一.MSE.RMSE.MAE 思路:测试数据集中的点,距离模型的平均距离越小,该模型越精确 # 注:使用平均距离,而不是所有测试样本的距离和,因为距离和受样本数量的影响 1)公式: MSE:均方误差 RMSE:均方根误差 MAE:平均绝对误差 二.具体实现 1)自己的代码 import numpy as np from sklearn.metrics import r2_score class SimpleLinearRegression: def __init__(self): ""

作者:韩信子@ShowMeAI 大数据技术 ◉ 技能提升系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/84 行业名企应用系列:https://www.showmeai.tech/tutorials/63 本文地址:https://www.showmeai.tech/article-detail/296 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 背景 Sparkify 是一个音乐流媒体平台,用户可以获取部分免费音乐资源,也

要得到一组数据的中位数(例如某个地区或某家公司的收入中位数),我们首先要将这一任务细分为3个小任务: 将数据排序,并给每一行数据给出其在所有数据中的排名. 找出中位数的排名数字. 找出中间排名对应的值. 举例说明: 建表语句: CREATE TABLE `income` ( `name` VARCHAR(10) NOT NULL DEFAULT '', `income` INT(11) NOT NULL DEFAULT '0' ) ENGINE = InnoDB DEFAULT CHARSET

用JAVA写一个函数.功能例如以下:随意给定一组数,比如{12,60,-8,99,15,35,17,18},找出随意数相加之后的结果为35(随意设定)的情况. 能够递归算法来解: package test1; import java.util.Arrays; public class demo { public static void main(String[] args) { String str = "12,60,-8,99,15,35,17,18,8,10,11,12"; int

因为项目中用到,今天来记录下 ROW_NUMBER的用法. 说明:返回结果集分区内行的序列号,每个分区的第一行从 1 开始. 语法:ROW_NUMBER () OVER ([ <partition_by_clause>]<order_by_clause> ) .备注:ORDERBY 子句可确定在特定分区中为行分配唯一 ROW_NUMBER 的顺序. 参数:<partition_by_clause> :将FROM 子句生成的结果集划入应用了 ROW_NUMBER 函数的分

直接上代码: from matplotlib import pyplot as plt # 参数依次为list,抬头,X轴标签,Y轴标签,XY轴的范围 def draw_hist(myList,Title,Xlabel,Ylabel,Xmin,Xmax,Ymin,Ymax): plt.hist(myList,100) plt.xlabel(Xlabel) plt.xlim(Xmin,Xmax) plt.ylabel(Ylabel) plt.ylim(Ymin,Ymax) plt.title(Ti

假设一组数据:人员进出刷卡数据表[SwingCard] ID MenID Door 1 1 In 2 1 In 3 1 Out 4 1 In 5 1 Out 6 1 Out 想要变成如下:一进一出为一组横着排放,缺少数据的补null MenID Door1 Door2 1 In null 1 In Out 1 In Out 1 null Out 实现: --重新排序,序号为浮点型,装入临时表#Copy select MenID,Door,Row=(Row_Number() over(order

需求: 目前kafka的topic上有一批数据,这些数据被分配到9个不同的partition中(就是发布时key:{m1,m2,m3,m4...m9},value:{records items}),mx(m1,m2...m9)这些数据的唯一键值:int_id+start_time,其中int_id和start_time是topic record中的记录.这9组数据按照唯一键值可以拼接(m1.primarykey1,m2.primarykey1,m3.primarykey1.....m9.prim

JS定义了一个json数据var test={name:"name",age:"12"};需要给test再添加一个字段,需要什么办法,可以让test的值为{name:"name",age:"12",id:"123456"} "}; test.id = "; 添加一组数据: var j =[{"name":"caocao","sex&quo

总结::需要耐心,加思考.做事不思考,那就是白做徒劳!!!!! package com.aini; import java.util.Scanner; //操...为什么数组的大小比较我硬是搞不懂,比较大小依然放在for循环里... //从键盘输入一组数据,并输出最小值 //还有循环结构的括号不知道在哪里结束 public class erte { public static void main(String[] args) { Scanner c = new Scanner(System.in

MJRefresh在iOS11上存在很多bug 比如在iphoenx上首尾仍会显示的问题 刷新数据后tableview置顶不上去等问题 虽然官方给出了适配方案  但是问题还没有的到解决 比如tabview刷新后,重新加载另一组数据, 回不到顶部问题 期望效果: 现在效果: 问题解决: if (@available(iOS 11.0, *)) { tableView.estimatedRowHeight = ; tableView.estimatedSectionFooterHeight = ;

