当UI出好图时，图片的格式都是有一定比例。但是你不知道的是从后台拉取的图片到底是什么比例的。 如果给图片写死宽高的话，就会出现图片变形的问题 目前的处理有两种方式 １，通过背景图的方式处理。通过background-size作用在容器上 <div class="img_background"></div> .img_back
前言： 有些生活中的问题也许符合一元或多元线性回归的标准，但还有很多问题无法用一条直线来解决，需要使用样式更多更复杂的曲线来说明问题，因此今天我将要解决多项式的问题。 正文： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #这下面这个是多项式的数据库 from sklearn.prep
from tensorflow.python.keras.preprocessing.image import load_img,img_to_array from tensorflow.python.keras.models import Sequential,Model from tensorflow.python.keras.layers import Dense,Flatten,Input import tensorflow as tf from tensorflow.pyth
在上一篇中，我们学习了线性回归，这一次来看看k近邻的表现 K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：在特征空间中，如果一个样本附近的k个最近(即特征空间中最邻近)样本的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这
均值方差归一化，这样处理后的数据将符合标准正态分布。 常用在一些通过距离得出相似度的聚类算法中，比如 K-means。 Min-max normalization 公式： min-max 归一化的手段是一种线性的归一化方法，它的特点是不会对数据分布产生影响。不过如果你的数据的最大最小值不是稳定的话，你的结果
在训练集和测试集数据预处理时，需要对数据进行标准化 训练集使用fit_transform 测试集使用transform 例如： StandardScaler类是一个用来讲数据进行归一化和标准化的类 1 from sklearn.preprocessing import StandardScaler 2 ss_x = StandardScaler() 3 x_train = ss_x.fit_transfo
1.数据接口 基本数据表是二维表格数据其中，一行表示一个样本，一列表示一个相关特征，同时对于有监督学习而言，还需要一列特征充当标签列，通常再数据读取为DataFrame格式，方便前期探索 特征矩阵简称X，它通常用DataFrame或者Numpy数组表示，目标数组简称y，
获取数据 已知过去10年，淘宝双11 的销售额数据如下： 分析数据 整体观察一下数据 画出散点图，得到： import matplotlib.pyplot as plt # 过去10年的数据 X = [year for year in range(2009,2020)] y = [0.5,9.36,52,191,350,571,912,1207,1682,2135,2684] plt.scatter(X,y,c='green'
05 机器学习开发流程 数据类型 离散型数据 定义：记录不同类别个体的数目得到的数据，又称计数数据。这些数据全是整数，且不能再细分，也不能进一步提高他们的精度。 如：3.6个人 连续型数据： 定义：变量可以在某个范围内取任一整数，即变量的取值可以是连续的，如，长度、时间、质量值等，通常含有
接前面 https://www.cnblogs.com/Liuyt-61/p/11738399.html 回过头来看这张图，什么是机器学习？就是将训练数据集喂给机器，在上面kNN算法中就是将特征集X_train和Y_train传给机器学习算法，然后拟合(fit)出一个模型，然后输入样例到该模型进行预测(predict)输出结果。 而对于kNN来说
转自：https://guangchuangyu.github.io/cn/2019/04/export-office/ 在PPT中编辑你的图 这里我们需要一个神器export包，安装很简单，因为在CRAN上。 install.packages("export") library(export) 举个例子，下面这个图，用lattice画出来： library(effects) fit=lm(prestige ~ type + income*
参数: fit_intercept : 布尔值 是否计算此模型的截距。 如果设置为false，则计算中不会使用截距（例如，如果数据已居中）。 verbose : 布尔值或整数可选 设置详细度 max_iter：整数，可选 要执行的最大迭代次数。 normalize：布尔值，可选，默认为True
