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RSS订阅原创 Python-相关系数矩阵计算-Python.corr()
相关系数矩阵衡量的是自变量之间的相关程度，当相关系数为1时表示自变量之间完全正相关，当相关系数为-1时表示自变量之间完全负相关。衡量的是两个变量之间单调关系的强度，即两个变量在变大或者变小的趋势上有多大的程度在保持步调一致（忽略是否保持等比例）衡量的是两个变量之间的等级相关性，对数据的长度没有限制，比较适合应用于当数据不满足正态分布或者有异常值的情况。衡量的是两个变量之间的线性关系，即线性关联度，在数学上定义为两个变量之间的协方差和标准差之积的商。
2025-05-12 15:54:26
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原创 Python-VIF方差膨胀因子的两种计算写法
其中，VIF的取值是大于1的，VIF越大，变量之间的线性关系越强，反之越弱。注意如果数据源为其他格式如CSV等，对应修改为pd.read_csv()。在多元线性回归建模前引入VIF方差膨胀因子去衡量变量之间的线性关系。
2025-04-28 12:45:47
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原创 Windows-Dify+DeepSeek-R1本地化部署
目录下，运行复制的ollama命令，首次运行需要一段时间下载模型，如果模型下载完成，之后通过该命令可以直接进入本地的对话。（1）在Dify的docker目录下，复制.env.example文件，并删除.example后缀，如下图所示。注意：可以右键该文件用其他应用打开，我这里使用的是VScode，文本文档打开也是可以的。（5）在Dify上的Ollama中添加DeepSeek模型，配置信息填写如下。此处打开浏览器，输入localhost回车，即可进入Dify。
2025-04-25 11:57:17
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原创 报错记录：TypeError: Could not convert to numeric
这里由于上一步计算逻辑出现了结果为无穷大（inf）和无穷小（-inf），在Python中的type为float，因此无法正常使用mean()函数计算。如果不是inf或者-inf也可以考虑用replace把字符串或其他（如空值）替换成数值0，这样可以保证mean()或其他函数的正确计算。
2025-04-24 18:31:37
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空空如也
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