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EDA 自动化库：SpeedML
EDA 自动化库：SpeedML 必须知道的库之一，才能拥有深刻的 EDA！ 在数据科学领域，我们知道探索性数据分析或 EDA 是最重要和最耗时的部分，并且要拥有可用于模型的数据，我们必须花费大量时间来理解和处理数据。 SpeedML 是一个用于快速启动机器学习管道的 python 包。 SpeedML 导入并正确初[博弈论专题] AcWing 891 Nim游戏
看了很多的博客，终于对Nim游戏中的异或操作有些认识。。。 首先对于Nim游戏，需要明确两点，一点是如果剩下全是0，则是必败态。一点是如果有两个完全相同的状态，则它们合起来的状态是一个必胜态，即后手能完全模仿先手在对称的堆中进行操作。这就可以通过异或来操作 对于本题最简单的Nim游[AcWing 891] Nim游戏
点击查看代码 #include<iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; int res = 0; while (n --) { int x; scanf("%d", &x); res ^= x; } if (res) puts("Yes");Ybtoj #891. 「高斯消元」生日礼物
题面传送门 如果设\(f_{i,j}\)为当前位置要不要取反，那么显然可以列出\(nm\)个方程。 直接解方程是\(O(\frac{n^3m^3}{w})\)的显然过不去。 考虑每个方程的项数很少，所以可以主元法。具体的，令前两行和第一列为变量，则每个位置\((i,j)\)都可以用\((i-2,j-1)\)位置的等式表达出来，这样每从零开始数据分析Kaggle项目——泰坦尼克号（五）
从零开始数据分析Kaggle项目—泰坦尼克号2—2.1 # title: "Kaggle项目泰坦尼克号 2__2.1" # author: "小鱼" # date: "2021-12-17" import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv("train.csv") # 查看每个特征缺失值个数 df.isna().sum() df.info() <cla决策树基础学习
信息熵: 信息熵是1948年美国数学家香农提出的概念，他是用来表示随机数据不确定性的度量。 信息熵越大，也就意味着越不稳定，信息熵越小，说明数据是越稳定(越接近或者类似)。 信息熵的公式是: 信息熵的单位是比特(bit)就是我们在编程中用来计算数据大小的单位。 信息增益: 信息增891_AUTOSAR_TPS_SoftwareComponentTemplate1_简介
全部学习汇总： GitHub - GreyZhang/hack_autosar: learning autosar documents, aha, very hard! 继续学习AUTOSAR，这次开始一个新的文档，多达900页，可能需要啃很久。 1 简介 1.1 概述 本文档包含AUTOSAR 软件组891. Nim游戏
题目传送门 一、Nim游戏介绍 给定\(n\)堆石子，两位玩家轮流操作，每次操作可以从任意一堆石子中拿走任意数量的石子（可以拿完，但不能不拿），最后无法进行操作的人视为失败。 问如果两人都采用最优策略，先手是否必胜。 据说，它源自中国，经由被贩卖到美洲的奴工们外传。辛苦的工人们，在工作闲暇【人脸识别】基于GUI BP神经网络人脸识别（含识别率）【Matlab 891期】
一、BP神经网络简介 1 BP神经网络概述 1.1 BP神经网络的内涵 BP神经网络是神经网络的一种经典结构，其结构简单、训练简单，是学习神经网络的一种输入算法，包含一个特定的模型(神经网络)和一个特定的训练算法[1，2，3]。神经网络被描述为多层神经元的叠加。外部输入首先通过连接传递给pandas_profiling
1.describe()和info()函数 pandas里面有两个重要的函数describe()和info()函数，能够查看数据的一个整体情况，这里我们用经典的泰坦尼克数据集进行演示。 import pandas as pd # 文件路径 path = r'titanic_data.csv' # 如果你读取的文件是excel而不是csv的话，那么下面改成pd.read_ex891. 有效回文 II
891. 有效回文 II 给一个非空字符串 s ，你最多可以删除一个字符。判断是否可以把它变成回文串。 样例 样例 1: 输入: s = "aba" 输出: true 解释: 原本就是回文串 样例 2: 输入: s = "abca" 输出: true 解释: 删除 'b' 或 'c' 样例 3:LeetCode 891. 子序列宽度之和（数学）
文章目录 1. 题目2. 解题 1. 题目 给定一个整数数组 A ，考虑 A 的所有非空子序列。 对于任意序列 S ，设 S 的宽度是 S 的最大元素和最小元素的差。 返回 A 的所有子序列的宽度之和。 由于答案可能非常大，请返回答案模 10^9+7。 示例： 输入：[2,1,3] 输出：6 解释： 子序列为 [1]，[236_Pandas获取行数，列数和元素总数（大小）
36_Pandas获取行数，列数和元素总数（大小） 如何获取pandas.DataFrame和pandas.Series的行数，列数和总元素（大小）。 pandas.DataFrame 显示行数，列数等：df.info（）获取行数：len（df）获取列数：len（df.columns）获取行数和列数：df.shape获取元素总数（大小）：df.size指定index时的注意事项 pandas.Serie入坑kaggle第四天- Titanic - Machine Learning from Disaster模型优化(进阶10%)
由于昨天毫无目标的调整参数， 很快用完了kaggle的十次提交机会。 以后， 需要有目标的提交， 防止浪费提交次数。 1 如何观察数据 1.1 通过四个方法, 观察数据 method 1: import pandas as pd df = pd.read_csv('titanic/train.csv') method 2: df.shape (891, 12) method 3: d机器学习实战2：KNN决策树探究泰坦尼克号幸存者问题
KNN决策树解决泰坦尼克 import pandas as pd from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, export_graphviz from sklearn.metrics import classification_report import graphviz #决策树可视化 data = pd.read_csv(r"titanic_data.csv") data.drop("PassengerILeetCode算法题编号891“子序列宽度之和”算法分析和解题思路在前两篇随笔中（在找工作的途中）
我在研究该算法题的时候是先经过最笨的方法，然后慢慢优化得到计算量相对较少的算法。在研究该算法中断断续续的花了10个小时吧，基本都是晚上思考，白天为找工作准备。晚上思考算法并进行代码实现。 我也看了官方的答案，官方给的答案没有考虑数组中是否有重复的数。所以我这给了考虑重复使用 ID3 对 Titanic 进行决策树分类
原创转载请注明出处：https://www.cnblogs.com/agilestyle/p/12722688.html 过程划分 数据加载 import graphviz import numpy as np import pandas as pd from sklearn import tree from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer from sklearn.model_selection iAcWing 891. Nim游戏
//a1 ^ a2 ^ ··· ^ an = 0 –>先手必败； //a1 ^ a2 ^ ··· ^ an != 0 –>先手必胜； #include<iostream> using namespace std; int main() { int n; cin >> n; int res = 0; while(n --) { int x; cin >> x; res ^=