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RSS订阅原创 Numpy之深拷贝与浅拷贝区别
深拷贝 通过深拷贝得到的变量互不干扰，其中一个变量改变时不会改变另一个的值。（二者完全独立） 举例说明： 可以看到：copy()会创建a的一个副本，也就是创建一个一模一样的array对象，存储到内存的另一个地址中，然后将这个副本的地址赋值给b。我们再来看看地址的变化： 二者的地址并不一样，说白了就是e和g所指的对象并不是同一个。 浅拷贝 共享内存地址的两个变量，当其中一个变量值改变时另一个也随之改变。（二者是一个独立的对象） 举例说明： 结果为True，说明b和a引用的是同一个对象。 实际上，变量a中并
2021-03-14 22:51:31
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原创 KNN算法的sklearn实践
一、KNN算法概述 邻近算法，或者说K最近邻(kNN，k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是k个最近的邻居的意思，说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表。Cover和Hart在1968年提出了最初的邻近算法。KNN是一种分类(classification)算法，它输入基于实例的学习（instance-based learning），属于懒惰学习（lazy learning）即KNN没有显式的学习过程，也就是说没有训练阶段，数据集事先已
2020-12-15 00:10:29
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空空如也
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