一、生成数据集1、生成一个包含1000个样本的数据集，每个样本包含从标准正态分布中采样的2个特征。所以生成的样本集合就是一个1000*2的矩阵。使用线性模型参数w=[2,−3.4]⊤、b=4.2和噪声项ϵ生成数据集及其标签。2、可以将ϵ视为捕获特征和标签的潜在观测误差 %matplotlib inline
#matplotlib包用于作图，且设置成嵌入显示
import random
Streamlit 是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架，它是开发自定义机器学习工具的最快的方法，你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位，可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。 Streamlit 基于tornado框架，封装了大量互动组件，同时也支持大量表
最近在用streamlit写前端的时候发现下面的错误：streamlit AttributeError: module 'strea\
原创
2022-08-12 07:09:43
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本文以泰坦尼克数据集(Titanic.csv)为例，利用Python，通过构建多元线性回归模型，对未知乘客的年龄数据进行预测。需要用到的库： import 读取Titanic数据集，查看数据预览及数据类型： tiedani = pd.read_csv('Titanic.csv')
tiedani.head()
tiedani.dtypes Titanic前5行数据预览
# Python Streamlit 背景
## 介绍
在数据科学和机器学习的领域中，数据可视化是一项非常重要的任务。数据可视化不仅可以帮助我们理解和解释数据，还可以帮助我们传达复杂的分析结果给非专业人士。Python是一种流行的编程语言，在数据科学和机器学习中广泛使用。Python提供了许多数据可视化库，其中一个非常强大的库就是Streamlit。
Streamlit是一个用于创建数据应用
# 实现streamlit python MAC的步骤
## 导言
在开始之前，我们需要明确一些概念。streamlit是一个用于构建数据应用程序的Python库，它具有简单易用的特点。MAC是指苹果公司的一款电脑，它运行的是Mac OS操作系统。本文将介绍如何在MAC上搭建一个使用streamlit库的Python开发环境。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
#2018-03-21 16:45:01 March Wednesday the 12 week, the 080 day SZ SSMR
数据挖掘学习笔记 5 线性回归知识及预测糖尿病实例
今天主要讲述的内容是关于一元线性回归的知识，Python实现，包括以下内容：
1.机器学习常用数据集介绍
2.什么是线性回归
3.LinearRegre
先说一句题外话，如果当年在大学里数理统计等课程结合SPSS，SAS，R等软件来讲，应该效果会好很多。最近做了一些用SPSS进行线性回归的实验，还是感觉很多细节把握不好，这里结合我的实验结果，以及网上别人的介绍总结一下，先贴几张SPSS的输出：下面简单解释一下这三张图中的结果：第一个表模型汇总表中，R表示拟合优度（goodness of fit），它是用来衡量估计的模型对观测值的拟合程度。它的值越接
偶然看到一篇文章，不仅有Python的应用可视化创建新库，又有机器学习，感觉开源的世界真是很牛... GItHub官方为：https://github.com/streamlit/streamlit/ 如果你用的是Anaconda3大礼包，你要用conda 安装：streamlit $ pip in ...
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2021-07-23 15:07:00
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https://www.youtube.com/watch?v=ZZ4B0QUHuNc&list=PLtqF5YXg7GLmCvTswG32Nq...
原创
2022-07-16 00:28:32
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功能Streamlit 帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具，几乎可取代 Flask 在机器学习项目中的地位。个人感受确实非常
原创
2022-09-16 14:34:15
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# 如何实现Python Streamlit左侧栏
## 引言
Streamlit是一个用于快速创建数据应用程序的Python库。它提供了一个简单易用的界面，使开发者能够快速构建交互式的数据可视化应用。在Streamlit中，左侧栏是一种常见的设计元素，用于放置应用程序中的控件和导航栏。本文将指导刚入行的开发者如何使用Streamlit实现左侧栏。
## 整体流程
下面是实现Streaml
# 实现 Python streamlit 树形菜单
## 简介
在开发过程中，我们经常会遇到需要展示大量数据或者功能选项的场景。为了提升用户体验和可操作性，我们可以使用树形菜单来组织和展示这些数据和选项。本文将介绍如何使用 Python streamlit 库来实现一个树形菜单。
## 整体流程
首先，我们来了解一下整个实现树形菜单的流程。下面的表格展示了该流程的步骤和对应的操作：
步
java8新特性，Stream流操作大全之串行流Stream流简介1、串行流2、并行流一、forEach测试二、map 测试三、filter测试四、测试sorted和limit Stream流简介1、串行流Stream（流）是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作元素是特定类型的对象，形成一个队列。 Java中的Stream并不会存储元素，而是按需计算。 数据源 流的来源。 可以是集合，数组，I
# 实现Python streamlit侧边栏导航教程
作为一名经验丰富的开发者，你需要教会一位刚入行的小白如何实现“Python streamlit侧边栏导航”。下面是整个流程的步骤表格：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 导入streamlit库 |
| 2 | 创建侧边栏导航 |
| 3 | 添加导航链接 |
下面我们逐步讲解每一步需要做什么，并提供相
Java8 特性-stream①集合与流的区别：集合好比看电影时下载到本地，然后本地观看；流相当于在线观看；集合是将整部电影都存储到本地，是一个容器内完整的数据；而流是更大更广义，我们只浏览流到本地的数据；读Stream组成结构：A：数据源；B：中间处理；C：终结方法；A：数据的起源，Stream流的来源，所有可以转换为Stream流的对象或是容器，如图1-1；B：Stream流的处理过程，但是不
Streamlit是一个用于创建数据科学和机器学习Web应用的Python库。以下是一些Streamlit代码示例：基本示例¹：import streamlit as st
# 在应用程序中打印文本
st.write("Hello, World!")创建滑块并绘制正弦函数图表¹：import streamlit as st
import numpy as np
import matplotlib
STL是什么？STL是 ——标准库，是一个高效的C++标准库，是一些 容器、算法和其他一些组件的集合。 STL是目的是为了标准化组件，这样就可以不用再构建新的组件、直接使用现成的组件 STL现在是C++的一部分，被内置在你的编译器中。 STL可以保存对象，内建对象和类对象。它们能安全的保存对象，并且定义一个我们能操作它的接口。STL组件有什么？STL主要分为三类：容器、算法、迭代器。1.容器： 容
文章标题：Python Streamlit自定义：简化数据可视化与交互的工具
## 引言
在数据科学与机器学习领域，可视化是一个非常重要的环节，它可以帮助我们更好地理解数据和模型，并与他人分享我们的发现。然而，传统的数据可视化过程通常需要编写大量的代码和使用复杂的工具。为了简化这个过程，Python Streamlit 库应运而生。Streamlit 可以帮助我们以一种非常简单的方式构建和部署
