感谢 whw123456 帮我解决ajax的有关问题!这里是我的代码,希望对大家有帮助

感谢 whw123456 帮我解决ajax的问题!这里是我的代码,希望对大家有帮助。
webconfig中加:

<system.web>
        <httpHandlers>
            <add   verb= "* "   path= "*.ashx "   type= "AjaxPro.AjaxHandlerFactory,AjaxPro.2 "/>

        </httpHandlers>
</system.web>
————————————————————————————————
ajax_show.aspx.cx   代码:

using   System;

using   System.Data;

using   System.Configuration;

using   System.Web;

using   System.Web.Security;

using   System.Web.UI;

using   System.Web.UI.WebControls;

using   System.Web.UI.WebControls.WebParts;

using   System.Web.UI.HtmlControls;


        public   partial   class   ajax_show   :   System.Web.UI.Page
        {
                protected   void   Page_Load(object   sender,   EventArgs   e)
                {
                        AjaxPro.Utility.RegisterTypeForAjax(typeof(ajax_show));
                }
                [AjaxPro.AjaxMethod]

                public   DateTime   GetServerTime()
                {

                        return   DateTime.Now;

                }

                [AjaxPro.AjaxMethod]

                public   int   AddTwo(int   firstInt,   int   secondInt)
                {

                        return   firstInt   +   secondInt;

                }

        }

————————————————————————

ajax_show.aspx   代码:

<%@   Page   Language= "C# "   AutoEventWireup= "true "   CodeFile= "ajax_show.aspx.cs "   Inherits= "ajax_show "   %>

<!DOCTYPE   html   PUBLIC   "-//W3C//DTD   XHTML   1.0   Transitional//EN "   "http://www.w3.org/TR/xhtml1/DTD/xhtml1-transitional.dtd ">

<html   xmlns= "http://www.w3.org/1999/xhtml "   >
<head   runat= "server ">
        <title> 无标题页 </title>
</head>
<body>
     

<form   id= "form1 "   runat= "server ">

<div>

<input   id= "Button1 "   type= "button "   value= "获得服务器时间 "  
onclick= "getServerTime(); "   />

<input   id= "Text1 "   type= "text "   />

<input   id= "Text2 "   type= "text "   />

<input   id= "Button2 "   type= "button "   value= "得到两个文本框的和

原作者:http://www.verydemo.com/demo_c107_i7976.html

当数据中因列太多而出现离群点(outliner)问题时,可采用以下方法进行处理: ### 数据降维 - **主成分分析(PCA)**:PCA是一种常用的无监督学习算法,其核心思想是通过线性变换将原始数据投影到新的特征空间,使得投影后的数据方差最大化,从而提取出数据的主要特征。这种方法可以减少数据的维度,同时保留大部分的信息。在处理离群点时,降维后的数据集可能会更容易识别和处理离群点。 ```python from sklearn.decomposition import PCA import pandas as pd # 假设whw_df是原始数据集 pca = PCA(n_components=0.95) # 保留95%的方差 whw_df_reduced = pca.fit_transform(whw_df) whw_df_reduced = pd.DataFrame(whw_df_reduced) ``` - **因子分析**:因子分析是一种从众多变量中提取出公共因子的统计方法。它假设观测变量是由少数几个潜在的公共因子和特殊因子线性组合而成的。通过因子分析,可以将原始的高维数据转换为低维的因子得分,从而减少数据的维度。这有助于简化离群点的检测和处理过程。 ```python from factor_analyzer import FactorAnalyzer import pandas as pd fa = FactorAnalyzer(n_factors=3, rotation='varimax') fa.fit(whw_df) whw_df_factor = fa.transform(whw_df) whw_df_factor = pd.DataFrame(whw_df_factor) ``` ### 聚类算法 - **DBSCAN算法**:DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)是一种基于密度的聚类算法,它可以将数据点划分为不同的簇,并识别出离群点。通过调节参数`eps`(邻域半径)和`min_samples`(最小样本数),可以控制聚类的结果和离群点的识别。可以使用循环来测试不同的参数组合,找到最优的参数设置。 ```python import numpy as np import pandas as pd from sklearn.cluster import DBSCAN report = [] esp_range = np.arange(9, 20, 1) ms_range = np.arange(8, 15) for e in esp_range: for ms in ms_range: dbs = DBSCAN(eps=e, min_samples=ms) y = dbs.fit_predict(whw_df) n_outliner = np.sum(np.where(dbs.labels_ == -1, 1, 0)) n_clusters = len([i for i in set(dbs.labels_) if i != -1]) report.append((e, ms, n_outliner, n_clusters)) result = pd.DataFrame(report, columns=["eps", 'min_samples', 'n_outliner', "n_clusters"]) result.plot(yticks=np.arange(0, 100, 5)) ``` ### 特征选择 - **相关性分析**:计算各特征与目标变量之间的相关性,选择相关性较高的特征。可以使用皮尔逊相关系数、斯皮尔曼相关系数等方法来衡量相关性。通过选择相关性高的特征,可以减少不必要的特征,同时保留对目标变量有重要影响的信息。 ```python import pandas as pd corr_matrix = whw_df.corr() # 选择与目标变量相关性绝对值大于0.5的特征 selected_features = corr_matrix[abs(corr_matrix['target_variable']) > 0.5].index whw_df_selected = whw_df[selected_features] ``` - **基于模型的特征选择**:使用机器学习模型(如随机森林、逻辑回归等)来评估各特征的重要性,选择重要性较高的特征。这些模型可以根据特征对模型性能的贡献来评估特征的重要性。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier import pandas as pd X = whw_df.drop('target_variable', axis=1) y = whw_df['target_variable'] rf = RandomForestClassifier() rf.fit(X, y) feature_importances = pd.DataFrame(rf.feature_importances_, index=X.columns, columns=['importance']) # 选择重要性排名前10的特征 selected_features = feature_importances.sort_values('importance', ascending=False).head(10).index whw_df_selected = whw_df[selected_features] ```
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