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#include<stdio.h> int main() { char ans1,ans2; printf("第3章认真学完一遍了没？(输入y或Y表示认真学完一边了，输入n或N表示没有)："); ans1 = getchar(); getchar(); printf("\n动手敲代码实践了没？（输入y或Y表示敲了，输入n或N表示木有敲：");
（一）类的例子 class Song(object): #class表示要创建类，Song是类的名称， def __init__(self, lyrics): self.lyrics = lyrics #这里是设置了lyrics是的全局变量，后面的类里都可以使用这个参数，必须要用这个 #根据类 Song 创建对象 #自动执行Song类的 __init__方
在本次学习中，我们将对具有 6 个类的数据集执行分类 可使用jupyter notebook运行！！！ import torch from torchtext.legacy import data from torchtext.legacy import datasets import random SEED = 1234 torch.manual_seed(SEED) torch.backends.cudnn.deterministic = True T
Task5 神经网络设计技巧 有一个崎岖不平误差曲面 某时刻损失函数不随参数更新而下降，怎么回事？ 猜想：梯度（导数）到达0了？ 卡在局部最低 卡在平缓的马鞍处 分批次训练，批次的大小至关重要，不同规模的批次拥有不同的优缺点 动量思想：每次下降的方向不仅是与梯度相反的方向，并且考虑进去上一
目录 1. Requests简介2. 简单爬取2.1 对百度首页数据进行请求2.2 用爬虫下载孔乙己的文章2.3 爬取图片 3.HTML解析和提取3.1 浏览器工作原理3.2 BeautifulSoup介绍 4. 项目实践4.1 实践一：自如公寓数据抓取4.2 实践一：36kr信息抓取与邮件发送 1. Requests简介 Requests是
class StudentDoc: def __init__(self, number, name, major, python): self._number = number self._name = name self._major = major self._python = python def info(self): print(f'学号: {self._number}, 姓名: {sel
Datawhale组队学习【数据挖掘-异常检测-TASK5】 前言1、引言2、Feature Bagging3、Isolation Forests4、代码实践5、总结6、练习 前言 异常检测TASK5主要内容： 学习高位数据的异常检测方法 了解集成方法的思想理解feature bagging原理掌握孤立森林算法 内容来自datawhal
学习目标： 学习异常检测——高维数据异常检测 主要内容包括： Feature Bagging孤立森林 学习内容： 1、引言 在实际场景中，很多数据集都是多维度的。随着维度的增加，数据空间的大小（体积）会以指数级别增长，使数据变得稀疏，这便是维度诅咒的难题。维度诅咒不止给异常检测带来了挑战，对距
赛题：零基础入门数据挖掘 - 零基础入门金融风控之贷款违约预测 项目地址：https://github.com/datawhalechina/team-learning-data-mining/tree/master/FinancialRiskControl 比赛地址：https://tianchi.aliyun.com/competition/entrance/531830/introduction 目的: 将之前建模调
一、学习知识点概要 本次是Python训练营的测试，在45分钟内完成25题，满分100分及格80分。题目主要考察Task1到Task3里面的Python基础知识。在我随到的25道题里，知识点有： 变量（包括数据类型和容器类型）运算符基本语句基本方法（包括变量类型的内置方法）类与对象函数（包括魔法方法） 二、学习
Scrum Meeting 3 日期：2021年4月27日 会议主要内容概述：汇报两日工作。 一、进度情况 组员 负责 两日内已完成的工作 后两日计划完成的工作 工作中遇到的困难 李明昕 后端 Task8 WebAPI协调：用户服务的剩余Task7 控制层：控制层用户部分完成 Task7 控制层：完成控制层剩余Task10
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房价预测Task5-7 Task 5 从X1-X6中选择合适的项，作为对Y预测的Feature Names；划分训练集和测试集 如何选择 我们使用相关函数来测试X1-X6和Y之间的相关程度。 df_5 = df corr_matrix = df_5.corr() # （1） corr_matrix['Y house price of unit area'].sort_values() # （2） # retur
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