240 發(fā)簡信
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  • Task05:字典视译、集合和序列

    一石蔗、字典 字典 是無序的 鍵:值(key:value)對集合有缆,鍵必須是互不相同的(在同一個字典之內)租悄。 e.g:dic = {'李寧': '一切...

  • Task04:列表、元組和字符串

    簡單數(shù)據(jù)類型:整型<class 'int'>浮點型<class 'float'>布爾型<class 'bool'> 容器數(shù)據(jù)類型:列表<clas...

  • Task03:異常處理

    異常就是運行期檢測到的錯誤框咙。計算機語言針對可能出現(xiàn)的錯誤定義了異常類型伸辟,某種錯誤引發(fā)對應的異常時煤墙,異常處理程序將被啟動,從而恢復程序的正常運行宪拥。...

  • Task02:條件仿野、循環(huán)結構

    一、條件結構 1. if語句 if expression:expr_true_suite 2. if - else 語句 if expressi...

  • Task01:變量她君、運算符脚作、數(shù)據(jù)類型及位運算

    1.變量 (1)在使用變量之前,需要對其先賦值缔刹。(2)變量名可以包括字母球涛、數(shù)字、下劃線校镐、但變量名不能以數(shù)字開頭亿扁。(3)Python 變量名是大小...

  • Resize,w 360,h 240
    Task5 模型融合

    在本案例中使用的是Stacking融合方法,簡單來說 stacking 就是當用初始訓練數(shù)據(jù)學習出若干個基學習器后鸟廓,將這幾個學習器的預測結果作為...

  • Task4 建模調參

    本部分為特征工程之后的階段:創(chuàng)建適合的算法模型并對模型進行參數(shù)調節(jié)从祝。 0讀取數(shù)據(jù): 1. 線性回歸模型 2. 五折交叉驗證 3. 線性模型的嵌入...

  • Task3 特征工程

    “數(shù)據(jù)決定了機器學習的上限,而算法只是盡可能逼近這個上限”引谜,這里的數(shù)據(jù)指的就是經過特征工程得到的數(shù)據(jù)牍陌。特征工程指的是把原始數(shù)據(jù)轉變?yōu)槟P偷挠柧殧?shù)...

  • Task2 數(shù)據(jù)分析

    此部分為零基礎入門數(shù)據(jù)挖掘的 Task2 EDA-數(shù)據(jù)探索性分析部分。 數(shù)據(jù)探索在機器學習中我們一般稱為EDA(Exploratory Data...

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