一、算法概述逻辑回归(Logistic)虽带有回归二字，但它却是一个经典的二分类算法，它适合处理一些二分类任务，例如疾病检测、垃圾邮件检测、用户点击率以及上文所涉及的正负情感分析等等。首先了解一下何为回归？假设现在有一些数据点，我们利用一条直线对这些点进行拟合(该线称为最佳拟合直线)，这个拟合的过程就称作回归。利用逻辑回归进行分类的主要思想是：根据现有数据对分类边界线建立回归公式，以
adfuller函数返回值的参数说明from statsmodels.tsa.stattools import adfullert = adfuller(train['total_redeem_amt'])返回值为(-5.2350403606036302, 7.4536580061930903e-06, 0, 60, {'1%': -3.5443688564814813, '5%': -2.911
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2024-05-24 12:45:20
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We used the Kolmogorov–Smirnov test 检验方法1、t -test 检验；检验两组之间的 均值 是否存在显著性差异；具体怎么做？2、Anova 检验；检验多组中，的均值 是否存在显著性差异；具体怎么做？3、卡方检验；检验两个变量是否独立。4、f test干什么的？怎么做？以上的参数检验方法， 都有 正态分布的假设，来源：https://www.youtu
空值清洗 - 处理丢失数据常见的两种空值数据(丢失数据) None
np.nan(NaN) None None是python自带的,其类型为python object .因此,None不能参与到任何计算中 type(None) #NoneType
Npne + 1 #报错 np.nan(NaN) np.nan是浮点型,能参与计算,但计算的结果总是NaN import num
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2024-07-21 20:08:42
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# Python 中的 T 分布及 T 值计算
在统计学中，T 分布是一种重要的概率分布，通常用于处理样本量较小且总体标准差未知的情况。在很多实际应用中，比如小样本的假设检验，T 分布扮演着重要的角色。本文将介绍 T 分布的基本概念，并通过 Python 代码进行实际计算。同时，我们还将创建相关的关系图和状态图，以帮助理解这一区域的概念。
## 什么是 T 分布？
T 分布, 有时也称为学生
原创
2024-10-05 04:43:49
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比赛怎么做的（先说解决的问题，属于回归还是二分类问题，KS曲线是什么含义，能优化吗（用AUC代替）） KS值：用真正率和假正率的累计值分别做为纵坐标就得到两个曲线，这就是K-S曲线。
传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候xgboost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。 传统GBDT在优化时只用到一阶导数信
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2024-08-07 21:18:42
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在数据分析和统计学中，Python是一种极其流行的编程语言，尤其是在计算与T分布相关的t值时。这一计算过程在许多应用场景中不可或缺，特别是在假设检验和估计中。在本文中，我们将走过这一计算过程，探讨背景、演进以及架构设计等方面，并提供相应的可视化图表。
### 背景定位
在统计学中，t分布是一种常用的概率分布，其用途主要是用于小样本情况下的均值比较。许多科学研究、市场分析和其他领域都依赖于这种方
线性回归模型就是对输入特征加权求和，再加上一个我们称为偏置项（截距）的常数，以此进行预测。它反映的是每一个特征对因变量的影响方向（\(θ\)值的正负）和影响力（\(θ\)的绝对值大小）。1. 模型说明线性回归公式如下：\(\hat{y}=θ_0+θ_1x_1+θ_2x_2+…+θ_nx_n\)\(\hat{y}\)是预测值\(n\)是特征的数量\(x_i\)是第i个特征值\(θ_j\)是第j个模型
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2023-11-14 14:16:52
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# Python索引值位置的查看
在Python中，可以使用索引来访问字符串、列表、元组和其他序列类型的元素。索引是用于标识序列中元素位置的整数值。在本文中，我们将讨论如何查看Python中的索引值位置。
## 字符串索引
字符串是一个由字符组成的序列，每个字符都有一个唯一的索引值。在字符串中，索引从0开始，并逐渐递增。要查看特定索引位置的字符，可以使用方括号[]操作符。
```pytho
原创
2023-08-19 07:46:22
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# HBase数据分布的问题解决方案
在HBase中，数据是以表的形式进行存储和管理的。在某些情况下，我们需要了解和分析数据在HBase集群中的分布情况，以便进行性能调优、负载均衡等工作。本文将介绍如何使用HBase提供的工具和API来查看数据的分布情况。
## 问题描述
我们假设有一个名为`user`的HBase表，用于存储用户的信息，其中包含以下列族和列：
- 列族：`info`
-
原创
2023-12-07 18:37:08
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# 如何查看 BIOS T Sensor 温度
## 引言
在现代计算机中，温度监控是确保系统稳定性和性能的重要环节。许多用户可能会在面对过热问题时感到困惑，识别硬件的温度状况是关键步骤之一。本文将深入探讨如何查看 BIOS 中的 T Sensor 温度，包括相关的实际案例以及解决方案。
