的执行过程中，测试环境是否正常。（2）测试场景的设置是否正确、合理。（3）测试结果是否直接暴露出系统的一些问题。（4）确定测试结果有效之后，就要对测试数据进行深入的分析。二、 分析思路（1）分析原则：由外到内，由表到里，层层深入。拆分问题
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2024-04-12 22:19:48
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# 线性回归模型（LR模型）在Python中的应用
线性回归（Linear Regression）是一种基础且常用的统计分析方法，用于研究自变量（独立变量）与因变量（响应变量）之间的线性关系。在机器学习与数据科学领域，线性回归被广泛应用于预测与模型构建方面。本文将通过代码示例，介绍如何在Python中实现线性回归模型。
## 什么是线性回归？
线性回归的目标是寻找一个线性方程，通过该方程将自
原创
2024-09-09 06:50:44
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# Python安装线性回归（LR）
线性回归（Linear Regression）是一种基本的线性模型，用于描述变量之间的关系。在Python中，使用`scikit-learn`库可以轻松实现线性回归模型的构建、训练和预测。以下是Python安装和使用线性回归模型的详细说明。
## 1. 安装Python和相关库
在使用线性回归之前，首先需要确保你的环境中安装了Python以及相关的第三方
# Python中的LR算法
## 前言
逻辑回归（Logistic Regression）是机器学习中最常用的分类算法之一，其主要应用于二分类问题。它使用一个线性回归模型和一个sigmoid函数，将输入映射为0和1之间的概率值，根据概率值进行分类。
在本文中，我们将介绍Python中如何使用逻辑回归算法进行分类。我们将从理论上介绍逻辑回归算法的原理，并使用Python代码实现一个简单的二分
原创
2023-09-14 03:23:31
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# 如何在Python中实现逻辑回归（Logistic Regression）
逻辑回归是一种广泛使用的分类算法。在本教程中，我将指导你通过以下步骤来实现一个基本的逻辑回归模型。
## 实现流程
我们将逻辑回归的实现分成以下几个步骤：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 说明 |
|--------
原创
2024-10-17 13:35:37
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# 如何用Python实现Logistic Regression（LR）算法
## 摘要
在本文中，我们将介绍如何使用Python实现Logistic Regression（LR）算法。LR是一种经典的机器学习算法，常用于二分类问题。我们将通过示例代码和步骤详细解释如何实现LR算法，适合初学者入门学习。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A(导入数据) --
原创
2024-03-12 06:05:02
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# Python实现兰德系数
## 介绍
兰德系数是一种用于度量两个数据集之间的相似性的方法，常用于聚类算法的评估。在本文中，我们将向你展示如何使用Python来实现兰德系数。
## 步骤
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 导入所需的库 |
| 2 | 读取两个数据集 |
| 3 | 对数据集进行预处理 |
| 4 | 计算兰德系数 |
### 1. 导入所需
原创
2023-07-04 17:22:05
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管道过滤体系数据仓库是一种架构设计方法，用于处理和分析大规模数据，特别关注数据流动的高效性与准确性。本文将逐步探讨解决“管道过滤体系数据仓库”问题的过程，涵盖环境准备、集成步骤、配置详解、实战应用、排错指南和性能优化等方面。
## 环境准备
在开始搭建管道过滤体系数据仓库之前，需要确保技术栈的兼容性。以下是相关技术栈及其版本兼容性矩阵：
| 技术栈 | 版本
# 理解 Python 中的 LR 包演算法原理
近年来，随着人工智能和机器学习的发展，理解并运用各种算法变得尤为重要。其中，LR（Logistic Regression，逻辑回归）作为一种基础的分类算法，频繁出现在许多实际应用中。本文将帮助刚入行的小白开发者们理解 Python 中的 LR 包的原理，详细介绍其实现步骤、代码以及相关理论。
## 流程概述
在实现 LR 算法之前，我们需要先
原创
2024-09-13 03:17:53
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# Python中LR参数详解
在Python的数据科学和机器学习领域，LR（学习率）是一个至关重要的参数。学习率决定了每次更新模型时步长的大小。今天我们将深入探讨LR参数的概念、如何选择合适的LR值，以及如何在Python中进行调优。通过一系列的代码示例和理论讨论，读者将能更好地理解学习率的重要性及其应用。
## 什么是学习率？
学习率（Learning Rate）是优化算法中控制参数更新
1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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1.下载libsvm包 点击这里下载，文件结构如下图所示： 2.添加动态链接文件(.dll文件) 在下载的libsvm文件夹中，有一个文件夹叫做windows，里面有一个动态链接文件libsvm.dll，这个文件默认是32位系统格式的，如果你的Python是32位的话，则可以直接用这个dll文件，将在拷贝到C:\Windows\System32下即可。 如果你的系统是64位的，则需要重新
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2023-10-13 12:22:43
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1 研究背景和现状IRC是Internet Relay Chat 的英文缩写，中文一般称为互联网中继聊天。它是由芬兰人Jarkko Oikarinen于1988年首创的一种网络聊天协议。经过十年的发展，目前世界上有超过60个国家提供了IRC的服务。IRC的工作原理非常简单，您只要在自己的PC上运行客户端软件，然后通过因特网以IRC协议连接到一台IRC服务器上即可。它的特点是速度非常之快，聊天时几乎
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2023-09-19 20:33:45
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## 用LR方法预测Python中的数据
在机器学习和数据科学领域，逻辑回归（Logistic Regression, LR）是一种常用的分类算法。它被广泛应用于各种领域，包括医学、金融、市场营销等。在本文中，我们将介绍如何使用Python中的逻辑回归算法进行数据预测，并通过一个示例来说明其使用。
### 什么是逻辑回归？
逻辑回归是一种用于解决分类问题的统计学习方法。它使用一个逻辑函数（也
原创
2023-09-02 05:42:53
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导语笔者对各大厂商CTR预估模型的优缺点进行对比，并结合自身的使用和理解，梳理出一条CTR预估模型的发展脉络，希望帮助到有需要的同学。0. 提纲1. 背景2. LR 海量高维离散特征 (广点通精排)3. GBDT 少量低维连续特征 (Yahoo & Bing)4. GBDT+LR (FaceBook)5. FM+DNN (百度凤巢)6. MLR
