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原创 HDFS用于维护、监控和操作的命令python实现

【代码】HDFS用于维护、监控和操作的命令python实现。

2024-11-17 22:36:39 152

原创 python编写一个自动清理三个月以前的邮件脚本

以下是一个使用 Python 编写的自动清理三个月以前的邮件的脚本。这个脚本适用于连接支持 IMAP 协议的邮箱服务，例如 Gmail。请注意，在执行此操作时，您需要提供电子邮件账号和应用程序专用密码（建议不要使用普通密码，并且小心保护密码）。此脚本会登录到邮箱并自动删除三个月以前的邮件。你需要开启邮箱的 IMAP 访问，并确保 IMAP 权限已授予你的账号。

2024-11-17 21:52:12 606 1

原创 python脚本来完成对HDFS的基础操作

首先设置日志记录功能，方便记录操作信息和错误信息。

2024-11-17 15:27:54 181

原创列表、元组、集合、字典和 pandas 数据框（DataFrame）之间的数据转换

Python 中的列表、元组、集合、字典和数据框之间可以通过内置的函数和方法方便地相互转换。在实际应用中，不同的数据结构有不同的使用场景，灵活转换可以使得数据处理更加简便。通过pandas数据框可以实现与表格型数据的互操作，而通过列表、元组和集合可以实现不同的数据存储和操作方式。

2024-10-23 23:03:30 1041 1

算术运算：支持加减乘除、幂运算、整除、取余等基本运算。比较运算：可以比较两个浮点数的大小。类型转换：可以通过int()float()等函数进行类型转换。**精度控制**：可以使用round()函数或format()f-字符串进行格式化输出。数学函数math模块提供了许多常用的数学运算函数。特殊值float类型支持正无穷大、负无穷大和NaN。浮点数在 Python 中可以进行广泛的运算和操作，但需要注意浮点数的精度问题。在某些情况下，可以使用decimal模块处理高精度计算。

2024-10-23 22:57:08 1143

原创文件处理库的基本功能

通过这些函数示例，您可以执行各种高级文件操作，包括文件和目录的复制、移动、删除、创建压缩包和解压缩等。详细的参数和更多用法可以参考官方文档。确保在适当的测试环境中运行这些脚本，并根据需要调整路径和权限。复制和移动文件、递归复制目录、删除目录树、创建归档文件等多种文件和目录操作。复制文件的状态信息，包括权限、最后访问时间和最后修改时间。复制文件的权限，但不包括内容、所有者和组。，但会复制文件的元数据（如时间戳）。返回可用的解压缩格式列表。返回可用的归档格式列表。定位可执行文件的路径。注册一个新的归档格式。

2024-08-04 22:23:28 633 1

原创梯度提升树（Gradient Boosting Trees）

梯度提升树（Gradient Boosting Trees, GBT）是一种提升方法，将多个弱学习器（通常是决策树）组合成一个强学习器。其基本思想是通过迭代地添加新树来逐步减少预测误差。

2024-07-22 08:12:53 575

原创多类别支持向量机（Multi-class SVM）

通过调整多类别SVM的参数（如 C和），可以显著提升模型的分类性能。优化后的模型在测试集上的表现优于未优化模型，分类边界更加清晰，分类效果更好。

2024-07-19 00:30:56 956

原创稀疏支持向量机（Sparse Support Vector Machine, Sparse SVM）

稀疏支持向量机是一种在支持向量机的基础上，通过引入稀疏性约束，使得模型参数更加稀疏，从而提高模型的可解释性和计算效率的方法。以下是稀疏支持向量机的详细数学模型理论知识推导、实施步骤与参数解读，以及两个多维数据实例（一个未优化模型，一个优化后的模型）的完整分析。为了处理非线性可分的数据，我们可以使用核函数将数据映射到高维空间，同时引入稀疏性约束。

2024-07-19 00:22:17 719

原创核函数支持向量机（Kernel SVM）

核函数支持向量机（Kernel SVM）是一种非常强大的分类器，能够在非线性数据集上实现良好的分类效果。以下是关于核函数支持向量机的详细数学模型理论知识推导、实施步骤与参数解读，以及两个多维数据实例（一个未优化模型，一个优化后的模型）的完整分析。