object-fit CSS 属性指定可替换元素的内容应该如何适应到其使用的高度和宽度确定的框。 属性值 contain：被替换的内容将被缩放，以在填充元素的内容框时保持其宽高比。 整个对象在填充盒子的同时保留其长宽比，因此如果宽高比与框的宽高比不匹配，该对象将被添加“黑边”。 cover：被替换
"""sklearn中 fit_transform()：输入数据，直接转换 =fit()：输入数据，不转换，可以计算平均值、方差等 +transform()：进行数据的转换，将数据转换成值 """ """转换器""" from sklearn.preprocessing import StandardScaler s = StandardScaler() data =
转化器和估计器 转化器 fit():输入数据但不做事情，就是计算平均值，方差等等 transform(): 通过fit产生的平均值和方差转换数据 fit_transform() = fit() + transform() 估计器 在sklearn中，估计器(estimator)是一个重要角色，是一类实现了算法的API 用于分类的估计器： skl
房价预测是 kaggle 上的入门比赛，总的来说就是给你 79 个关于房价的特征，然后根据特征预测房价。房价预测的评价指标是均方根误差(RMSE)，即： 1. 数据探索性分析 首先使用 pandas 模块读取数据 import pandas as pd train = pd.read_csv("train.csv") test = pd.read_csv("t
##线性回归 import numpy as np import pandas as pd from sklearn.linear_model import LinearRegression #1.导入数据 #data = pd.read_csv(’’) #2.数据预处理 #略，最终生成x_train,y_train,x_test #此处用随机生成数据 #数据量m m = 20 #特征数n n = 6 x_train = pd.Da
原文链接：https://www.cnblogs.com/libo0125ok/p/8422617.html 不知大家在做前端页面的时候，有没有遇到类似这样的问题：有一个不是正方形的图片，可能是宽度大于高度的，也可能是高度大于宽度的，而你又并不想用背景图的方式来做，要实现用img标签来让此图片显示出
什么是粒子群算法 粒子群算法，也称粒子群优化算法或鸟群觅食算法(Particle Swarm Optimization，PSO)。由J. Kennedy和R. C. Eberhart等人于1995年提出。其属于进化算法的一种，也是从随机解出发，通过迭代寻找最优解，其通过适应度来评价解的品质。 这种算法以其实现容易、精度
## 版权所有，转帖注明出处 章节SciKit-Learn 加载数据集 SciKit-Learn 数据集基本信息 SciKit-Learn 使用matplotlib可视化数据 SciKit-Learn 可视化数据:主成分分析(PCA) SciKit-Learn 预处理数据 SciKit-Learn K均值聚类 SciKit-Learn 支持向量机 SciKit-Learn 速查 Scikit-lea
三、Observe模式（观察者模式） Observe模式分为观察者和监听者两种角色。 观察者：观察事件；并且通知对于该事件感兴趣的监听者；（也就是两件事，一是注册事件、regsitermessage；二是发布事件，handlemessage）； 监听者：处理事件； Observe的一个实例model/view/control（MVC）在系统开发架构设计中有
Step 1 导入数据集 利用pandas中的read_csv读取.csv格式的数据集，制作自变量与因变量的矩阵或向量。 CSV文件是以文本形式保存表格数据，每一行为一个数据。 dataset = pd.read_csv('Data.csv') X = dataset.iloc[ : , :-1].values Y = dataset.iloc[ : , 3].values pandas
高度是设置的高度。宽度是原始图片根据高度拉伸的原始比例的宽度。不受你设置的图片的宽度影响 img{ width: 1000px; height: 300px; object-fit: contain; }
目录 一、效果展示 二、底部Tabbar 三、顶部Tabbar 一、效果展示 底部Tabbar切换和顶部Tabbar切换在工作中使用频率都比较高，Flutter很人性化，这些组件都提供好了，我们只需要了解一下如何使用就好了。下面是我用宝贵的周末时间做的一个Demo,请看效果。有什么好的建议，可以在下
实验六 粒子群算法 一、实验目的与要求： 目的：通过本次实验，学生可以掌握粒子群算法基本原理、基本粒子群算法流程和关键参数的设置。 要求：上机仿真，调试通过。 二、 实验设备： 计算机、Matlab软件、Python、VC++或C语言软件 三、实验内容： 1.求函数的最小值，其中x的取值范围为[-4
