PRINCE2特征（二）

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Java——面向对象的特征二：继承性

2.1面向对象的特征二:继承性 ①引入类继承最基本的作用是:代码重用. ②语法 [修饰符列表] class 子类名 extends 父类名{ 类体; } ③子类继承父类以后,父类中声明的属性.方法,子类就可以获取到. 明确:当父类中有私有的属性或方法时,子类同样可以获取得到,只是由于封装性的设计,使得子类不可以直接调用罢了,但是可以间接访问.子类除了通过继承,获取父类的结构之外,还可以定义自己的特有的成分.构造方法无法被子类继承. extends:子类是对父类功能的“扩展”,明确子类不是父类的子…

机器学习实战基础（十二）：sklearn中的数据预处理和特征工程（五）数据预处理 Preprocessing & Impute 之处理分类特征：处理连续性特征二值化与分段

处理连续性特征二值化与分段 sklearn.preprocessing.Binarizer根据阈值将数据二值化(将特征值设置为0或1),用于处理连续型变量.大于阈值的值映射为1,而小于或等于阈值的值映射为0.默认阈值为0时,特征中所有的正值都映射到1.二值化是对文本计数数据的常见操作,分析人员可以决定仅考虑某种现象的存在与否.它还可以用作考虑布尔随机变量的估计器的预处理步骤(例如,使用贝叶斯设置中的伯努利分布建模). #将年龄二值化 data_2 = data.copy() from skle…

英国体系环境下项目有什么特征(二) 今天又要和大家分享了,这个时间也是自己很喜欢的时刻.上次给大家分享的是英国体系下项目的特征之一:临时性.不知道大家还有没有印象,英国体系下项目的特征有五个,今天来给大家说说第二个. 项目具有唯一性.在一提到这个特点的时候,只要做项目的人都会很有感触,大家也都知道就算给一家企业做一样的项目也有它不同的地方.那今天小编就从这个感触上和大家来谈谈. 项目之所以称之为项目(而不是运营),就肯定有他自己的独特之…

[scikit-learn] 特征二值化

1.首先造一个测试数据集 #coding:utf-8 import numpy import pandas as pd from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder from sklearn.preprocessing import LabelEncoder from sklearn.preprocessing import LabelBinarizer from sklearn.preprocessing import MultiLabelBi…

PRINCE2特征（三）

提到不确定性,可能很多从事项目管理相关工作的人都会感同身受,一系列临时性问题,比如:变更.延期.调整.计划赶不上变化.团队调整等的出现,都是项目中再正常不过的内容.但正常不等于合理,我们还是要去思考一个问题,怎样减少不确定性的出现,或者说怎样避免不必要的风险呢. 首先,我们要正视风险.项目有创新,肯定就有风险,肯定就有不确定的因素.前面我们也说过,项目是唯一的,那越是独特越是对公司有价值的项目,公司也越是重视的,但是同时也会出现越是这样的项目,风险就会越大.但我们也要知道,风险虽…

java 面向对象（十四）：面向对象的特征二：继承性（三）关键字：super以及子类对象实例化全过程

关键字:super 1.super 关键字可以理解为:父类的2.可以用来调用的结构:属性.方法.构造器3.super调用属性.方法:3.1 我们可以在子类的方法或构造器中.通过使用"super.属性"或"super.方法"的方式,显式的调用父类中声明的属性或方法.但是,通常情况下,我们习惯省略"super."3.2 特殊情况:当子类和父类中定义了同名的属性时,我们要想在子类中调用父类中声明的属性,则必须显式的使用"super.属性&qu…

Scala 面向对象（六）：面向对象的特征二：继承（一）

1 Scala继承的基本语法 class 子类名 extends 父类名 { 类体 } class Person { var name : String = _ var age : Int = _ def showInfo(): Unit = { println("学生信息如下:") println("名字:" + this.name) } } class Student extends Person { def studying(): Unit = { print…

java 面向对象（十三）：面向对象的特征二：继承性（二）方法的重写

1.什么是方法的重写(override 或 overwrite)?子类继承父类以后,可以对父类中同名同参数的方法,进行覆盖操作. 2. 应用:重写以后,当创建子类对象以后,通过子类对象调用子父类中的同名同参数的方法时,实际执行的是子类重写父类的方法.3.举例:class Circle{public double findArea(){}//求面积}class Cylinder extends Circle{public double findArea(){}//求表面积}************…

java 面向对象（十二）：面向对象的特征二：继承性（一）前言

1.为什么要有类的继承性?(继承性的好处) * ① 减少了代码的冗余,提高了代码的复用性 * ② 便于功能的扩展 * ③ 为之后多态性的使用,提供了前提图示: 2.继承性的格式:class A extends B{} * A:子类.派生类.subclass * B:父类.超类.基类.superclass 3.子类继承父类以后有哪些不同?3.1体现:一旦子类A继承父类B以后,子类A中就获取了父类B中声明的所有的属性和方法. * 特别的,父类中声明为private的属性或方法,子类继承父类以后,仍然…

