yangzhenyu2的博客

一、数值特征处理 1.方法 常见的数值特征处理方式：标准化，有很多种方法网上很多，可以自己去查，常见的有极差标准化法、Z-score标准化法等 2.目的 经过标准化处理的数值特征，在模型训练时能够更快地收敛最佳值，加快模型的训练速度 二、字符型特征处理（最常见问题） 1.原因 对于字符型的特征，我们并不能将其直接传输网络模型中进行训练，需要对其进行编码成数值 2.方法 常用两种编码方式： 分类编码：当分类变量的取值之间有大小意义是，如【小学、初中、大学】，可以使用分类编码，将其编码为【0,1，2】 独热编

每次绘图加入以下代码： import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns # 解决中文乱码 plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # Matplotlib中设置字体-黑体，解决Matplotlib中文乱码问题 plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 解决Matplotlib坐标轴负号'-'显示为方块的问题 sns.set(font='SimHei'

Python 自动发送邮箱（给npy送上美美的祝福~） 准备工作：开通电子邮箱的SMTP功能（以QQ邮箱为例） 打开QQ邮箱首页=>进入“设置” 进入“账户”模块： 手机发送短信，开启STMP功能： 将获取的授权码保存下来，下面代码实现中需要使用到。 代码实现： import smtplib from email.mime.text import MIMEText import datetime SENDER = "280XXXXXX464@qq.com" #发送者邮箱 RECEIVER =