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机器学习平凡之路二

发表于 2021-03-24 | 分类于 机器学习 | 热度: ℃
字数统计: 2.2k | 阅读时长 ≈ 7
机器学习平凡之路二 数学知识 python部分基础 数学 函数 函数视为一种模型,这种模型是对客观世界复杂事物之间的关系简单模拟 在函数中,一个事物输出随着另一个事物的输入的变化而变化 函数的输入和输出,很多情况下都是数字.函数也可以反映非数学之间的关系 函数需要注意的是输入集中的每一个元素X都 ...
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机器学习平凡之路一

发表于 2021-03-20 | 分类于 机器学习 | 热度: ℃
字数统计: 1.6k | 阅读时长 ≈ 5
机器学习平凡之路一 一些概念 一些操作 基本的机器学习术语 机器学习项目结构 一些概念机器学习是AI技术的分支,深度学习是机器学习的技术之一 机器学习的关键内涵在于利用计算机的运算能力从大量的数据中发现一个函数或者模型,通过她来模拟现实世界事物之间的关系,从而预测或者判断的功能 自变量在机器学习中 ...
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面向用户开发界面(完结)

发表于 2021-03-11 | 分类于 django开发 | 热度: ℃
字数统计: 1.6k | 阅读时长 ≈ 8
面向用户开发界面1.使用functionView 2.使用class-basedView 使用functionView合理编排url根据上次的需求有博客首页,博文详情页,分类列表页,标签列表页,友链展示页 决定的url可以有: 博客首页:127.0.0.1:8080 博文详情页:127.0.0.1 ...
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开发django管理后台

发表于 2021-02-22 | 分类于 django开发 | 热度: ℃
字数统计: 1.8k | 阅读时长 ≈ 7
开发django管理后台 配置admin进行操作 定制admin 复用admin 配置admin进行操作关于django的站点可以参考 采用文档的原话:管理有很多用于定制的钩子,但要注意不要试图专门使用这些钩子。如果您需要提供一个更以流程为中心的接口,抽象掉数据库表和替代的实现细节,那么可能是时候 ...
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django开发之规范和细节

发表于 2021-02-20 | 分类于 django开发 | 热度: ℃
字数统计: 2.3k | 阅读时长 ≈ 10
·django开发之规范和细节 编码规范 项目准备 model层字段介绍 编码规范12345678910111213141516171819Beautiful is better than ugly.Explicit is better than implicit.Simple is better ...
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RabbitMQ消息队列

发表于 2021-01-26 | 分类于 消息队列 | 热度: ℃
字数统计: 4.5k | 阅读时长 ≈ 20
RabbitMQ消息队列 消息队列的概念 windows下面安装RabbitMQ RabbitMQ的初步使用 RabbitMQ的几种模式 springboot整合RabbitMQ 关于持久化操作,消息确认(自动和手动),事务管理 消息队列的概念首先消息队列是应用程序之间的一种通信办法,其次,在应用 ...
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django开发第一次

发表于 2021-01-17 | 分类于 django开发 | 热度: ℃
字数统计: 2.4k | 阅读时长 ≈ 11
django开发需求的描述用户端 可以通过搜索到博客内容 能够根据关键词进行搜索。然后展示出文章列表 能够根据某个分类查看所有关于这一分类的文章 首页看到新到旧的文章列表 能够订阅,能够评论,能够配置友链 作者端 后台需登录进入 创建分类和标签 能够用markdown进行编写 上传文章配图 配置导 ...
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数据分析完结

发表于 2020-09-29 | 分类于 大数据分析 | 热度: ℃
字数统计: 239 | 阅读时长 ≈ 1
数据分析完结章数据准备 纯python时区计数 使用pandas进行时区计数 处理缺失值 可视化操作 处理复杂字符串 可视化操作 分析电影 测量评价分歧假设想找到男性和女性观众最具分歧的电影 假设通过评分的方差或者标准差来衡量 分析婴儿名字 目标 根据给定的 ...
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数据建模

发表于 2020-09-28 | 分类于 大数据分析 | 热度: ℃
字数统计: 88 | 阅读时长 ≈ 1
python建模在机器学习的学习库中,有2个比较流行的建模数据包statsmodel和大名鼎鼎的scikit-learn.statsmodels更关注统计推断,提供不确定估计和参数p-value。相反的,scikit-learn注重预测。 pandas与建模代码结合 评估线性模型泰坦尼克代码示例 ...
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数据分析之高阶pandas

发表于 2020-09-27 | 分类于 大数据分析 | 热度: ℃
字数统计: 299 | 阅读时长 ≈ 1
高阶pandas背景和目标一个列经常会包含重复值,汇聚成了一个小型的不同值的集合。通过unique和values_counts,允许从一个数组中提取不同的值,并计算这些不同值的频率 在数据库的操作中,使用维度表示一种最佳实践,维度包含了不同的值,并将主要观测值存储为引用维度表的整数键 这种按照整 ...
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