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RSS订阅原创 多变量特征衍生
1.多项式特征衍生 import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',None)#显示所有列 data=pd.read_csv(r"C:\Users\15187\Desktop\games1.csv") input=data[["gameDuration","firstBlood"]]#这里要嵌套两个列表 下图是使用的数据结构 1.1使用sklearn中PolynomialFeatures方法进行特征衍生 from sklearn.prepr
2022-05-31 22:39:53
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原创 单变量数据衍生
1.连续变量重编码 连续变量所用数据格式 1.1标准化 a.0-1标准化 import pandas as pd pd.set_option('display.max_columns',None)#显示所有列 data=pd.read_csv(r"C:\Users\15187\Desktop\games1.csv") input=data["gameDuration"] 自编函数 def max_min(input): output=(input-input.min())/(input.max(
2022-05-27 20:33:14
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原创 MYSQL——round函数
ROUND(数字,保留位数) round(x,2)保留两位小数：round(gdp/population,2) Australia 66442.38 round(x,0)保留0位小数：round(gdp/population,0) Australia 66442 round(x,-3)保留两位小数：round(gdp/population,0) Australia 66000
2022-04-23 17:00:33
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原创 MSQL面试的一些问题
1.存储引擎（面试很爱考） 1.1什么是存储引擎？其作用是？ 存储引擎实质上就是一个表的存储/组织数据的方式，不同的存储引擎，表储存数据的方式不同 存储引擎是MySQL中特有的术语，在其他数据库中是没有的额（Oracle中有该功能，但是不叫存储引擎） 1.2如何给表添加存储引擎？ 在建表的时候,可以在最后小括号的")"的右边使用添加存储引擎: ENGINE来指定存储引擎。 CHARSET来指定这张表的字符编码方式。 create table t_students(no int primary key,na
2022-03-19 10:32:18
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原创 mysql入门语句——DDL语句，DML语句
1. 建表 create table 表明（字段名1 数据类型，字段名2 数据类型） 1.1表名：以 t_或者tbl_开始，可读性强，见名知意 表明和字段名都是标识符 1.2mysql中数据类型 字符类型 含义 例子 varchar 可变长度的字符串 根据传来数据的实际长度分配空间，节省空间，但是速度慢，最长255 char 定长字符串 不管实际数据长度，都分配固定长度的空间去存储数据，使用不恰当会导致空间浪费，但速度快，如性别字段就可以固定，最长255 int 整数型 最长11位
2022-03-15 15:22:43
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原创 mysql入门基础笔记——DQL查询语句
数据库中的基本单元：表 table 查看数据库下表：mysql> show tables; ·数据库中是以表来储存数据的，表较为直观且每一行都有行和列 行（row）：数据/字段 列（colum）:字段 ，每一个字段都有字段名，数据类型和约束条件等属性 SQL语句分类 DQL:数据查询语言（凡是带有select关键字的都是查询语句） DML:数据操作语言（凡是对标志那个数据进行增删改的都是DML） insert 增 delete 删 updata 改 DDL：数据定义语言（凡是
2022-02-27 13:52:39
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原创 多元回归——梯度下降法
多元回归 加载包 import openpyxl from sympy import *#求导函数用得包 import matplotlib.pyplot as plt 读取数据 wd = openpyxl.load_workbook('E:\机器学习数据\线性回归梯度下降.xlsx') wd.sheetnames #查看工作表名字 ws = wd['多维'] data = [] for i in ws.values: data.append(i) print(data) 定义格式函数 def
2021-04-15 17:10:13
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原创 一元线性回归梯度下降法
线性回归梯度下降 单变量梯度下降 选择20年标准化后GDP数据和时间进行回归 加载包 import matplotlib.pyplot as plt #画图使用 import openpyxl #读取excel文件 数据读取 wd = openpyxl.load_workbook('E:\机器学习数据\线性回归梯度下降.xlsx') wd.sheetnames #查看工作表名字 ws = wd['一维'] #查看工作表内容 for i in ws.values: print(i) #将其转换为列表
2021-04-13 19:58:25
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空空如也
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