2024-07-19 00:12:38 706

原创随机森林回归（Random Forest Regression）

随机森林回归是一种集成学习方法，通过构建多个决策树，并将各个树的预测结果进行平均来进行回归。其核心思想是“集成多个弱学习器构建强学习器”。以下是随机森林回归的数学模型和推导过程。

2024-07-19 00:05:45 1310

原创非线性支持向量机（SVM）

支持向量机（SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。在处理非线性数据时，线性SVM可能无法很好地分离数据。为了解决这个问题，我们使用核函数将低维空间的非线性数据映射到高维空间，使得在高维空间中可以线性分离。目标是找到最优分离超平面，使得分类间隔最大。

2024-07-19 00:03:18 535

原创支持向量机（SVM）

支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种用于分类和回归分析的监督学习模型。其主要目的是找到一个能够分离不同类别的超平面。

2024-07-18 23:59:01 674

原创决策树回归（Decision Tree Regression）

决策树回归是一种非参数监督学习方法，用于回归问题。它通过将数据集划分成较小的子集来建立模型，并在这些子集上构建简单的预测模型（通常是恒定值）。

2024-07-18 23:36:20 755

原创 K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）

KNN算法是一个简单且直观的分类和回归方法，其基本思想是：给定一个样本点，找到训练集中与其最近的K个样本点，根据这些样本点的类别（分类问题）或值（回归问题）来预测该样本点的类别或值。

2024-07-17 08:10:50 958

原创逻辑回归（Logistic Regression）

逻辑回归（Logistic Regression）是一种广泛用于二分类问题的线性模型。它的目标是找到一个函数，将输入特征映射到（0, 1）之间的概率值，以预测目标变量的分类。

2024-07-17 00:46:41 1321

原创弹性网络回归（Elastic Net Regression）

弹性网络回归结合了岭回归（Ridge Regression）和Lasso回归（Lasso Regression）的优点，通过引入两个正则化参数来实现特征选择和模型稳定性。它解决了Lasso在处理高相关特征时的缺陷，并且在处理高维数据时表现优异。

2024-07-17 00:26:41 1783

原创 Lasso回归（Lasso Regression）

（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator）是一种线性回归的变种，通过对回归系数加上范数惩罚项来解决多重共线性问题，并具有变量选择功能。

2024-07-17 00:14:30 1605

原创岭回归（Ridge Regression）

通过两个实例可以看出，未优化的岭回归模型使用默认的正则化参数，而优化后的模型通过交叉验证选择了最佳的正则化参数，从而提高了模型的预测性能。通过这种方式，可以更好地解决多重共线性问题，提高模型的泛化能力。

2024-07-16 23:47:04 517

原创多项式回归（Polynomial Regression）

是一种回归分析方法，其中自变量的关系通过多项式方程建模，而不是线性方程。多项式回归可以用于建模非线性数据，特别是当数据呈现出弯曲或非线性趋势时。

2024-07-16 23:27:52 895

原创线性回归（Linear Regression）

是一种基本且广泛使用的监督学习算法，用于建立自变量（特征）和因变量（目标）之间的线性关系。目标是找到一条最佳拟合线，使得数据点到该线的距离最小化。

2024-07-16 23:14:11 527

原创各种机器学习模型

线性回归（Linear Regression）多项式回归（Polynomial Regression）岭回归（Ridge Regression）Lasso回归（Lasso Regression）弹性网络回归（Elastic Net Regression）逻辑回归（Logistic Regression）决策树回归（Decision Tree Regression）随机森林回归（Random Forest Regression）支持向量机（SVM）非线性支持向量机。

