（1）求证：若矩阵为Hermitian矩阵，则其特征值λ一定是实数。 证明：∵ , . 等式两边取共轭转置得: 从而： 等式两边同时乘以得: 由于 ,因此 故有 从而为实数 ...
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2021-10-14 22:05:00
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完成数据清理后，下面通过图表展开对数据的分析。1.前期初判(分布分析)： 1）判断分组区间:# a.散点图：
plt.scatter(data[字段1],data['字段2'],
s = data[字段3], # 显示大小
c = data[字段4], # 显示颜色
alpha = 0.4, cmap = 'Reds')
# b.直方图：
data[字段].hist(bins=10) 2）求出
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2023-08-11 17:09:57
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---脚本语言(scripting language)
---高级动态编程语言
简单易学
Python是一种代表简单主义思想的语言。Python的这种伪代码本质是它最大的优点之一。它使你能够专注于解决问题而不是去搞明白语言本身。Python有极其简单的语法，极易上手。
解释性&编译性
-Python语言写的程序不需要编译成二进制代码。可以直接从源代码运行程序，但
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2023-08-12 22:35:14
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python——面向对象特征 文章目录python——面向对象特征0. 面向对象的三大特征1. 封装2. 继承3. 方法重写4. objeck类5. 多态5.1 静态语言与动态语言6. 特殊方法和特殊属性7. 类的浅拷贝与深拷贝 0. 面向对象的三大特征封装：提高程序的安全性（1）将数据（属性）和行为（方法）包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作，在类对象的外部调用方法。这样，无需关心方法内部的
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2023-09-02 16:24:01
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首先说一下为什么要做特征工程？总的来说机器学习算法就是用输入的数据来推算输出的数据。输入的数据包含以下特征，这些特征是以行列矩阵的列来表示，算法需要具有特定形式的特征作为输入才能更好地发挥作用，模型的表现才能达到最佳，所以我们要对输入的特征进行一些列的操作，这个过程就是特征工程。在这篇文章里我利用Python把主要的特征工程技术通过全代码的形式，给大家做一个分享。首先是缺失值的处理1、删除缺失值缺
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2023-08-29 06:40:03
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特征工程常见示例： 分类数据、文本、图像。 还有提高模型复杂度的 衍生特征 和 处理 缺失数据的填充 方法。这个过程被叫做向量化。把任意格式的数据 转换成具有良好特性的向量形式。分类特征比如房屋数据： 房价、面积、地点信息。方案1：把分类特征用映射关系 编码成 整数 。{'Queen Anne': 1, 'Fremont': 2, 'Wallingford': 3};在scikit-learn中并
WebShell 特征分析作者：HaiCheng@助安社区，关注公众号领取学习路线和资料。WebShell是黑客经常使用的一种恶意脚本，其目的是获得服务器的执行操作权限，常见的webshell编写语言为asp/jsp/php。主要用于网站管理，服务器管理，权限管理等操作。使用方法简单，只需要上传一个代码文件，通过网址访问，便可进行很多日常操作，极大地方便了使用者对网站的服务器的管理。正因如此，也有
原创
2023-05-26 11:16:16
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一、概述数据预处理是数据分析过程中的重要环节，它直接决定了后期所有数据分析的质量和价值输出。从数据预处理的主要内容看，包括数据清洗、转换、归约、聚合、抽样等8个方向好多方法既是预处理的方法，也是特征工程的方法，便把两个放在一起讲了。 二、数据清洗、空值、异常值在数据清洗过程中，主要处理的是缺失值、异常值、重复值。所谓清洗，是对数据集通过丢弃
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2023-07-03 09:53:41
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一、数据预处理与特征工程1.数据预处理 数据预处理是从数据中检测，纠正或删除损坏，不准确或不适用于模型的记录的过程。可能面对的问题有：数据类型不同，比如有的是文字，有的是数字，有的含时间序列，有的连续，有的间断。数据的质量不行，有噪声，有异常，有缺失，数据出错，量纲不一，有重复，数据是偏态，数据量太大或太小数据预处理的目的：让数据适应模型，匹配模型的需求2. 特征工程： 特征工程是将原始数据转
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2023-07-03 10:00:05