原文:C#使用拉依达准则(3σ准则)剔除异常数据(.Net剔除一组数据中的奇异值) 1.问题的提出: 电池生产中,遇到一批电池的测量结果数据: 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 电压值 电池个数 0.056 1   4.09 1   4.146 17   4.174 13434 0.321 1   4.094 1   4.147 17   4.175 13973 0.767 1   4.099 2   4.148 19   4.176 13339 0.972 1   4.11

SELECT * FROM rsl a, (SELECT CODE, max(time_key) time_key FROM rsl GROUP BY CODE ) b WHERE a. CODE = b. CODE AND a.time_key = b.time_key AND a. CODE IN ('HK.00700', 'HK.03888'); table :rsl 然后查询出根据每一种的code 中最新的一组数据

背景:今天有个接口需要借助前面接口产生的一组ids数据,来作为入参使用,但是之前都是提取单个接口,所以到底怎么提取接口,遇到了很大的问题,按照多方查取资料都没有成功,最终在一个不相关帖子的最后一句话被点醒,所以做了这个记录,供有相同问题的小伙伴查阅. 首先说一下虽然失败但扩充了知识面的解题思路: 方案一: 1.采用foreach控制器,以图循环将需要的id拿出来放在正则表达式中,它的位置在这里: 2.执行后发现,这个控制器是将每个id提取出来,作为入参跑一遍,达不到我想要的作为一组数据传入的期望

用python+sklearn机器学习实现天气预报 模型和使用 项目地址 系列教程 0.前言 1.建立模型 a.准备 引入所需要的头文件 选择模型 选择评估方法 获取数据集 b.建立模型 c.获取模型评估结果 d.用joblib模块保存模型 e.封装 2.总控 代码 使用方法 3.最后效果 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用py

用python+sklearn机器学习实现天气预报 数据 项目地址 系列教程 勘误表 0.前言 1.爬虫 a.确认要被爬取的网页网址 b.爬虫部分 c.网页内容匹配取出部分 d.写入csv文件格式化 e.封装成类 2.数据预处理 项目地址 github项目:PYWeatherReport 系列教程 机器学习参考篇: python+sklearn+kaggle机器学习 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报数据 数据 用python+sklearn(机器学习)实现天气预报 准备 用

0. 前情回顾 上一周的文章中,我们通过kNN算法了解了机器学习的一些基本概念.我们自己实现了简单的kNN算法,体会了其过程.这一周,让我们继续机器学习的探索. 1. 数据集的拆分 上次的kNN算法介绍中,我们只是简单地实现了这样一个算法,并用一组测试数据进行了测试. 然而,在真正的工程应用中,我们设计出的机器学习算法,并不一定非常准确,甚至可能非常不准确.因此我们需要进行测试,如同我们设计好了一个数据结构后,需要使用尽可能涵盖各种情况的参数调用各个操作,并通过一定的方式观察是否符合我们对这种数

这是参照<机器学习实战>中第15章“大数据与MapReduce”的内容,因为作者写作时hadoop版本和现在的版本相差很大,所以在Hadoop上运行python写的MapReduce程序时出现了很多问题,因此希望能够分享一些过程中的经验,但愿大家能够避开同样的坑.文章内容分为以下几个部分:(本文的代码和用到的数据集可以在这里下载) 1.代码分析 2.运行步骤 3.问题解决 1.代码分析 问题描述:在一个海量数据上分布式计算均值和方差的MapReduce作业. 设有一组数字,这组数字的均值和方差

问题由来 在很多机器学习任务中,特征并不总是连续值,而有可能是分类值. 例如,考虑一下的三个特征: ["male", "female"] ["from Europe", "from US", "from Asia"] ["uses Firefox", "uses Chrome", "uses Safari", "uses Internet

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5ODE1NDYyMA==&mid=2653390110&idx=1&sn=b3e5d6e946b719d08b67d9ebf88283fe&chksm=bd1c3d0d8a6bb41bf05a8ccc9f375528c7c5e4223b190acc9593082b50e17855d2ccdd0e8ac2&mpshare=1&scene=23&srcid=0110mg1nBdOA

准备环境 anaconda nano ~/.zshrc export PATH=$PATH:/anaconda/bin source ~/.zshrc echo $HOME echo $PATH ipython conda update conda && conda update ipython ipython-notebook ipython-qtconsole conda install scipy PYTHONPATH export SPARK_HOME=/Users/erichan