WaltSmith的博客

文章目录一、 Index编码二、 OneHot编码独热编码优缺点什么情况下(不)用独热编码？什么情况下(不)需要归一化？三、 Multiple编码如何使用Multiple编码呢？四、 编码比较参考文献一、 Index编码用来对离散的类型特征进行编码，如，不连续的数值、文本，将离散的特征转换成连续的数值型变量。基于索引的编码可以起到数据归一化的作用，如，id为1和10000，当id作为LR的特征...

引言字符串作为一种常见的数据类型，在日常中我们面临各式各样的字符串处理问题，那么，这就要求我们必须掌握一些常用的字符串处理函数。本文尽量囊括常用的字符串处理函数，此文也作为个人的小总结。Python中常用的字符串处理函数find()功能： 检测字符串是否包含特定字符，如果包含，则返回开始的索引；否则，返回-1。示例：## find()函数str = 'hello world'# 'wo'

实验环境: Python 3.6；示例代码地址：下载示例；本文讲解了python中的zip()函数和*zip()函数，并给出了代码示例和应用实现。

本文给大家介绍了环境的搭建与配置，推荐Anaconda，讲解了Python中最基础的一些概念、数据类型、算数运算符和逻辑运算符等。附带完整代码示例。

本文介绍了Python中创建ndarrary的20中方法，附带详细代码示例。

Json解析印象中，json都长得很乖巧，一个属性对应一个值，key-value,某天你的leader让你去爬数据，你爬到了这样的数据： var hei ha {‘error’: 0, ‘errorMsg’: ‘SUCCESS’, uptime: ‘20180105121318000’, ‘preClose’: 33.459999084473, tick: [{‘date’: ‘201

新闻关键词提取–技术调研一、TF-IDFTF > Term FrequencyTF = 某个词在文章中出现的次数“词频”标准化-1TF=某个词在文章中出现的次数文章的总词数TF = \frac {某个词在文章中出现的次数}{文章的总词数}“词频”标准化-2TF=某个词在文章中出现的次数Max{文章中词的出现次数}TF = \frac {某个词