## 什么是 BIOS T Sensor 温度?
BIOS（基础输入输出系统）是计算机最基本的固件，负
# 项目方案：使用Python查找t分布值
## 一、项目背景
在统计学中，t分布是一种常见的概率分布，尤其是在样本量较小或者总体方差未知的情况下，为进行假设检验和置信区间估计提供了重要的理论支持。通过编程可以高效地查找t分布值，从而支持数据分析与决策制定。
本项目旨在开发一个Python工具，以简单、直观的方式查找t分布值，同时提供相应的示例和使用文档。
## 二、项目目标
1. 开发
1,T检验和F检验的由来一般而言，为了确定从样本(sample)统计结果推论至总体时所犯错的概率，我们会利用统计学家所开发的一些统计方法，进行统计检定。通过把所得到的统计检定值，与统计学家建立了一些随机变量的概率分布(probability distribution)进行比较，我们可以知道在多少%的机会下会得到目前的结果。倘若经比较后发现，出现这结果的机率很少，亦即是说，是在机会很 少、很罕有的情
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2024-08-20 12:10:36
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# 项目方案：监控和分析Redis存储的值
## 1. 项目背景
Redis是一种高性能的开源key-value存储系统，常用于缓存、会话管理和消息队列等。在实际应用中，我们需要监控和分析Redis存储的值，以便及时发现问题并优化性能。
## 2. 项目目标
本项目旨在开发一个监控和分析Redis存储的值的工具，能够实时监控Redis的存储情况，定期分析存储的值，发现潜在问题并提供优化建议
原创
2024-02-28 07:02:15
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二叉查找树(Binary Search Tree)，又称为二叉搜索树、二叉排序树。链表插入数据很快，查询慢，数组查询快，插入慢，而二叉查找树则两者都比较快。无特征的树结构基本没什么用。而叉查找树是一种有树结构有特征的结构，能够做到插入和查询的相对快速。这篇文章是关于python二叉查找树的实现，这里会涉及以下几个部分Node classInsert method 插入方法
Lookup metho
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2023-10-12 23:40:17
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在使用 PyTorch 进行深度学习时，常常需要查看和调试 Tensor 的值。Tensor 是 PyTorch 中的基本数据结构，类似于 NumPy 数组，但支持 GPU 加速。了解如何查看和操作 Tensor 的值对于调试模型和分析数据至关重要。本文将详细介绍如何在 PyTorch 中查看 Tensor 的值，包含代码示例、状态图和类图，以便于读者能够深入理解这一过程。
### 1. PyT
# MySQL 中如何查看 LONG BLOB 的值？
在数据库管理中，BLOB（Binary Large Object）是一种用于存储大量二进制数据的常见类型。在 MySQL 中，`LONG BLOB` 是其中之一，可以存储最大达 4GB 的数据。LONG BLOB 适用于存储图像、音频、视频等文件，但在查看这些值时却常常让人感到困惑。本文将探讨如何使用 MySQL 查询来查看 LONG BL
原创
2024-07-31 09:13:58
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Python在许多方面有着强大的吸引力 - 例如效率、代码可读性和速度方面，也正因为如此，对于希望提升应用程序功能的数据科学家和机器学习专家来说，Python通常是首选编程语言。(例如，Andrey Bulezyuk使用Python编程语言创建了一个很牛逼的机器学习应用程序。)由于其广泛的用途，Python拥有大量的库，使数据科学家可以更轻松地完成复杂的任务，而无需面对很多编程麻烦。以下是最受数据
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2023-08-22 15:44:15
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当我们在网络上找不到一个指定版本的python包的rpm文件时，可能需要自行编译，这需要解决两个问题，一个是找到该rpm包的SPEC文件，另一个就是要找到指定版本的python包的源代码。前一个问题可以通过查找该python包网上有的相近版本的rpm包的src源文件rpm包来找到，后一个就需要到该python包官方网站去找查了，以查找python3-jinja2-3.0.0包为例首先进入PyPI
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2023-07-26 22:44:50
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pycharm一、pycharm1.1、pycharm是写代码的软件1.2、pycharm的下载地址：https://www.jetbrains.com/pycharm/1.3、使用方法 1、先在C盘或者D盘创建一个code的文件夹 2、打开软件  
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2024-05-18 09:29:12
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