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RSS订阅原创 Input contains NaN, infinity or a value too large for dtype('float64')
今天处理数据，训练model时遇到的错误 详细信息如下图所示， 这种报错一般是原始数据有缺失项。 可以使用下面的命令查看是否存在缺失项df[df.isnull().values==True]发现缺失项后可以去掉这些缺失值或者填充这些缺失值。 1 将所有缺失值填充为0df=df.fillna(0)2 将所有缺失值用上个可用的值填充df = df.fillna(method='ffill')
2017-05-02 19:09:23
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原创 Longest Substring Without Repeating Characters
题目：Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.Examples:Given "abcabcbb", the answer is "abc", which the length is 3.Given "bbbbb", the answer is "b", with
2017-03-19 12:13:14
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原创 抛硬币直到出现连续N次正面为止的期望
做项目时遇到这样一个问题，问题可以简化为 问题1：已知一件事情发生的概率是p，连续对这件事情进行很多次实验直到这件事连续发生了n次，求需要进行多少次实验次数的期望。 问题2：如果用抛硬币来举例子，则为假设有一个硬币，抛出背面和正面的概率都是0.5，而且每次抛硬币与前次结果无关。现在做一个游戏，连续地抛这个硬币，直到连续出现三次正面为止，问平均要抛多少次才能结束游戏？注意，一旦连续抛出三次正面向
2017-03-16 19:51:46
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原创 matplotlib画图不显示
在使用matplotlib时遇到这样一个问题，画图时运行程序但是没有显示出来，代码如下。import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([10, 20, 30]) plt.xlabel('tiems') plt.ylabel('numbers') plt.show()这种情况是没有安装wx等gui环境，如我们可以使用下面的命令安装wx。sudo ap
2017-03-13 20:36:02
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原创 感知器、logistic与svm 区别与联系
从感知器谈起对于典型的二分类问题，线性分类器的目的就是找一个超平面把正负两类分开。对于这个超平面，我们可以用下面的式子来表示， ωTx+b=0ω^Tx+b=0 感知器是最简单的一种线性分类器。用f(x)表示分类函数，感知器可以如下来表示。 f(x)=sign(ωTx+b)f(x)=sign(ω^T x+b) 感知器相当于一个阶跃函数，如下图所示，在0处有一个突变。 损失函数是分类器优化的目
2017-03-12 10:35:59
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空空如也
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