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  • 用nuitka打包代碼怎么省內(nèi)存

    python -m nuitka --lto=no --jobs=1 --standalone --onefile --nofollow-import-to=pandas y...

  • python實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)插件

    plugins的下的文件的文件名為add.py

  • Pip安裝包的日常操作

    先導(dǎo)出標(biāo)準(zhǔn)的需求文件 pip freeze > requirements.txt如果不需要這么多包,可以在requirements.txt做修改,刪去自己用不到的包,不要害怕...

  • 范數(shù)

    范數(shù)是什么? 有時(shí)我們需要衡量一個(gè)向量的大小。在機(jī)器學(xué)習(xí)中,我們經(jīng)常使用被稱為范數(shù)(norm)的函數(shù)衡量向量大小。形式上,Lp 范數(shù)定義如下 其中p 屬于實(shí)數(shù)空間中的元素,p...

  • 提升算法

    提升方法Adaboost算法 提升方法的基本思路 對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的任務(wù)來說,多個(gè)專家給出判斷要比單個(gè)專家的判斷要好。換句話說就是“三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮” 對(duì)于分類問題,提升方法...

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    激活函數(shù)

    最簡(jiǎn)單的模型,例如線型模型:out = X*W +b這里我要聲明,這X和W 和b并不僅僅是一個(gè)常數(shù),也可以是一個(gè)矩陣。這種線型模型很好計(jì)算出其參數(shù)。但是如果一個(gè)數(shù)據(jù)并不是線性...

  • 4.2.5淺拷貝和深拷貝

    淺拷貝:簡(jiǎn)單的賦值拷貝操作深拷貝:在堆區(qū)重新申請(qǐng)空間,進(jìn)行拷貝操作

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    為jupyter_notebook增加目錄

    前言 jupyter_notebook是數(shù)據(jù)相關(guān)崗位從業(yè)者的一個(gè)不錯(cuò)的選擇,很清晰、很方便,可以將分析過程和分析結(jié)果同步顯示在一起。但是有的時(shí)候隨著你的分析增多,你的代碼就會(huì)...

  • 統(tǒng)計(jì)二-概率與概率分布

    概率的古典具有的兩大特點(diǎn) 結(jié)果有限。即基本空間中只含有有限個(gè)元素。如擲硬幣的試驗(yàn)中,只能出現(xiàn)“正面朝上”和“反面朝上”兩種結(jié)果 各個(gè)結(jié)果出現(xiàn)的可能性被認(rèn)為是相同的。如擲硬幣,...

  • 統(tǒng)計(jì)

    抽樣采集數(shù)據(jù):概率抽樣和非概率抽樣概率抽樣也稱為隨機(jī)抽樣,是指遵守隨機(jī)原則進(jìn)行的抽樣,總體中每個(gè)單位都有一定的機(jī)會(huì)被選進(jìn)樣本。它有如下特點(diǎn): 抽樣是按照一定概率以隨機(jī)原則抽取...

  • spark

    spark neither stores data long term itself,nor favors one over another.spark專注于計(jì)算,不負(fù)責(zé)長(zhǎng)期...

  • gbdt

    在看完好多文章后發(fā)現(xiàn)沒有幾個(gè)文章解決了我的問題,我自己寫一下 gbdt是什么? gbdt是gradient boosting Decision Tree,梯度提升樹。這里bo...

  • 經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告

    業(yè)務(wù)背景分析范圍分析方法使用數(shù)據(jù)制作圖表進(jìn)行說話,對(duì)圖表中體現(xiàn)的拐點(diǎn),異常波動(dòng)重點(diǎn)解析背后的原因和業(yè)務(wù)動(dòng)作評(píng)估哪些業(yè)務(wù)動(dòng)作有效,哪些無效給予后續(xù)的策略建議 經(jīng)營(yíng)分析報(bào)告常用的...

  • 相關(guān)與回歸分析-(數(shù)值自變量與數(shù)值因變量的關(guān)系)

    相關(guān)分析 相關(guān)要解決的問題 1) 變量是否存在關(guān)系?2) 如果存在關(guān)系,那是存在的什么關(guān)系???3) 有關(guān)系的話,它的關(guān)系強(qiáng)度是多少???4) 是否可以用樣本反映的變量上關(guān)系...

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