240 發(fā)簡信
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  • 用Python發(fā)定時郵件

    在實際工作中篷就,經(jīng)常有需要定時發(fā)郵件的任務(wù)斥废。例如對某些系統(tǒng)進(jìn)行掃描伶选,并發(fā)送相應(yīng)的掃描報告等寡喝。 本文基于對Jira系統(tǒng)issues的基本掃描奄容,并發(fā)送...

  • Python操作Jira

    Jira簡介 Jira是目前比較流行的基于Java架構(gòu)的管理系統(tǒng)(Atlassian公司支持)掂为,有開源代碼尚辑,方便做二次開發(fā)(可擴展性)北发。Jira...

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    pyplot.plot

    畫出基于X vs Y的點線等纹因。 調(diào)用: x和y是輸入的數(shù)據(jù)點,可選參數(shù)fmt是定義基本格式琳拨,如顏色瞭恰、線型等的格式化字符串。**kwargs一大堆...

  • 協(xié)方差和協(xié)方差矩陣

    均值與方差 均值:方差:均值狱庇、方差和標(biāo)準(zhǔn)差可用于描述數(shù)據(jù)的集中趨勢和離散程度惊畏。 協(xié)方差 方差一般用來描述一維數(shù)據(jù),而實際上我們接觸的數(shù)據(jù)集大多是...

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    用PCA簡化數(shù)據(jù)

    概述 優(yōu)點:降低數(shù)據(jù)的復(fù)雜性密任,識別最重要的多個特征 缺點:不一定需要颜启,且可能損失有用信息 適用數(shù)據(jù)類型:數(shù)值型數(shù)據(jù) 數(shù)據(jù)維度 這是一個二維數(shù)據(jù),...

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  • Randn浪讳、normal&lognormal

    numpy.random.randn(d0,d1,...,dn) Return a sample (or samples) from the “...

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    用FP-growth算法發(fā)現(xiàn)頻繁項集(二)

    從FP樹中挖掘頻繁項集 從FP樹中抽取頻繁項集的三個基本步驟如下: 從FP樹中獲得條件模式基 利用條件模式基缰盏,構(gòu)建一個條件FP樹 重復(fù)步驟1、2...

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    用FP-growth算法發(fā)現(xiàn)頻繁項集(一)

    概述 優(yōu)點:一般要快于Apriori 缺點:實現(xiàn)比較困難淹遵,在某些數(shù)據(jù)集上性能會下降 適用數(shù)據(jù)類型:標(biāo)稱型數(shù)據(jù) FP-growth算法將數(shù)據(jù)存儲在...

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    使用Apriori算法進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析(二)

    從頻繁項集中挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則 頻繁項集有其量化定義口猜,即它滿足最小支持度要求。對于關(guān)聯(lián)規(guī)則透揣,也有類似的量化方法济炎,這種量化指標(biāo)稱為可信度。一條規(guī)則P -...

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