二维剪板机下料问题（2-D Guillotine Cutting Stock Problem) 的混合整数规划精确求解——数学规划的计算智能特征

二维剪板机下料问题(2-D Guillotine Cutting Stock Problem) 的混合整数规划精确求解——数学规划的计算智能特征二维剪板机下料(2D-GCSP) 的混合整数规划是最优美的整数规划模型之一.以往很多人认为像2D-GCSP这样的问题由于本质上的递归性,很难建立成混合整数规划模型,但是持这种观点的人忽略了数学规划的智能特征.所谓计算智能是如果将问题描述给机器,则机器可以自行得到问题的结果.例如很多元启发算法都被称为计算智能算法,就是因为他们好像能够通用性地解决一些问题…

使用sklearn做单机特征工程

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

【转】使用sklearn做单机特征工程

这里是原文说明:这是我用Markdown编辑的第一篇随笔目录 1 特征工程是什么? 2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 无量纲化与正则化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾 3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Emb…

Java 类的一些高级特征

1. 面向对象的特征二:继承性 * 1.为什么要设计继承性? 继承的出现提高了代码的复用性. 继承的出现让类与类之间产生了关系,提供了多态的前提. * 2.通过"class A extends B"类实现类的继承. 子类:A 父类(或基类 SuperClass):B * 3.子类继承父类以后,父类中声明的属性.方法,子类就可以获取到. 明确:当父类中有私有的属性或方法时,子类同样可以获取得到,只是由于封装性的设计,使得子类不可以直接调用罢了. 子类除了通过继承,获取父类的结构之外,…

转载：使用sklearn做单机特征工程

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

Python机器学习笔记使用sklearn做特征工程和数据挖掘

特征处理是特征工程的核心部分,特征工程是数据分析中最耗时间和精力的一部分工作,它不像算法和模型那样式确定的步骤,更多的是工程上的经验和权衡,因此没有统一的方法,但是sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也非常强大! 经过前人的总结,特征工程已经形成了接近标准化的流程,如下图所示(此图来自此网友,若侵权,联系我,必删除) 1 特征来源——导入数据在做数据分析的时候,特征…

sklearn—特征工程

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 项目合作QQ:231469242 变量筛选:(逻辑回归) 好处: 变量少,模型运行速度快,更容易解读和理解坏处: 会牺牲掉少量精确性变量不筛选:(r…

[特征工程]-------使用sklearn做单机特征工程[转载]

https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 使用sklearn做单机特征工程目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法…

【转】使用sklearn做特征工程

1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用.通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 上图链接特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大! 本文…

sklearn特征工程

目录一. 特征工程是什么? 2 ①特征使用方案 3 ②特征获取方案 4 ③特征处理 4 1. 特征清洗 4 2. 数据预处理 4 3. 特征监控 4 二. 数据预处理 5 1. 无量纲化 5 1.1标准化 5 1.2区间缩放法 7 1.3归一化方法有两种 7 2. 对定量特征二值化 8 1. 为什么要对定量特征二值化? 8 2. 对定量特征二值化的方法 …

【Python数据挖掘】第六篇--特征工程

一.Standardization 方法一:StandardScaler from sklearn.preprocessing import StandardScaler sds = StandardScaler() sds.fit(x_train) x_train_sds = sds.transform(x_train) x_test_sds = sds.transform(x_test) 方法二:MinMaxScaler 特征缩放至特定范围 , default=(0, 1) from sk…

使用sklearn做特征工程

1 特征工程是什么? 有这么一句话在业界广泛流传:数据和特征决定了机器学习的上限,而模型和算法只是逼近这个上限而已.那特征工程到底是什么呢?顾名思义,其本质是一项工程活动,目的是最大限度地从原始数据中提取特征以供算法和模型使用.通过总结和归纳,人们认为特征工程包括以下方面: 特征处理是特征工程的核心部分,sklearn提供了较为完整的特征处理方法,包括数据预处理,特征选择,降维等.首次接触到sklearn,通常会被其丰富且方便的算法模型库吸引,但是这里介绍的特征处理库也十分强大! 本文中使用sk…