1.numpy.random.rand() 用法是：numpy.random.rand(d0,d1,…dn) 以给定的形状创建一个数组，并在数组中加入在[0,1]之间均匀分布的随机样本。 用法及实现： 2.numpy.random.randn() 用法是：numpy.random.rand(d0,d ...
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2018-01-02 23:12:22
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1.k均值聚类是聚类算法，不是分类算法 k均值聚类就是利用欧氏距离的度量将距离相近的样本分为k类 2.算法思想 a. 假设有m个样本，{[x1,y1],[x2,y2],,,,[xm,ym]}，首先随机选择k个样本作为聚类的质心（要分成k类） b. 然后对于每个样本，计算它到每个质心的距离，将它归类于 ...
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2017-12-19 01:10:57
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在实际开发中，我们经常会使用随机函数，比如交叉验证，构造测试数据等。下面，是我常用的几个生成随机样本的函数： 1，rand(n1,n2,…,nn) 每一维度都是[0.0,1.0）半闭半开区间上的随机分布 2，randn(n1,n2,…,nn) 返回一个样本，具有标准正态分布 3，random([si ...
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2017-12-07 10:54:52
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1.Pandas的函数应用 1.apply 和 applymap 1. 可直接使用NumPy的函数 示例代码： # Numpy ufunc 函数 df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,4) - 1) print(df) print(np.abs(df)) 运行结果： ...
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2017-11-19 19:44:58
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在函数中加入一个正则项： 三种方式： 一、Ridge回归（岭回归）： 优点：具有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 缺点：求解速度慢 二、Lasso回归： 优点：求解速度快（原理降维计算，把数据维度中存在的噪音和冗余去除） 缺点：相比Ridge回归没有较高的准确性、鲁棒性以及稳定性 三、弹性网络： 特点 ...
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2017-10-29 11:20:40
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numpy创建数组 np.random.randn(3,4) 【生成的数据符合正态分布】 numpy中的function ...
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2017-10-10 18:56:01
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pandas缺失值补充 1、创建带有缺失值的数据框 #coding:utf8 import pandas as pd import numpy as np df=pd.DataFrame(np.random.randn(5,3),index=list('abcde'),columns=['one', ...
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2017-09-12 17:45:34
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基于ANN的6种调制信号自动调制识别（2ASK、4ASK、2FSK、4FSK、2PSK、4PSK） ...
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2017-08-11 16:37:54
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一、关于numpy的random的使用： 1.rand随机值 2.randn返回样本具有标准正太分布 3.randint返回随机整数 4.random([size])返回随机浮点数位于半开区间[0.0，1.0） 5.choice从给定的数字中生成一个随机样本 6.shuffle(x)打乱x的顺序 更 ...
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2017-07-23 18:25:35
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commons-simplify / Rand8.java & RandN.java RandN是主要类，用于生成指定位数的随机字符串，具体功能在这个类中实现 Rand8是修饰了RandN中每个对外方法的修饰类，用与生成8位的随机字符串（Deolin经常用到这个位数） 为了减少重复代码，RandN中 ...
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2017-06-11 17:22:01
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