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练习1-车费预测
源代码: # %% ''' 步骤： 1、读入数据集，将车费、经纬度进行清洗 （使用plt画散点图（省略）） 2、用sklearn进行预测 ''' import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import sklearn train = pd.read_csv(r"C:\Users\Administrator\纽约出租车车费预测\数据挖掘（一）——数据探索（EDA）
一 简介 数据挖掘比赛的第一步不是想用什么模型，什么方法，而是先了解赛题的背景。你需要仔细阅读官方给出的赛题背景，然后查阅相关资料，对问题场景做深入的理解。我们可能对机器学习和数据挖掘的理论知识掌握的很好，但缺乏对具体的问题场景理解。 在了解赛题背景之后很MYSQL（六）数据库日高级操作
一、准备工作 1、安装MySQL数据库 2、实验准备，数据表配置 mysql -uroot -p show databases; create database train_ticket; use train_ticket; create table REGION(region varchar(10),site varchar(20)); create table FARE(site varchar(20),money int(10),date varchar(15)MySQL高级语句（一）
一、MySQL高级进阶SQL 语句 1、SELECT 2、DISTINCT 3、WHERE 4、AND、OR 5、IN 6、BETWEEN 7、通配符、LIKE 8、ORDER BY 9、| | 连接符 10、GROUP BY 11、HAVING 二、函数 1、数学函数 2、聚合函数 3、字符串函数 准备工作 1、安装spark dstaframe 多字段统计
val aggCols = List("Pclass","Age","Fare") .map(colName=>functions.avg(colName).as("avg_"+colName)) df.groupBy("Survived").agg(aggCols.head,aggCols.tail:_*).show()AtCoder - abc092_a Traveling Budget
AtCoder - abc092_a Traveling Budget 原题链接 Problem Description： You planned a trip using trains and buses. The train fare will be Ayen (the currency of Japan) if you buy ordinary tickets along the way, and Byen if you buy an unlimited ticket. Similarly,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: dFlink-v1.12官方网站翻译-P009-Event-driven Applications
事件驱动的应用 处理函数 简介 ProcessFunction将事件处理与定时器和状态结合起来，使其成为流处理应用的强大构件。这是用Flink创建事件驱动应用的基础。它与RichFlatMapFunction非常相似，但增加了定时器。 例子 如果你做过 "流分析 "培训中的实战练习，你会记得它使用TumblingE7-18 出租车计价 (15分)
本题要求根据某城市普通出租车收费标准编写程序进行车费计算。具体标准如下： 起步里程为3公里，起步费10元； 超起步里程后10公里内，每公里2元； 超过10公里以上的部分加收50%的回空补贴费，即每公里3元； 营运过程中，因路阻及乘客要求临时停车的，按每5分钟2元计收（不足5分钟则不收费）。第2次作业-titanic数据集练习
一、读入titanic.xlsx文件，按照教材示例步骤，完成数据清洗。 titanic数据集包含11个特征，分别是： Survived:0代表死亡，1代表存活Pclass:乘客所持票类，有三种值(1,2,3)Name:乘客姓名Sex:乘客性别Age:乘客年龄(有缺失)SibSp:乘客兄弟姐妹/配偶的个数(整数值)Parch:乘客父母/孩子的个数(整用pyhton分析数据的抽样分布
数据集：数据有四列 ID、年龄、价格、港口 操作环境:jupyter notebook 分析一：按照港口分类，求出各类港口数据年龄和价格的统计量（包括均值、方差、标准差、变异系数等） 1.导入数据 import numpy as np import pandas as pd df=pd.read_excel("C:/../data.xlsx",index_col=0,headKaggle比赛（一）Titanic: Machine Learning from Disaster
泰坦尼克号幸存预测是本小白接触的第一个Kaggle入门比赛，主要参考了以下两篇教程： https://www.cnblogs.com/star-zhao/p/9801196.html https://zhuanlan.zhihu.com/p/30538352 本模型在Leaderboard上的最高得分为0.79904，排名前13%。 由于这个比赛做得比较早了，当时很多分析的细节07-图6 旅游规划 (25 分)
1 #include <cstdio> 2 #include <stdlib.h> 3 const int INFINITY = 65536; 4 const int MaxVertexNum = 501; 5 const int ERROR = -1; 6 int dist[MaxVertexNum], path[MaxVertexNum], collected[MaxVertexNum],fare[MaxVertexNum]; 7 typedef int Ver