【ls】list列表-l：长格式dr-xr-xr-x.2rootroot40969月252015bindr-xr-xr-x.5rootroot10249月242015bootdrwxr-xr-x.19rootroot376011月2604:14devdrwxr-xr-x.107rootroot1228811月2604:14etcdrwxr-xr-x.7rootroot409612月202015ft
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2018-11-27 16:57:12
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lognorm方法的参数容易把人搞蒙。例如lognorm.rvs(s, loc=0, scale=1, size=1)中的参数s,loc,scale, 要记住：loc和scale并不是我们通常理解的对数变化后数据的均值mu和标准差sigma，如下面所述： （源自参考文档2） 所以要得到一般意义上符合 ...
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2018-11-27 12:26:20
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证. 3.垃圾邮件分类. ...
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2018-11-26 13:40:01
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from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB #高斯 gnb =GaussianNB() #构造 pred =gnb.fit(iris.data,... ...
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2018-11-26 13:28:49
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from sklearn import datasets iris = datasets.load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb = GaussianNB() pred = gnb.fit(iris.data,iris.t... ...
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2018-11-26 11:48:50
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1.使用朴素贝叶斯模型对iris数据集进行花分类 尝试使用3种不同类型的朴素贝叶斯： 高斯分布型 多项式型 伯努利型 2.使用sklearn.model_selection.cross_val_score()，对模型进行验证。 3. 垃圾邮件分类 数据准备： 用csv读取邮件数据，分解出邮件类别及邮 ...
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2018-11-25 13:21:42
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前置环境基于jpa/mybatis、thymeleaf环境搭建引入bootstrap中的资源文件
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2018-11-24 15:42:36
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1.算法from sklearn.datasets import load_iris iris =load_iris() iris.keys() from sklearn.cluster import KMeans est = KMeans(n_clusters=4) est.fit(iris.da... ...
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2018-11-22 22:36:14
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from sklearn.datasets import load_iris iris=load_iris() from sklearn.naive_bayes import GaussianNB gnb=GaussianNB() #模型 pred=gnb.fit(iris.data,iris.ta ...
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2018-11-22 12:30:24
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1.理解分类与监督学习、聚类与无监督学习。 简述分类与聚类的联系与区别。 简述什么是监督学习与无监督学习。 2.朴素贝叶斯分类算法 实例 利用关于心脏情患者的临床数据集，建立朴素贝叶斯分类模型。 有六个分类变量(分类因子)：性别，年龄、KILLP评分、饮酒、吸烟、住院天数 目标分类变量疾病：–心梗– ...
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2018-11-21 22:24:40
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