原创博文,转载请注明出处! # LabelEncoder介绍       LabelEncoder是对不连续的数字或文本编号. # LabelEncoder例子 # -*- coding: utf-8 -*- from sklearn.preprocessing import LabelEncoder le = LabelEncoder().fit([1,111,122,188,999]) le_transform = le.transform([999,122,111]) print(le_t…

研究了一天这个玩意感觉挺有意思的. 刚开始是什么都不懂,现在写出来一段代码感觉略微有点意思了. 下面我分享一下学习过程和自己的理解. 整体过程大概就是如下情况: 先搜了一下别人的写这个东西的代码. 研究了一下代码中一些难理解的东西.慢慢就写出来了. 简单分析: 创建一个socket套接字连接主机 发送GET报文头字符串 接收 存放 准备工作: connect()和服务器建立连接 send()  recv() 都是在利用套接字 用户提供一个网址,我们分析网址. 网址中包含的信息 有些是要填入soc…

python除了关键字(keywords)和内置的类型和函数(builtins),更多的功能是通过libraries(即modules)来提供的. 常用的libraries(modules)如下: 1)python运行时服务 * copy: copy模块提供了对复合(compound)对象(list,tuple,dict,custom class)进行浅拷贝和深拷贝的功能. * pickle: pickle模块被用来序列化python的对象到bytes流,从而适合存储到文件,网络传输,或数据库存…

1     常用模块介绍 1.1      os模块 1.2      sys模块 1.3      built-in内置模块 1.4      time模块 1.5      re模块 2     常用模块分类 2.1      python运行时服务 2.2      数学 2.3      数据结构,算法和代码简化 2.4      string 和 text 处理 2.5      python数据库访问 2.6      文件和目录处理 2.7      操作系统的服务 2.8    …

python只有你想不到的库,只要你能想到,肯定有对应的库 前面*的为标准库,**的是pip里面的,***则是要手动安装的1)python运行时服务* copy: copy模块提供了对复合(compound)对象(list,tuple,dict,custom class)进行浅拷贝和深拷贝的功能.* pickle: pickle模块被用来序列化和反序列化,从而适合存储到文件,网络传输,或数据库存储.dump  和 load* sys:sys模块包含了跟python解析器和环境相关的变量和函数.*…

python基础31[常用模块介绍]   python除了关键字(keywords)和内置的类型和函数(builtins),更多的功能是通过libraries(即modules)来提供的. 常用的libraries(modules)如下: 1)python运行时服务 * copy: copy模块提供了对复合(compound)对象(list,tuple,dict,custom class)进行浅拷贝和深拷贝的功能. * pickle: pickle模块被用来序列化python的对象到bytes流…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/41 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/203 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 引言 我们在上一篇SKLearn入门与简单应用案例里给大家讲到了SKLearn工具的基本板块与使用方法,在本篇内容中,我们展开讲解SKLearn的进阶与核心内容.SKLearn中有六大任务模块,如下…

学习sklearn和kagggle时遇到的问题,什么是独热编码?为什么要用独热编码?什么情况下可以用独热编码?以及和其他几种编码方式的区别. 首先了解机器学习中的特征类别:连续型特征和离散型特征 拿到获取的原始特征,必须对每一特征分别进行归一化,比如,特征A的取值范围是[-1000,1000],特征B的取值范围是[-1,1].如果使用logistic回归,w1*x1+w2*x2,因为x1的取值太大了,所以x2基本起不了作用.所以,必须进行特征的归一化,每个特征都单独进行归一化. 对于连续性特征:…

背景: 在拿到的数据里,经常有分类型变量的存在,如下: 球鞋品牌:Nike.adidas. Vans.PUMA.CONVERSE 性别:男.女 颜色:红.黄.蓝.绿 However,sklearn大佬不能直接分析这类变量呀.在回归,分类,聚类等机器学习算法中,特征之间距离的计算或相似度的计算是算法关键部分,而常用的距离或相似度的计算都是在欧式空间的相似度计算,计算余弦相似性,基于的就是欧式空间.于是,我们要对这些分类变量进行哑变量处理,又或者叫虚拟变量. 缺点: 当类别的数量很多时,特征空间会变…

1.LabelEncoder() # 用于构建数字编码 2 .map(dict_map)  根据dict_map字典进行数字编码的映射 3.OnehotEncoder()  # 进行one-hot编码,输入的参数必须是二维的,因此需要做reshape,同时使用toarray() 转换为列表形式 3  pd.get_dummies(feature,drop_first=False) 如果填单个特征的话,只对一个特征做one-hot编码映射, drop_first表示去除one-hot编码后的第一列…