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数据处理的一种方式，和前面的原始数据不一样的是，我们在原始数据的基础上面，通过提取有效特征，来预测目标值。而想要更好的去得出结果，包括前面使用的数据处理中数据特征提取，新增减少等手段都是特征功能的一种，这里为什么要单独提出来讲特征工程，而不是数据处理呢？ 二、数据处理的方式有很多种方式，合并等。这里讲特征工程主要是讲转换器，为啥这样说呢，因为我们在使用数据的时候，比如：文本，那我们通过文本的方式
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2023-07-25 17:38:43
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面向对象的三大特征封装：提高程序的安全性
将数据（属性）和行为（方法）包装到类对象中。在方法内部对属性进行操作，在类对象的外部调用方法。这样，无需关心方法内部的具体实现细节，从而隔离了复杂度。在Python中没有专门的修饰符用于属性的私有，如果该属性不希望在类对象外部被访问，前边使用两个“_”。继承：提高代码的复用性。多态：提高程序的可扩展性和可维护性。class Student:
Python可以说是这十年来兴起的编程语言，并且被证明是一种非常强大的语言。我用Python从交互式地图到区块链构建了很多应用程序。Python有很多特性，初学者很难一开始就掌握所有的特性。即使您是一个从其他语言（如C或MATLAB）转换过来的程序员，用更高抽象级别的Python编写代码绝对是另一种体验。我希望早些时候就知道一些Python特性，并重点介绍了其中五个最重要的特性。1.列表理解-压缩
1. 最基本那肯定是STFT，说白了就是FFT加窗。有人肯定说这不算是feature，因为这是raw data，但是现在深度学习已经越来越多的使用这种raw data作为“feature” 输入到网络让模型自己学习其中的特征。其物理含义也十分明确：就是把时间信号转换为时间-频率的信号，根据FFT的窗长和选择的窗函数来决定时间-频率分辨率的tradeoff。说白了就是直接让你看每一段时间内的频率成分
# Python特征分析工具
在数据分析和机器学习领域，Python是一种非常受欢迎的编程语言。它有许多强大的库和工具，可以帮助数据科学家和分析师快速而准确地处理和分析数据。其中一个重要的工具是Python特征分析工具。
## 什么是特征分析
在数据分析中，特征分析是指对数据集中的特征进行深入的理解和探索。特征可以是数值型、类别型或文本型的数据，它们提供了关于数据集的有用信息。通过对特征进行
原创
2023-09-06 09:25:52
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Python 数据分析之基础1. Python 基本语法Python使用Python使用 <变量名>=<表达式> 的方式对变量进行赋值a=1
a
--------------------
输出
1s = 'hello world'
s
--------------------
输出
'hello world'1.1 数据类型常用数据类型1.1.1 字符串(1) 字符串的定
引言前面我们分享降维分析之PCA分析及实现，说PCA除了应用在数据降维上，还可用于特征分析。今天我们就来分享个新的特征分析的方法，叫做奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)。SVD背后的数学原理我们如果在Google搜索引擎中输入SVD这个单词，会弹出好多图片，如下其中一幅： ；如果我们在Baidu搜索引擎中搜索SVD的话，百度百科的解释是这样的：SVD德拉
原创
2023-03-07 12:50:29
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简介hw前夜，冰蝎发布3.0版本，主要做了一下改动取消动态密钥获取，目前很多waf等设备都做了冰蝎2.0的流
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2021-06-21 15:47:51
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引言上一章我们介绍了如何进行基本的数据清洗工作。加下来我们来看看如何进行特征转换，学统计学的小伙伴一定知道什么是标准化，这其实就是一种特征转换，在一些模型中，特征转换是有必要的。（例如某些神经网络问题，使用特征转换可以收敛更快）?1.min-max缩放min-max缩放的基本思想是将所有的数据都转换到了某一固定区间，默认的是转换到0-1，其中最小的数据为0，最大的数据为1，变换公式如下：z=X−X
纹理是一种反映图像中同质现象的视觉特征，它体现了物体表面的具有缓慢变化或者周期性变化的表面结构组织排列属性。纹理具有三大标志：某种局部序列性不断重复；非随机排列；纹理区域内大致为均匀的统一体。纹理通过像素及其周围空间邻域的灰度分布来表现，即局部纹理信息。局部纹理信息不同程度的重复性，即全局纹理信息。一幅图像的纹理是在图像计算中经过量化的图像特征。图像纹理描述图像或其中小块区域的空间颜色分布和光强分
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2023-09-08 23:32:09
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一个决策的做出，需要考虑一系列盘根错节的问题。决策树是一个通过特征学习决策规则，用于预测目标的监督机器学习模型。顾名思义，该模型通过提出一系列的问题将数据进行分解，从而做出决策。下图示例中用决策树决定某一天的活动： 根据训练集的特征，决策树模型学习一系列问题来推断样本的类标签。从图中可以看出，如果可解读性是重要因素，决策树模型是个不错的选择。尽管上图显示了基于分类目标(分类