2024-07-16 22:57:59 1096

原创口袋算法的示例

感知器学习算法通过反复调整权重，找到一个线性决策边界，使得所有样本点都被正确分类。该算法对于线性可分的数据集非常有效，但对于不可线性分的数据集可能不会收敛。

2024-07-14 22:09:26 1223 1

原创各种聚类分析的原理与示例

K-Means聚类通过迭代优化使得每个数据点到其最近质心的距离之和最小。该算法假设簇是球形的，并且每个簇的大小大致相等。

2024-07-07 17:10:22 1480

原创 pip install sklearn 的错误定位与解决办法

主要解决办法是改用包，并在所有相关文件中更新依赖。如果仍然遇到问题，可以检查其他依赖包是否正确更新并兼容新的包名。

2024-07-06 15:28:51 2552 1

原创 pip install metrics错误解释与定位

这个错误提示是由于pip的依赖解析器未能完全解决所有已安装包之间的依赖冲突造成的。在这个例子中，metrics包要求安装一个较旧版本的Pygments（2.2.0），但已安装的rich包要求Pygments的版本在2.13.0到3.0.0之间，这两个版本需求之间存在冲突。

2024-07-06 15:19:08 1315

原创 pandas处理DataFrame的方法汇总12

基于位置索引选取数据：通过take()方法，可以基于整数位置索引从 DataFrame 或 Series 中选取数据，适用于需要按位置获取子集的场景。灵活的轴选择：可以通过axis参数选择是按行还是按列选取数据。高效数据处理：在需要高效、批量处理数据时，take()方法提供了一种基于位置索引的直接访问方式。take()方法在数据分析和处理过程中非常有用，可以方便地根据位置索引从 DataFrame 和 Series 中选取数据。通过指定位置索引和轴，可以灵活地应用于各种数据处理场景。多维数据处理。

2024-06-02 19:05:14 2118

原创 pandas处理DataFrame的方法汇总11

控制重复标签：通过方法，可以设置 DataFrame 或 Series 是否允许重复标签，这在某些数据清洗和处理场景中非常有用。灵活操作：可以指定标志的值和是否在原地修改，灵活地应用于各种场景。数据完整性：通过设置适当的标志，可以确保数据在操作过程中的完整性和一致性。方法在数据分析和处理过程中非常有用，可以方便地设置 DataFrame 和 Series 对象的标志。通过灵活的参数设置，可以应用于各种数据处理场景。索引设置：通过。

2024-06-02 17:08:30 880

原创 pandas处理DataFrame的方法汇总10

重置索引：通过方法，可以将 DataFrame 或 Series 的索引重置为默认的整数索引，便于进一步的数据处理。索引转换为列：在重置索引的同时，可以将原索引作为列添加到 DataFrame 中，便于分析和操作。丢弃索引：如果不需要原索引，可以选择丢弃索引，使数据结构更加简洁。方法在数据分析和处理过程中非常有用，可以方便地重置 DataFrame 和 Series 的索引，通过灵活的参数设置，可以应用于各种数据处理场景。数学运算。

2024-06-02 15:28:27 1343

原创 pandas处理DataFrame的方法汇总09

数据汇总：通过透视表汇总数据，可以轻松计算各类统计值（如平均值、总和、计数等）。数据分析：利用透视表按不同维度对数据进行分组和聚合，便于深入分析数据。数据展示：通过透视表生成的结构化数据，更容易进行数据展示和报告。方法在数据分析和处理过程中非常有用，可以通过灵活的参数设置，对数据进行各种形式的汇总和聚合。通过指定索引、列和值，可以创建复杂的透视表，适应各种数据分析需求。列的移除pop()方法用于从 DataFrame 中移除指定列，并返回该列的数据作为 Series。

2024-06-02 00:45:48 1017

原创 pandas处理DataFrame的方法汇总08

数据重塑：将宽格式的数据转换为长格式，以便更好地进行数据分析和可视化。数据整理：在数据预处理中，对数据进行重塑以符合分析或建模的要求。数据可视化：在可视化前，将数据转换为长格式，以便更好地使用可视化工具。melt()方法在数据重塑和整理过程中非常有用，可以将宽格式的数据转换为长格式，使得数据更加规范和易于处理。通过指定标识变量和要转换的列，可以灵活地对 DataFrame 进行重塑。内存监控：用于监控和检查 DataFrame 或 Series 中各列的内存使用情况，帮助用户优化内存占用。内存优化。

2024-06-01 22:58:23 970

空空如也

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